データ可視化のタイプ

スコアの可視化

このタイプのデータ可視化では、単一の値またはスコアが数値またはパーセンテージで表示されます。スコアは、特定の値やメトリクスがターゲットやベンチマークとどのように比較されてい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 (たとえば、会社や部門の全体的なパフォーマンスを表示するなど)。


チャート化	説明
単一スコアの可視化	単一スコアの可視化では、ビジネスにとって重要な単一の集計値が表示されます。単一スコアデータ可視化の例
目盛り可視化	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。目盛り可視化の例
ゲージの可視化	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

時系列の可視化

時系列の可視化には、経時的なデータが表示されます。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間の違いを強調するかによって、ユースケースが異なります。これらのユースケースの詳細については、「時系列データの可視化を作成」を参照してください。

注:

インスタンス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、時系列の可視化でもメトリックベースデータを使用することができます。詳細については、「メトリックベースアプリケーション」を参照してください。

表 : 1. 時系列可視化タイプ
チャート化	説明とユースケース
データソースの傾向の可視化
線グラフ	一連のデータポイントを直線で結ぶことで、1 つ以上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。データの傾向を強調するには、線グラフによる可視化を使用します。折れ線グラフの可視化は、時系列を表示するためのデフォルトの選択肢であると考えてください。どの可視化を使用するかわからない場合は、線を使用します。
スプライン	一連のデータポイントを適合曲線で接続することで、1 つ以上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よりも傾向を強調します。スプラインビジュアライズでは、既知のデータポイントと近似値のセットを取得できます。
拡散	X 軸の時間に対して Y 軸の値の未接続のポイントを表示します。通常、トレンドラインも表示されます。回線で役に立たないデータの拡散で使用します。
データソースのスコアの比較
列	値を比例縦列として表示することで、時間の経過に伴うデータの変化を表示します。1 つのデータソースの変更を可視化するか、データソースを比較するために使用します。データソースを縦棒グラフの可視化と比較するには、データソースを可視化に追加するか、ダッシュボードで複数の列の可視化を隣り合わせに配置します。
ステップ	目立たない時点間のデータソースの変更を強調します。特に線グラフの可視化によってデータがにじみてしまう場合に、小さな増分変更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
エリア	線の可視化に似ていますが、軸と線の間の領域が色で強調されています。複数のデータソースで使用して、各データソースが全体に対して与える相対的な貢献度を強調表示します。

棒グラフの可視化

棒グラフの可視化により、データディメンション間でスコアを比較できます。水平バーおよび垂直バーの可視化タイプを利用できます。これらは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。順序データまたは順次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、「水平または垂直バーのデータ可視化を作成」を参照してください。


チャート化	説明
水平バーの可視化	棒グラフの可視化では、一方の軸にラベル付けされたカテゴリともう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して序数データを比較します。特にバケットにグループ化された売上番号など、カテゴリが多すぎない場合は特に重要です。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上のデータを含む水平棒グラフを使用します。水平棒グラフの可視化の例垂直棒グラフによる可視化の例パレート棒グラフの視覚化は、大規模なディメンションセット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。列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。パレート図によるチャート化には棒グラフと線グラフの両方が含まれます。棒グラフには左から右に降順でデータが表示され、線グラフには各カテゴリの累積合計が同じ順序で表示されます。左の Y 軸はレコード数、右の Y 軸は評価されたレコードの合計数に対する累積パーセンテージです。
垂直棒グラフによる可視化
パレート図による棒グラフの可視化

円グラフとドーナツグラフの可視化

円グラフとドーナツグラフの可視化は、データセットの一部と全体の関係を示します。これらの可視化のセグメントの合計は 100% になる必要があります。詳細については、「円またはドーナツグラフのデータ可視化を作成」を参照してください。


チャート化	説明
円グラフの可視化	円グラフの可視化は、合計が 100% の 5 〜 7 個のセグメントを比較する場合、つまり互いに 10% 以内の値を持つセグメントが 2 つない場合に最適です。ドーナツグラフの可視化は、互いに 10% 以内の値を持つ 2 つのセグメントがない場合に、合計が 100% の 5 つ以下のセグメントを比較するのに最適です。ドーナツの中央を使用して、追加情報を表示できます。半ドーナツグラフの可視化は、互いに 10% 以内の値を持つ 2 つのセグメントがない場合に、合計が 100% の 4 つ以下のセグメントを比較するのに最適です。円グラフの可視化の例ドーナツ可視化の例
ドーナツグラフの可視化
半ドーナツ可視化

マルチディメンションチャート

多次元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、異なる変数間の関係を表示するのに役立ちます。これらは、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る場合に役立ちます。また、3 つ以上の変数間の関係を示す場合にも適しています。


チャート化	説明
ピボットテーブルの可視化	ピボットテーブルでは、そのフィールド間でいくつかの種類の集計が可能です。データをフィルタリング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
ヒートマップの可視化	ヒートマップは、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を示します。軸に沿って移動するにつれて色が変化すると、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。ヒートマップ可視化の例
バブルチャートの可視化	バブルチャートは、x-y 軸に沿って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。定性的にすることができる 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の質問に答えたり、パターンを強調表示したりします。バブルデータ可視化の例

その他のチャート化

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。


チャート化	説明
カレンダーレポートの可視化	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。
インジケータースコアカード	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のデータを視覚化して比較できます。インジケータースコアカードの作成
リスト	テーブルレコードリストを表示します。
箱ひげ図	箱ひげ図を使用して、数値データの中央値と下位四分位数および上位四分位数を外れ値とともに表示します。また、このデータのさまざまなグループの分布を比較することもできます。
ジオマップ	国、都道府県、または市区町村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、チャートで可視化できます。