スロープグラフで順位変化を一目に

中級

6.7.7

スロープグラフで順位変化を一目に

最終更新 2020-04-22 読了時間 1 分
まとめ
  • スロープグラフで2時点間のスコア変化と順位逆転を線の傾きで示す。
  • ax.plotとax.scatterで左右2点を結び、テキストでラベルを配置。
  • NPSや売上など、期間比較で伸び幅とランキング変動を伝えたいときに使う。

プロダクト比較で「昨年と今年でどれだけ伸びたか」を示したいときは、2時点を線で結ぶスロープグラフが有効です。順位と変化幅を同時に伝えられます。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

brands = ["サービスA", "サービスB", "サービスC", "サービスD", "サービスE"]
score_2023 = np.array([62, 55, 48, 44, 38])
score_2024 = np.array([75, 58, 64, 40, 42])
colors = plt.cm.Blues(np.linspace(0.4, 0.8, len(brands)))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
for idx, name in enumerate(brands):
    ax.plot(
        [0, 1],
        [score_2023[idx], score_2024[idx]],
        color=colors[idx],
        linewidth=2.5,
    )
    ax.scatter([0, 1], [score_2023[idx], score_2024[idx]], color=colors[idx], s=60)
    ax.text(
        -0.05,
        score_2023[idx],
        f"{name} {score_2023[idx]:.0f}",
        ha="right",
        va="center",
    )
    ax.text(
        1.05,
        score_2024[idx],
        f"{score_2024[idx]:.0f}",
        ha="left",
        va="center",
    )

ax.set_xticks([0, 1], labels=["2023年", "2024年"])
ax.set_title("主要サービスのNPS変化（ポイント）")
ax.set_ylim(30, 80)
ax.spines[["top", "right", "bottom"]].set_visible(False)
ax.tick_params(left=False, bottom=False)
ax.set_yticks([])
ax.grid(axis="y", alpha=0.15)

fig.tight_layout()

plt.show()

順位と変化幅を同時に伝えられますの図

読み方のポイント #

  • 左右の高さで各時点のスコアが、線の傾きで伸び幅が分かります。
  • 線が交差していればランキング逆転。注目ポイントとして解説すると伝わりやすいです。
  • 変化を強調したい場合は順序を変化量順に並べ替えるのも手です。

いつ使うか #

  • 適している場面: 2時点間の値の変化と順位逆転を視覚的に示したいとき。前後比較がシンプルに伝わります。
  • 不向きな場面: 値が近い項目が多いと線が密集して個別の変化を追いにくくなります。
  • 代替手段: ダンベルチャートなら変化量の大きさをドットの距離で強調できます。

よくある失敗パターン #

  • 値が近い線の重なり: 近い値の項目の線が密集して読めなくなります。値が近い場合はラベルをオフセットするか、注目項目をハイライトしてください。
  • 2時点以外への拡張: 3時点以上に拡張するとスロープグラフの簡潔さが失われます。2時点に限定するか、折れ線グラフに切り替えてください。