--- sourceDocument: Xanadu プラットフォームアナリティクス sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/now-intelligence Release : - xanadu ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - Xanadu プラットフォームアナリティクス ft:clusterId : - par bundleId : - par workflow : - Platform --- # データの可視化タイプの概要 # データの可視化タイプの概要 {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Xanadu * * 更新日 2024年08月01日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：7分 データの可視化を作成するときは、表示するチャートのタイプを選択します。各可視化タイプは、異なるデータの表示に適しています。 ## スコアの可視化 {#data-visualization-type-overview__section_m2w_hft_4tb} このタイプのデータの可視化では、単一の値またはスコアが数値またはパーセンテージとして表示されます。スコアは、特定の値または測定基準がターゲットまたはベンチマークとどのように比較されるかを示すためによく使用されます。進捗状況を追跡したり、改善が必要な領域を特定したりするのに役立ちます (会社や部門の全体的なパフォーマンスを示すなど)。 {#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x__entry__2} | 可視化 | 説明 | |-|-| | [単一スコアの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/LZAWFCyNiAWUuXLXe5j2PA "値を数値またはパーセンテージで表示するには、単一のスコアを使用します。値がターゲットまたはベンチマークとどのように比較されるかを視覚化して、進捗状況を追跡し、改善が必要な領域を特定します。") ![データの表示方法単一スコアチャートタイプ - 中]() | 単一スコアの可視化は、ビジネスにとって重要な単一のアグリゲート値を表示します。 [単一スコアの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/E8idtm9SWDsdgusCyOmWhw "全体的な収益やオープン インシデントの数など、単一の値または測定基準を表示する場合は、単一スコアによるチャート化を使用します。基本スコアでは、単一の値が、説明的な見出しと日付/時刻スタンプとともに視覚化されます。") | | [目盛りの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7p9RJPuTJZFUUi3BX~7ig "目盛りによるチャート化を使用して、値が予想される最小値と最大値の間のどこにあるかを示します。目盛りによるチャート化を使用して、値をターゲットまたはベンチマークと比較したり、進捗状況を追跡したり、改善が必要な領域を特定したりします。") ![データの表示方法ダイヤルタイプ - 中]() | 目盛りチャート化は、単一の値が最小予想値から最大予想値までの範囲内のどこにあるかを示します。「針」は値を指し、目盛りは針までの値が色分けされて視覚的に示されます。 [目盛りの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/0oOWv3XdGnZS8p15rFWogQ "目盛りチャート化は、単一の値が最小予想値から最大予想値までの範囲内のどこにあるかを示します。「針」は値を指し、目盛りは針までの値が色分けされて視覚的に示されます。") | | [ゲージの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/BJPopkuz5fbEL5GbOWAlrA "ゲージによるチャート化は、値が予想される最小値と最大値の間のどこにあるかを示します。ゲージによるチャート化を使用して、色分けされた値の範囲で進捗状況を追跡します。") ![データの表示方法スピードメーターチャートタイプ - 中]() | 目盛り同様、ゲージは単一の値が最小予想値から最大予想値までの範囲内のどこにあるかを示します。目盛り機能に加えて、色付きのデータ範囲を設定して、値が何を表しているかをユーザーが理解できるようにすることができます。 [ゲージの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cDVgfvrJVMu9ikVvf7SnpA "目盛り同様、ゲージは単一の値が最小予想値から最大予想値までの範囲内のどこにあるかを示します。目盛り機能に加えて、色付きのデータ範囲を設定して、値が何を表しているかをユーザーが理解できるようにすることができます。") | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_sth_yqq_5x} ## 時系列の可視化 {#data-visualization-type-overview__section_ljk_bjq_g5b} 時系列の可視化では、経時的なデータが示されます。すべての時系列可視化タイプは、構成オプションを共有します。データの傾向を強調するか、個々のデータポイントの違いを強調するかによって、ユースケースは異なります。これらのユースケースの詳細については、「 [時系列の可視化を作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T5mCqFZkJxQcXJbjoEWHdg "経時的なデータの変化を表示します。さまざまな時系列グラフを使用して、傾向や個々の値など、データのさまざまな側面を強調します。")」を参照してください。 注: インスタンス内およびインポートされたデータソース内のデータに加えて、時系列の可視化で MetricBase データを使用することもできます。詳細については、「[MetricBase アプリケーション](https://www.servicenow.com/docs/access?context=metricbase&version=xanadu&pubname=xanadu-servicenow-platform&ft:locale=en-US)」を参照してください。 {#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__2}{#data-visualization-type-overview__table_time-series__entry__3} | 可視化 | 説明とユースケース | | データソースの傾向の可視化 || |-|-| | Line (線) ![線グラフによる可視化]() | 一連のデータポイントを直線で結び、1 つまたは複数の値が時間の経過とともにどのように変化するかを示します。線グラフによる可視化を使用して、データの傾向を強調します。 時系列を表示する場合は、線グラフによるチャート化をデフォルトの選択としてください。どのチャート化を使用すればよいかわからない場合は、線グラフを使用してください。 | | Spline (スプライン) ![スプライン可視化]() | 一連のデータ ポイントを近似曲線で結び、1 つまたは複数の値が時間の経過とともにどのように変化するかを示します。曲線は、個々のデータポイントの傾向を強調します。スプライングラフでは、既知のデータ ポイントの限定された部分を取り出し、途中の値を近似することができます。 | | 拡散 ![散布図による可視化 - 中]() | X 軸の時間に対して、Y 軸の値の接続されていないポイントを表示します。通常は傾向ラインも表示されます。線でうまく接続できないデータの広がりに使用します。 | | データソース内のスコアの比較 || | 列 ![縦棒グラフによるチャート化]() | 比例する縦棒として値を表示することで、時間の経過に伴うデータの変化を示します。いずれかを使用して、1 つのデータソースの変化を可視化するか、データソースを比較します。データソースを縦棒グラフの可視化と比較するには、データソースを棒グラフの可視化に追加するか、複数の縦棒グラフの可視化をダッシュボードに並べて配置します。 | | ステップ ![データの表示方法階段グラフタイプ - 中]() | 個別の時点間でのデータソースの変化を強調します。特に線グラフによる可視化ではデータが不明瞭になる場合に、小さな増分変化を表示するために使用します。 | | データソース間のスコアまたは傾向の比較 || | Area (エリア) ![面グラフの可視化]() | 線グラフによる可視化に似ていますが、軸と線の間の面を色付けして強調します。複数のデータソースで使用すると、各データソースが全体に与える相対的な貢献度を強調できます。 | [表 : 1. 時系列可視化タイプ] {#data-visualization-type-overview__table_time-series} ## 棒グラフの可視化 {#data-visualization-type-overview__section_yl5_y4q_g5b} 棒グラフによるチャート化では、データ次元全体でスコアを比較することができます。水平および垂直棒グラフの可視化タイプを使用できます。すべての構成オプションを共有します。一般に、名義データまたはカテゴリデータには水平バーを使用します。順序データまたは連続データには垂直バーを使用します。異なるグループやカテゴリを区別するために、異なる色やパターンを使用します。詳細については、「[Visualization Designer (可視化デザイナー) での棒グラフによる可視化の作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/AVNHuW2gIfBWChVmVRTtYw "棒グラフによるチャート化を使用して、その情報が表す値に比例するセグメント内の情報を表示します。縦棒グラフと水平棒グラフの可視化では、名義データまたは順序データを表す数値を比較します。")」を参照してください。 {#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b__entry__2} | 可視化 | 説明 | |-|-| | [水平バーの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/AVNHuW2gIfBWChVmVRTtYw "棒グラフによるチャート化を使用して、その情報が表す値に比例するセグメント内の情報を表示します。縦棒グラフと水平棒グラフの可視化では、名義データまたは順序データを表す数値を比較します。") ![データの表示方法横棒グラフタイプ - 中]() | 棒グラフによる可視化では、一方の軸にカテゴリのラベルが付けられ、もう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して順序データを比較します (特に、バケットにグループ化された販売数など、カテゴリが多すぎない場合はなおさらです)。インシデントの重大度やアサイン先グループなどの名目データで水平棒グラフを使用します。 * [水平棒グラフによるチャート化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/W5HFOSW3q98FKfIHA5F7qA "水平棒グラフによるチャート化では、インシデントの優先度や営業グループなど、さまざまなカテゴリやグループのサイズや頻度の比較を表示できます。アサイン先グループなどの棒グラフによるチャート化に [グループ] または [積み重ね基準] を追加することもできます。") * [縦棒グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~BIcLyGDZvINWCKCPfm8Dw "縦棒グラフによるチャート化では、異なる地域や異なる期間の売上など、さまざまなカテゴリまたはグループのサイズや頻度の比較を表示できます。縦棒の X 軸には、通常、年または日付範囲、年齢範囲、給与範囲などの数値が表示されます。") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}パレート図による棒グラフの可視化は、大規模なディメンション群の中で最も重要なディメンションを特定するのに役立ちます。棒グラフにはデータが降順で表示されます。線グラフは累積のパーセンテージを示します。パレート図には棒グラフと線グラフの両方が含まれています。棒グラフには、データが左から右に向かって降順で表示されます。線グラフには、カテゴリごとの累積合計が同じ順序で表示されます。左側の Y 軸はレコード カウントです。右側の Y 軸は、評価対象のレコードの合計数に占める累積のパーセンテージです。 | | | 棒グラフによる可視化では、一方の軸にカテゴリのラベルが付けられ、もう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して順序データを比較します (特に、バケットにグループ化された販売数など、カテゴリが多すぎない場合はなおさらです)。インシデントの重大度やアサイン先グループなどの名目データで水平棒グラフを使用します。 * [水平棒グラフによるチャート化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/W5HFOSW3q98FKfIHA5F7qA "水平棒グラフによるチャート化では、インシデントの優先度や営業グループなど、さまざまなカテゴリやグループのサイズや頻度の比較を表示できます。アサイン先グループなどの棒グラフによるチャート化に [グループ] または [積み重ね基準] を追加することもできます。") * [縦棒グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~BIcLyGDZvINWCKCPfm8Dw "縦棒グラフによるチャート化では、異なる地域や異なる期間の売上など、さまざまなカテゴリまたはグループのサイズや頻度の比較を表示できます。縦棒の X 軸には、通常、年または日付範囲、年齢範囲、給与範囲などの数値が表示されます。") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}パレート図による棒グラフの可視化は、大規模なディメンション群の中で最も重要なディメンションを特定するのに役立ちます。棒グラフにはデータが降順で表示されます。線グラフは累積のパーセンテージを示します。パレート図には棒グラフと線グラフの両方が含まれています。棒グラフには、データが左から右に向かって降順で表示されます。線グラフには、カテゴリごとの累積合計が同じ順序で表示されます。左側の Y 軸はレコード カウントです。右側の Y 軸は、評価対象のレコードの合計数に占める累積のパーセンテージです。 | | [垂直バーの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/AVNHuW2gIfBWChVmVRTtYw "棒グラフによるチャート化を使用して、その情報が表す値に比例するセグメント内の情報を表示します。縦棒グラフと水平棒グラフの可視化では、名義データまたは順序データを表す数値を比較します。") ![データの表示方法縦棒グラフタイプ - 中]() | 棒グラフによる可視化では、一方の軸にカテゴリのラベルが付けられ、もう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して順序データを比較します (特に、バケットにグループ化された販売数など、カテゴリが多すぎない場合はなおさらです)。インシデントの重大度やアサイン先グループなどの名目データで水平棒グラフを使用します。 * [水平棒グラフによるチャート化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/W5HFOSW3q98FKfIHA5F7qA "水平棒グラフによるチャート化では、インシデントの優先度や営業グループなど、さまざまなカテゴリやグループのサイズや頻度の比較を表示できます。アサイン先グループなどの棒グラフによるチャート化に [グループ] または [積み重ね基準] を追加することもできます。") * [縦棒グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~BIcLyGDZvINWCKCPfm8Dw "縦棒グラフによるチャート化では、異なる地域や異なる期間の売上など、さまざまなカテゴリまたはグループのサイズや頻度の比較を表示できます。縦棒の X 軸には、通常、年または日付範囲、年齢範囲、給与範囲などの数値が表示されます。") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}パレート図による棒グラフの可視化は、大規模なディメンション群の中で最も重要なディメンションを特定するのに役立ちます。棒グラフにはデータが降順で表示されます。線グラフは累積のパーセンテージを示します。パレート図には棒グラフと線グラフの両方が含まれています。棒グラフには、データが左から右に向かって降順で表示されます。線グラフには、カテゴリごとの累積合計が同じ順序で表示されます。左側の Y 軸はレコード カウントです。右側の Y 軸は、評価対象のレコードの合計数に占める累積のパーセンテージです。 | | | 棒グラフによる可視化では、一方の軸にカテゴリのラベルが付けられ、もう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して順序データを比較します (特に、バケットにグループ化された販売数など、カテゴリが多すぎない場合はなおさらです)。インシデントの重大度やアサイン先グループなどの名目データで水平棒グラフを使用します。 * [水平棒グラフによるチャート化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/W5HFOSW3q98FKfIHA5F7qA "水平棒グラフによるチャート化では、インシデントの優先度や営業グループなど、さまざまなカテゴリやグループのサイズや頻度の比較を表示できます。アサイン先グループなどの棒グラフによるチャート化に [グループ] または [積み重ね基準] を追加することもできます。") * [縦棒グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~BIcLyGDZvINWCKCPfm8Dw "縦棒グラフによるチャート化では、異なる地域や異なる期間の売上など、さまざまなカテゴリまたはグループのサイズや頻度の比較を表示できます。縦棒の X 軸には、通常、年または日付範囲、年齢範囲、給与範囲などの数値が表示されます。") {#data-visualization-type-overview__ul_ggl_syc_gyb}パレート図による棒グラフの可視化は、大規模なディメンション群の中で最も重要なディメンションを特定するのに役立ちます。棒グラフにはデータが降順で表示されます。線グラフは累積のパーセンテージを示します。パレート図には棒グラフと線グラフの両方が含まれています。棒グラフには、データが左から右に向かって降順で表示されます。線グラフには、カテゴリごとの累積合計が同じ順序で表示されます。左側の Y 軸はレコード カウントです。右側の Y 軸は、評価対象のレコードの合計数に占める累積のパーセンテージです。 | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_js4_h4f_s5b} ## 円グラフとドーナツグラフによる可視化 {#data-visualization-type-overview__section_vyp_2tq_g5b} 円グラフとドーナツグラフによるチャート化は、データ セットの一部と全体の関係を示します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になります。詳細については、「[Visualization Designer での円グラフまたはドーナツグラフによる可視化の作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xOKZiBWOrTXAEEoQWj8Vyw "円グラフ、ドーナツ グラフ、および半ドーナツ グラフによるチャート化を使用して、データ セットの各部分のサイズを全体と比較します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になります。")」を参照してください。 {#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b__entry__2} | 可視化 | 説明 | |-|-| | [円グラフの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xOKZiBWOrTXAEEoQWj8Vyw "円グラフ、ドーナツ グラフ、および半ドーナツ グラフによるチャート化を使用して、データ セットの各部分のサイズを全体と比較します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になります。") ![データの表示方法円グラフタイプ - 中]() | 円グラフは、合計が 100% の 5 〜 7 つのセグメントを比較し、2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持つ場合に最適です。 ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内の値がない場合に、合計が 100% のセグメントを 5 つ以下と比較する場合に最適です。ドーナツの中心を使用して、追加情報を表示できます。 半ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内でない場合に、合計が 100% のセグメントを 4 つ以下と比較する場合に最適です。 * [円グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9gYAHDrjpsnoODijtEt_uA "円グラフデータの可視化では、円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを示します。円の各部分 (または「スライス」) は異なるカテゴリまたはグループを表し、各スライスのサイズは、それが表すグループまたはカテゴリのサイズに比例します。") * [ドーナツ可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MAsTiY2jjPkRuhX5j6S2dQ "ドーナツ グラフによるチャート化では、中空の円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを表示します。半ドーナツ グラフによるチャート化は、完全な円の代わりに半円を使用するドーナツと同じ働きをします。") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | | [ドーナツグラフの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xOKZiBWOrTXAEEoQWj8Vyw "円グラフ、ドーナツ グラフ、および半ドーナツ グラフによるチャート化を使用して、データ セットの各部分のサイズを全体と比較します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になります。") ![データの表示方法ドーナツタイプ - 中]() | 円グラフは、合計が 100% の 5 〜 7 つのセグメントを比較し、2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持つ場合に最適です。 ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内の値がない場合に、合計が 100% のセグメントを 5 つ以下と比較する場合に最適です。ドーナツの中心を使用して、追加情報を表示できます。 半ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内でない場合に、合計が 100% のセグメントを 4 つ以下と比較する場合に最適です。 * [円グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9gYAHDrjpsnoODijtEt_uA "円グラフデータの可視化では、円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを示します。円の各部分 (または「スライス」) は異なるカテゴリまたはグループを表し、各スライスのサイズは、それが表すグループまたはカテゴリのサイズに比例します。") * [ドーナツ可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MAsTiY2jjPkRuhX5j6S2dQ "ドーナツ グラフによるチャート化では、中空の円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを表示します。半ドーナツ グラフによるチャート化は、完全な円の代わりに半円を使用するドーナツと同じ働きをします。") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | | [半ドーナツの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xOKZiBWOrTXAEEoQWj8Vyw "円グラフ、ドーナツ グラフ、および半ドーナツ グラフによるチャート化を使用して、データ セットの各部分のサイズを全体と比較します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になります。") ![データの表示方法半ドーナツグラフタイプ - 中]() | 円グラフは、合計が 100% の 5 〜 7 つのセグメントを比較し、2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持つ場合に最適です。 ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内の値がない場合に、合計が 100% のセグメントを 5 つ以下と比較する場合に最適です。ドーナツの中心を使用して、追加情報を表示できます。 半ドーナツグラフは、2 つのセグメントの値が互いに 10% 以内でない場合に、合計が 100% のセグメントを 4 つ以下と比較する場合に最適です。 * [円グラフによる可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9gYAHDrjpsnoODijtEt_uA "円グラフデータの可視化では、円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを示します。円の各部分 (または「スライス」) は異なるカテゴリまたはグループを表し、各スライスのサイズは、それが表すグループまたはカテゴリのサイズに比例します。") * [ドーナツ可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MAsTiY2jjPkRuhX5j6S2dQ "ドーナツ グラフによるチャート化では、中空の円形を使用して、さまざまなカテゴリまたはグループの比率またはパーセンテージを表示します。半ドーナツ グラフによるチャート化は、完全な円の代わりに半円を使用するドーナツと同じ働きをします。") {#data-visualization-type-overview__ul_wzh_nsx_pzb} | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_vks_frf_s5b} ## マルチディメンションチャート {#data-visualization-type-overview__section_j5f_yxq_g5b} 多次元の可視化を使用すると、複数の変数を 1 つのグラフに表示できるため、異なる変数間の関係を示すのに役立ちます。大量のデータがあり、すぐにはわからないパターンや傾向を見つけたい場合に便利です。また、3 つ以上の変数間の関係を表示する場合にも適しています。 {#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b__entry__2} | 可視化 | 説明 | |-|-| | [ピボットテーブルの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nUfFuMnGT1uO1WATyeP0nw "ピボット テーブルによるビジュアライゼーションを作成し、大きなデータ セットを 1 つのテーブル内で複数のディメンションに分類して要約します。セルには、各行と列の値の組み合わせが表示され、小計を表示することもできます。") ![データの表示方法ピボットテーブルタイプ - 中]() | ピボットテーブルでは、フィールド間でいくつかの種類の集計を行うことができます。データをフィルター処理することもできます。列は 1 つのフィールドまたはブレークダウンを表し、行の階層は他の複数のフィールドまたはブレークダウンを表します。 [ピボットの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7fIBy8cGFSi26aQ190OGLw "ピボットテーブルには、データセットの複数のディメンションまたは変数が表示されます。このチャート化では、行と列の値の組み合わせごとに個別のセルが表示され、第 1 レベルの行ごとに列の小計が表示されます。集計情報は、チャートの左上に表示されます。") | | [ヒートマップの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9aXSISRHnrx_ua~qT_WZgA "ヒートマップによるチャート化を使用して、2 つのテーブルフィールドまたはインジケーターブレークダウン間の関係を示します。軸に沿って移動するにつれて色が変化することで、一方または両方のフィールド/ブレークダウンの値のパターンが明らかになります。") ![データの表示方法ヒートマップチャートタイプ - 中]() \> | ヒートマップは、2 つのテーブルフィールド間またはインジケーターブレークダウン間の関係を示します。軸に沿って移動するにつれて色が変化することで、一方または両方のフィールド/ブレークダウンの値のパターンが明らかになります。 [ヒートマップの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/hUovLSLx9DbkYcni2Qur5w "ヒートマップデータの可視化では、2 つのテーブルフィールドまたはインジケーターブレークダウン間の関係が、2 つの色の間の網掛けのスペクトルとして表示されます。軸に沿って移動する色が変化し、一方または両方のフィールドまたはブレークダウンの値のパターンを示します。") | | [バブルチャートの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KOWD3h9CtwfN5HX0tU4~iA "バブルによるチャート化を使用して、複数の個別のメトリクスを 1 つのチャートに表示します。バブルチャートを使用して、2 つのフィールドに関係があるかどうかなどのバイナリ質問に答えたり、パターンを強調表示したりします。") ![データの表示方法バブルチャートタイプ - 中]() \> | バブルチャートは、xy 軸に沿ったさまざまなサイズの円です。x 軸と y 軸は、値や金額などのさまざまな数値フィールドを表します。円の相対的なサイズと位置を使用して、フィールドを比較し、フィールドの関係を確認します。また、定性的な 3 番目のフィールドでデータをグループ化することもできます。3 番目のフィールドは色で区別されます。バブルチャートを使用して、2 つのフィールドに関係があるかどうかなどのバイナリ質問に答えたり、パターンを強調表示したりします。 [バブルの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ySxSQbf_GoWGab01SczgWw "バブルデータの可視化は、フィールドを比較し、それらの関係を確認するために使用されます。") | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_uyz_dtf_s5b} ## その他のチャート化 {#data-visualization-type-overview__section_gjk_c2r_g5b} データの可視化では、カレンダー、簡易リスト、インジケータースコアカード、および場所を表示することもできます。 {#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b__entry__2} | 可視化 | 説明 | |-|-| | [カレンダーの可視化](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8eCUOTNFul3HRx5MOQrZ5A "カレンダーの可視化を作成して、日付駆動型のイベントを表示および強調表示します。") ![データの表示方法カレンダータイプ - 中]() | データ駆動型のイベントをカレンダー形式で表示します。 | | [簡易リスト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Vgt1vrYq0ISh25jdXR6E0Q "リスト レポートでは、拡張可能なリストの形でデータが表示されます。たとえば、優先度別にグループ化されたインシデント レポートには、優先度名と、ユーザーが優先度を選択した場合に表示されるレコード数のみが表示されます。リストを展開表示するか折りたたみ表示するかを構成できます。") ![データの表示方法リストタイプ - 中]() | 標準のServiceNow [リストコンポーネント](https://developer.servicenow.com/dev.do#!/reference/now-experience/xanadu/shared-components/now-record-list-connected/overview)に似た拡張可能なリストの形式でデータを表示します。 [簡易リストの可視化の例](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/~_AqPWrAylqruN3cYt~VkQ "簡易リストデータの可視化は、ソーステーブルから選択した生データを表示するために使用されます。") | | [インジケータースコアカード](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/JfSfTUchhYAu1cxTYv01SA#create-dv-indicator-scorecard "インジケータースコアカードコンポーネントを使用すると、複数の パフォーマンスアナリティクス インジケーター間でデータを視覚化して比較できます。前回収集されたスコア、前のデータポイントからの変化、経時的な傾向、および達成すべきターゲット値に関する情報が強調表示されます。") ![アナリティクスセンタースコアカードレポート - 中]() | インジケータースコアカードコンポーネントを使用すると、複数の パフォーマンスアナリティクス インジケーター間でデータを可視化して比較できます。 | | [ジオマップ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7ygRf6CVWDbJjJkHAfCXDQ "ジオマップによるチャート化は、世界、国、地域、または都道府県のデータの地理的分布を示します。ジオマップの使用 場所情報を含むテーブル データを使用します。") ![ジオマップデータの可視化]() | データを国、都道府県、都市別にデータを表示します。ユーザーは、位置情報を含むテーブルデータを使用してグラフを可視化できます。 | [ ] {#data-visualization-type-overview__table_bcx_f2r_g5b}