2025年版 必須データビジュアライゼーション10選：基礎から応用まで

要約

棒グラフからヒートマップ、ウォーターフォールまで、データビジュアライゼーションはパターンやトレンドをひと目で明らかにします。適切なチャートタイプを選ぶことで、明確さ、正確さ、そしてより強力なコミュニケーションを実現できます。優れたデータストーリーテリングは、オーディエンスのニーズやコンテキストに合ったビジュアルによって成り立ちます。Yellowfin は基本的な可視化から高度なオプションまで提供しており、チームが自分たちの方法でデータを探求できるようにします。

 

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データビジュアライゼーションは、人々がビッグデータを理解し、そこからインサイトを得るのに役立ちます。複雑なデータを視覚的に魅力的な方法で表現することで理解を助け、生データと私たちのエンゲージメント全体との間に強いつながりを築くことができます。

現代では、私たちはかつてないほど膨大なデータを蓄積しています。膨大な情報を理解するためには、賢い方法が必要です。アナリティクスにおいては、複雑なデータを伝えるためにさまざまなデータビジュアライゼーション手法が活用されます。では、それが本当にどれほど役立つのか考えたことはありますか？

本記事では、今日のソリューションに欠かせないトップ10のデータビジュアライゼーションと、それぞれが最適に機能する一般的なユースケースを、事例を交えてご紹介します。

 

 

 

データビジュアライゼーションの代表的な手法とは？

まず、データビジュアライゼーションは、企業がデータ探索をさらに深め、仮説を分析し、結果を効果的に伝えるのに役立ちます。さらに、人々がデータの中からパターンを見つけ、トレンドを捉え、数値だけでは伝えられない相関関係を発見するのにも役立ちます。

膨大なデータビジュアライゼーションの種類に圧倒され、レポートに最適なものをどう選べばいいか分からないと感じていませんか？この記事では、それぞれの詳細をご紹介します。さらに一歩踏み込みたい方は、「良いデータビジュアライゼーションのために正しいチャートタイプを選ぶ方法」に関するガイドも併せてお読みください。

それでは、人気のデータビジュアライゼーション手法を一気に見ていきましょう。

 

1) 折れ線グラフ (Line Graph)

折れ線グラフは、異なるカテゴリの値を時間の経過に沿って示すものです。具体的には、項目の連続した測定における値の変化を表します。全体的なトレンドを明確に示し、混乱の余地を残しません。そのため、多くのビジネスユースケースで利用されています。

全体の傾向やさまざまな種類のグラフは、ビジネスリーダーが将来の結果を予測するのに役立ちます。線が上に動けば、一般的にポジティブな変化を示し、下に動けばネガティブな変化を示します。複数のカテゴリのトレンドを同じ期間で明示的に比較したいときに特に便利です。

 

折れ線グラフを使うべき場面

• 異なるグループを相互に比較するとき

• 進捗を示すとき

• プロジェクトのタイムラインを作成するとき

• 生産サイクルを把握するとき

 

2) 縦棒グラフ (Column Chart)

よく使われるデータビジュアライゼーション手法のひとつが縦棒グラフです。これは異なる値を並べて比較するときに用いられます。トレンドの形ではなく、合計値に注目したいときに適しています。

縦棒グラフはシンプルで理解しやすく、多様な種類のデータを比較できるため非常に人気があります。横軸に時間を取り、縦軸に値を表示するケースが多いです。なお、縦棒グラフと折れ線グラフを組み合わせると、数値と全体的なトレンドを同時に表すのに有効です。

 

縦棒グラフを使うべき場面

• 異なるカテゴリ間でデータを比較するとき

• データセット内で順位や序列を表示するとき

• 継続的なトレンドを追跡するとき

 

3) 横棒グラフ

もうひとつの方法が横棒グラフ (バーグラフ) です。棒の長さで値を示し、もう一方の軸には比較するカテゴリを配置します。棒グラフは縦方向にも横方向にも描くことができますが、複数の棒を並べる場合は横棒グラフが適しています。

横棒グラフは、一目で複数のグループのデータセットを対比させ、2つの軸の関係を示すのに役立ちます。また、棒グラフの種類によっては、時間に伴うデータの変化も表現できます。

 

棒グラフを使うべき場面

• 異なるカテゴリ間で数量を比較するとき

• カテゴリが離散的な場合に、差異や時間の経過に伴うトレンドを強調するとき

• 少数のカテゴリを可視化し、容易に解釈したいとき

 

3) 円グラフ

もう一つの一般的なデータ可視化手法が円グラフです。円形のグラフで、扇形のスライスによって相対的な大きさを示します。顧客タイプの割合、製品の売上、国ごとの利益など、さまざまな用途に使われています。直感的に理解しやすいため、相対的な大きさを示す際によく利用されます。

円グラフは全体に対する割合を表示するのに適しており、全体の円は合計100％を示します。スライスは円グラフ内の異なる部分を表しています。ただし、詳細な説明が必要な複雑な情報を表現する場合には適していません。その場合は、他の種類のデータ可視化を選んだ方が良いでしょう。

 

円グラフを使うべき場面

• 全体に対する割合やパーセンテージを表示するとき

• セグメントが少ないデータに適しており、混乱を避けたいとき

• 全体に対する一部の貢献度を強調したいとき

 

5) じょうごグラフ (ファネルチャート)

数あるデータ可視化の中で、じょうごグラフは多くのビジネスコンテキストで最適とされています。例えばセールスの文脈では、顧客がセールスファネルを進むにつれて数が減少していく様子を示すのに役立ちます。

じょうごの幅は各ステップを通過するユーザーの数を表します。これは、連続した段階で構成される線形プロセスを表現し、人々がどこで離脱しているかを一目で把握できます。

 

じょうごグラフを使うべき場面

• 連続したステージを経て進むデータを可視化するとき (例: セールスパイプライン、ユーザージャーニー)

• プロセスにおける離脱やボトルネックを特定したいとき

• ステップを追うごとに絞り込まれていくデータを示したいとき

 

6) 地図ベースのプロット

地図ベースのプロットは、地理的に関連するデータを表示するためのデータ可視化手法の一つです。実際の地理的位置に対応するデータセットをプロットしたい場合に有効です。値そのものを点で表示するのではなく、地域を色で塗り分けて値を表します。

データ表現は明確かつ直感的で、地図の形でデータを提示します。各地域ごとのデータ分布が読み取れるため、より良い意思決定を行う助けとなります。また、美的要素も使用する大きな理由の一つです。見栄えの良い地図を利用すれば、退屈なコンテンツが目を引くコンテンツに変わります。

 

地図ベースのプロットを使うべき場面

• 地理的に分布したデータを表示するとき

• 地域や国ごとの値を比較するとき

• 空間分析や位置情報が重要なとき

 

7) ヒートマップ/ヒートグリッド

広く利用されているデータ可視化の一つに、ヒートマップ (またはヒートグリッド) があります。ヒートマップは、関心のある2つの変数に基づいて値を表示します。軸の変数はカテゴリ型や数値型のいずれでもよく、各変数をいくつかのレベルに分割することでグリッドが形成されます。データの違いは色の変化で表されます。

ヒートグリッドのセルの値は色付けされ、濃い色はしばしば高い値を示します。色は値を視覚的に伝える手段となり、トレンドをすばやく特定できるようにします。そのため、ヒートマップは解釈しやすいのが特徴です。

 

ヒートマップを使うべき場面

• カラーグラデーションでデータのパターンや強度を示すとき

• 大規模データセットのクラスター、トレンド、異常を特定するとき

• 相関行列、ウェブサイトのアクティビティ、リソース使用状況などでよく利用されるとき

 

8) 滝グラフ(ウォーターフォールチャート)

滝グラフ(ウォーターフォールチャート)は、指定された2つのポイント間での値の全体的な増加や減少を視覚的に示します。目的は、時間の経過とともに値がどのように上昇または下降したかを示すことです。数あるデータ可視化手法の中でも、最終的な結果を理解するのに最適とされています。

このチャートは、開始値と終了値を2本の棒で示すのではなく、純粋な変化に寄与する異なる要素を分解して可視化します。

 

滝グラフトを使うべき場面

• 正負の値が積み重なった累積効果を可視化するとき

• 初期値がどのように最終結果につながったかを理解したいとき (例: 損益分析)

• 順序内の各要素の寄与や影響を強調したいとき

 

9) 散布図

もう一つのデータ可視化手法が散布図です。散布図はビジュアルや利用シーンにおいて多用途であることが数多くの例で示されています。ここでは、円を用いた例でデータの表現方法を説明します。円の色はデータのカテゴリを示し、円の大きさはデータ量を表します。2つの変数は縦軸と横軸に沿って点で示されます。

散布図の目的は、与えられた変数間の関係を示すことであり、それによってデータ内のトレンドや相関関係を特定できます。特にデータ量が大きい場合に有効で、多数のデータポイントがあることで傾向を特定できるようになります。

 

散布図を使うべき場面

• 2つの変数間の関係や相関を示したいとき

• データ内のトレンド、外れ値、クラスターを特定するとき

• 大規模データセットや定量データを比較するときに有効

 

10) ピクトグラム

ピクトグラムは、アイコンや画像を使ってデータを表現するもう一つのデータ可視化手法です。繰り返しのアイコンを使い、シンプルなデータを視覚的に魅力的に提示します。

データを見やすくするだけでなく、文化的な違いが理解の妨げになる場合にも有効です。ただし、大規模データセットには向きません。アイコンの数が多くなると数えるのが難しくなるためです。

 

ピクトグラムを使うべき場面

• データをアイコンや画像で表現し、視覚的効果を高めたいとき

• 非技術的なオーディエンス向けにデータを簡単に伝えたいとき

• データを直感的で分かりやすく、魅力的に見せたいとき

 

他にどのようなデータ可視化の選択肢があるか？

データ可視化は、レポートやビジネスインテリジェンスのダッシュボードにおいて、より良いコミュニケーターになるために役立つ強力なツールであることは明らかです。

上で紹介した手法はいずれも非常に一般的ですが、利用可能なデータ可視化の種類は他にも数多く存在します。

情報を可視化するその他の方法には次のようなものがあります。

相関行列 (Correlation Matrix)

相関行列は、複数の変数間の関係を示すグリッドです。各セルは相関係数を表し、多くの場合はカラースケールで可視化されます。パターンや関係を分析する際に人気のある可視化手法のひとつです。複雑なデータセットにおける正の相関や負の相関を特定するのに最適な方法の一つです。

バブルチャート (Bubble Chart)

バブルチャートは、バブルの大きさを変えることで追加のデータ次元を表現した散布図です。このタイプのグラフは、一度に3つの変数を比較するのに適しています。関係性や傾向、比率を視覚的にわかりやすく伝える力があり、非常に人気の高い手法のひとつです。ベンダーによっては、Yellowfin のように GIS バブルマップを提供しており、地理情報システムのポイントデータをバブルチャートのスタイルで可視化できます。

カルトグラム

カルトグラムは独特な可視化手法で、地理的な領域を歪めて、人口密度やGDPなどのデータの比率を表現します。正確な地理的表現よりもデータ表現を優先することで、地域ごとの相対的なデータ量に注目を集めやすくします。

サークルビュー 

サークルビューは、円を使ってデータポイントを表現する手法で、多くの場合クラスターや階層構造で配置されます。この可視化方法は、データセット内の比率や関係性を描写するのに優れています。複雑な情報を簡潔で理解しやすい形式で提示できる柔軟かつ魅力的な手法です。

ネットワークダイアグラム 

ネットワークダイアグラムは、ノード (点) とエッジ (線) のつながりを表示します。ソーシャルネットワーク、コンピュータシステム、通信経路などの関係をマッピングするのに最適です。複雑に絡み合ったシステムをシンプルに表現できる点で、さまざまなグラフの中でも際立っています。

デンドログラム 

デンドログラムは、ツリー状の図でアイテム間の階層的な関係を表現します。クラスタリング分析、生物学、家系学などの分野でよく利用されます。データセット内の入れ子構造を効果的に示す代表的なグラフです。

ドット分布図 (Dot Distribution Maps)

ドット分布図は、地理的な領域における現象の存在、密度、頻度をドットで表現します。空間的なパターンや分布を示すのに優れており、複雑な地理データを視覚シンボルで簡略化することで、理解や解釈を容易にします。

始値・高値・安値・終値チャート (OHLCチャート、ローソク足チャート)

 

金融チャートの代表例であるローソク足チャートは、株式市場データの可視化に欠かせません。特定の期間における証券の始値・高値・安値・終値を効果的に表現します。数あるデータ可視化手法の中でも、ローソク足は金融分析の基盤であり、ビジネスの世界で広く使われている典型的な例です。

ワードクラウド 

ワードクラウドは、単語の出現頻度や重要度に応じてサイズを変化させ、テキストデータを可視化します。大量のテキストデータから主要なテーマを特定するのに最適です。芸術的な要素も強く、データ解釈を魅力的かつ分かりやすくします。

ポーラーエリア

ポーラーエリアチャートは、円形のレイアウトを使ってデータ比率を表現します。円グラフに似ていますが、カテゴリー間の比較をより強調できる点が特徴です。周期性のあるデータを示すのに特に効果的で、独自性と視覚的な魅力を持つ手法です。

ラジアルツリー

ラジアルツリーは、階層構造を円形に表現するツリーダイアグラムです。従来の直線的な形式よりもコンパクトかつ印象的で、家系図、組織図、分類体系などを表現するのに適しています。

リングチャート

リングチャート (ドーナツチャート) は中央が空いた円グラフです。比率や比較を示すのに優れており、複雑なデータをわかりやすく要約する人気の可視化手法です。

コロプレスマップ 

コロプレスマップは、地理的な領域ごとに色の濃淡でデータを表現します。人口統計、経済、政治データなどによく利用されます。空間データの傾向を明確に示し、より賢明な意思決定を支援します。

サンキー図

サンキー図は、エンティティ間のフローや関係を表示し、線の太さでデータ量を表します。エネルギーフロー、予算分析、プロセスマッピングなどに最適です。データの遷移をわかりやすく示す代表的な可視化例です。

スパンチャート 

スパンチャートは、データの変動幅を時間軸に沿って示すことで、変動性を効果的に可視化します。金融や環境科学などで広く利用され、傾向やパターンを分析するのに役立ちます。時間的な変動を強調し、重要な変化を特定するのに優れています。

ストリームグラフ

ストリームグラフは、積み上げ面グラフの変形で、流れるような層でデータの推移を表現します。比率の変化を示すのに最適で、視覚的に魅力的かつ情報量の多いグラフを提供します。

ブレットグラフ

ブレットグラフは、目標に対するパフォーマンスを比較するためのコンパクトな棒グラフです。ビジネスダッシュボードで広く使われており、主要指標を簡潔かつ効果的に要約できます。

ツリーマップ

ツリーマップは、入れ子構造の長方形を使って階層的にデータを可視化します。多層的なカテゴリーを含む大規模かつ複雑なデータセットの表現に適しており、ビジネスや研究の分野で広く利用されています。

ウェッジスタックグラフ

ウェッジスタックグラフは、円形に配置した積み重ねウェッジを使ってデータを可視化します。累積的な比率を効果的に表現でき、標準的なグラフと比べても視覚的にユニークで魅力的です。

バイオリンプロット

バイオリンプロットは、データの分布と密度を示すもので、箱ひげ図と密度プロットを組み合わせたものです。複数カテゴリー間の分布比較に優れ、統計分析でよく用いられます。

ハイライトテーブル

ハイライトテーブルは、表形式のデータに色のグラデーションを適用し、特定のデータポイントを強調することで比較を容易にします。複雑なデータセットをシンプルにし、パターンやインサイトを素早く把握できるようにします。

タイムライン

タイムラインは、出来事やデータポイントを時系列で表現します。歴史的な出来事、プロジェクトのマイルストーン、イベントの連続を示すのに最適です。時間的な関係を明確に表す基本的なデータ可視化手法のひとつです。

 

エンタープライズ向けのベストなデータビジュアライゼーションツール

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おわりに

データビジュアライゼーションは、複雑なデータセットを簡素化し、パターンを発見し、意思決定を可能にするために欠かせないツールです。時間の経過によるトレンドを強調する折れ線グラフから、色の濃淡で強度を表現するヒートマップまで、各ビジュアライゼーションは分析において固有の役割を果たします。さまざまなグラフをいつ、どのように使うべきかを理解することで、企業はより効果的にインサイトを伝え、チャンスを見つけ、戦略的なアクションを推進することができます。

 

よくある質問 (FAQ)

データビジュアライゼーションの4つの種類は何ですか？

データビジュアライゼーションの代表的な4つの種類は、棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒートマップです。それぞれが特定のデータ分析の目的に合わせて設計されています。これらを理解することで、インパクトがあり、関連性の高いビジュアライゼーションを作成できます。

ビジュアライゼーションの4つのレベルは何ですか？

ビジュアライゼーションには次の4つのレベルがあります。

1. 記述的 (Descriptive) – 何が起きたのかを示す

2. 診断的 (Diagnostic) – なぜ起きたのかを説明する

3. 予測的 (Predictive) – 将来のトレンドを予測する

4. 処方的 (Prescriptive) – 解決策を提案する

それぞれのレベルは前の段階を基盤として構築され、より深いデータインサイトを提供します。

データビジュアライゼーション分野の主要な目的は何ですか？

主要な目的は以下の通りです。

• 複雑なデータの簡素化

• トレンドやパターンの特定

• 意思決定の強化

• インサイトを効果的に伝える

さまざまなデータビジュアライゼーション手法は、生のデータを直感的なビジュアルに変換し、ユーザーが情報を素早く理解できるようにします。これにより、データ分析と実行可能なインサイトの間のギャップを埋めます。

データビジュアライゼーションの5つのステップは何ですか？

データビジュアライゼーションの5つのステップは次の通りです。

1. 目的を定義する

2. データを収集する

3. 適切なビジュアライゼーションの種類を選択する

4. ビジュアルを設計する

5. 結果を解釈する

このプロセスを踏むことで、ビジュアライゼーションは正確で魅力的になり、意図したメッセージと一致します。各ステップは、効果的なデータコミュニケーションに欠かせません。