可視化ハンドブック | グラフ設計と伝え方

可視化はデータ構造や中身を捕らえる上でいつも必要になる技術です。

棒グラフでカテゴリ比較 #

基本の縦型棒グラフ	積み上げ棒グラフ	ワッフルチャート

カテゴリ同士の大小比較や構成比を示したいときの定番です。棒の並びや積み方を工夫すると、変化量と割合を同時に伝えられます。

折れ線でトレンドを追う #

複数系列の折れ線	ローリング平均	スパークライン

時間推移や季節性を確認するときに有効です。帯やサマリー値を重ねれば、意思決定に直結するダッシュボードを構築できます。

散布図で関係性を探る #

基本の散布図	バブル散布図	周辺ヒスト付き散布図

外れ値の検知や二変量の相関を視覚的に把握します。点のサイズや色を使えば、第三の属性まで一枚で表現できます。

分布の形を理解する #

ヒストグラム	バイオリンプロット	ECDF

データのばらつきや裾の厚さを確認するときに活用します。複数系列を並べて、属性ごとの差も一目で把握しましょう。

相関と関係性の整理 #

相関ヒートマップ	散布図行列

指標同士のつながりを俯瞰し、特徴量選択や共分散構造の検討に役立てます。

カテゴリ構成を俯瞰する #

ツリーマップ	ドーナツチャート	地域別マップ

地域やカテゴリの構成比を俯瞰するチャートです。階層構造やエリアごとの偏りを視覚的に共有できます。

ニッチで便利な応用チャート #

カレンダーヒートマップ	スロープグラフ	サンキーダイアグラム

季節性、フロー分岐、順位の推移など、ニッチだけれど押さえておきたいチャートをまとめました。定番の図から一歩踏み込みたいときに活用してください。

各ギャラリー項目から詳細ページに移動すると、実際に動かせる Python コードと出力例が用意されています。手元で試しつつ、レポートやダッシュボードに組み込んでみましょう。