時系列にユーザーアクションを可視化するときなどにガントチャートが役に立ちます。

ガントチャート

ガントチャートは、プロジェクトのプロセス管理などによく用いられますが、Tableauではガントチャートを利用して商品の受注から発注までの期間を可視化するといったことも可能です。

Tableauのサンプルデータ：スーパーストアを用いてガントチャートを利用した、受発注期間のチャート作成方法を動画で紹介します。

動画の中で使われている関数

期間の差を算出する日付関数を利用しています。

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])
date_part の単位で表された、date1 と date2 の差異を返します。

Tableau dasktop ヘルプより

• date_part=dayやweek、monthの日付単位を指定
• day1＝起点となる日付
• day2＝終点となる日付
• [start_of_week]=オプション
  • 週の始まりと見なす曜日を指定できdate_partで”week”を指定したときに使えます。週の始まりを意図的に’Monday’や’Tuesday’にしたいときに利用します。

動画では、計算フィールド内で以下用いて、注文があった日から出荷するまでの期間を算出しています。

DATEDIFF('day',[オーダー日],[出荷日])

データの分布を説明するために箱ひげ図が用いられます。統計のグラフとしてはとても大切なグラフです。

箱ひげ図（ボックスプロット）とは

箱ひげ図は、「箱」とそこから伸びる「ひげ」を用いて分布の様子を表現するグラフです。データの分布を見る方法として、ヒストグラムや度数分布を用いることもありますが、そこからは大まかな情報は得られるが正確な値を図表から読み取るのは困難です。

そこで、もう少し詳細に分布の形状を明らかにするために分位数（または分位点）が用いられます。分位数とは、データを大きさの順に並べ、データ全体をいくつかのグループに観測値の個数で等分した際の境界となる値で、データ全体を4等分した場合の四分位数はよく用いられます。

それぞれの境界を「第1四分位数」「第2四分位数（中央値）」「第3四分位数」と呼び、これに「最小値」と「最大値」を加えた、5つの数をまとめて5数要約と呼びます。

極端な観測値（外れ値）があると、データ分析において大きく影響を受けるため、外れ値の影響を避けるために中央値に近い半分の観測値を含む長さを散らばりの尺度として考えることが多いです。

この散らばりの尺度として利用されるのが、四分位範囲（第3四分位数−第1四分位数）：Inter Quartile Range、IQRと呼び、この尺度は外れ値の影響をほとんど受けません。

参考までに、IQR×1.5からはみ出る値を外れ値として取り扱うことが多いようです。

Tableauでの箱ひげ図の作り方

SAMPLE：スーパーストアを用い、ある月における注文数の分布を並列箱ひげ図を用いて表現してみたいと思います。そして、平均値線も引いてみたいと思います。

ここまで読んでいただいてありがとうございます。参考になれば幸いです。

分布を表現するグラフにヒストグラムがあります。以下のページで作り方を紹介していますので、合わせて確認してください。

ヒストグラムの作り方と読み方のポイント｜Tableau

Tableauでのヒストグラム作成方法を動画で紹介しています。加えて、ヒストグラムの読み方も合わせてご紹介します。

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2021.01.09

円グラフは、全体に対する割合を視覚的にするグラフですが、ドーナツ状にすることで、内訳だけでなく合計値も表現することができます。

ドーナツチャートと円グラフ

100％をゴールとする達成率や進捗率を表す際や合計に対するシェアを見る際のチャートとして、円グラフが用いられることはよくあります。円グラフだけでも、活用するシーンはたくさんありますが、ドーナツチャートにすることで、伝える情報量も増え、効果的に伝えることができるようになります。

Tableauでのドーナツチャートのつくり方

ドーナツチャートのつくり方を動画で紹介します。（1分29秒）

pointは、同じグラフを2つ作り重ね合わすことです。是非、ご視聴ください。

サンプルデータ：スーパーストア

「ビジネスにおいて売上の8割は全体の2割の顧客で占められている」というパレートの法則に因んで名付けられたパレート図の作り方を動画で紹介します。

パレート図とは

質的データの度数分布を元に、度数を表す棒グラフと累積相対度数を示す折れ線グラフを合わせて表示したグラフをパレート図といいます。

典型的なパレート図は、左側に度数やコスト、測定単位を表し、右側は全体に対する累積構成比を表示させます。

チャートの利用目的は、要因の中から重要な要素を浮き彫りにすること。当コンテンツのデモでは、Tableauのサンプルデータ：世界指標を用い、世界のCO2排出量の80%を占める国を可視化したいと思います。

【動画】Tableauでのパレート図の作り方

サンプルデータ：世界指標
命題：全世界のCO２排出量８０%を占める国々を表示するパレート図を作る

パレートの法則は、経済において全体の数値の大部分は、全体を構成する一部の要素が生み出ししているとした、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが発見した法則。80：20の法則などでよく知られていますね。

現代では経済以外にも、マーケティングでも利用されている法則です。

パレートの法則が用いられる事象

• 売上の8割は2割の顧客または製品で占められている。
• 売上の8割は2割の従業員で占められている
• 仕事の成果の8割は、費やした時間の2割で生み出している

この法則を利用し、アウトサイドセールス、インサイドセールスを実施する顧客の選択であったり、ロングテール商品の洗い出しを行うなど、様々なシーンで活用できます。

折れ線グラフは、時系データをビジュアライズするのによく用いられます。Tableauを使った描画方法の説明は割愛しますが、グラフの使いどころを紹介します。

時系列の折れ線グラフ

短期間の複数のカテゴリを比較する

複数のカテゴリーデータが期間内でどの変化しているかという点に着目して比較するには、折れ線グラフが効果的です。

売上と利益の2項目など少ないカテゴリーで時系列に比較するのには、縦棒グラフが適しています。

長期間の周期性のない項目を比較する

長期に渡る期間データでどう変化しているかというに着目して比較するには、折れ線グラフが効果的です。次のグラフは、GAFAの成長率を比較しています。

例：実績と計画の月次推移、基準点からの伸び率　など

Tableauで基準点を決めた折れ線グラフのつくり方は、以下のコンテンツで紹介しています。

基準日からの変化率を表示するときに役立つWINDOW_MAX関数｜Tableau

年初からの株価成長率を表示したいときや、基準点からの売上高の伸長率を時系列に表示したいときに役立つWINDOW_MAX関数について学んだことを整理します。

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2020.11.03

よく利用する棒グラフですが、利用するシーンでその取り扱い方が変わります。「項目の比較」・「構成要素の比較」・「ある時点での構成」の観点から、効果的に見せる棒グラフの使い方を紹介します。

項目の比較

時系列の比較

少ないカテゴリデータが期間内でどの変化しているかという点に着目して比較するには、重ね合わせた縦棒グラフが効果的です。

少し手を加えて、バー・イン・バー　チャートにすることで、より見やすくなります。

【動画】Tableauでのバー・イン・バー チャートの作り方

なお、3項目以上の複数カテゴリでの比較は、折れ線グラフが適しています。

一手間加えることで、全体を把握しやすくすることができます。

順位の比較

表組みされた棒グラフ

多数のカテゴリで項目の順位を比較するには、表組みされた棒グラフが効果的です。特に、項目数が多い場合は、縦棒グラフより横棒グラフが適しています。

この棒グラフから、関西地方がすべてのカテゴリで、売上NO1だ。ということがわかります。

少数カテゴリの縦棒グラフ

カテゴリも少なく項目数も少ない場合の比較では、縦棒グラフが適しています。

全体の年間売上増加を牽引していたのは、家電と事務用品であることがすぐわかりますね。

面積で比較する可変幅縦棒グラフ

比較したい項目が2つの変数を持っているときに面積を使って順を比較するには、可変幅の縦棒グラフが効果的です。

売上×利益が面積で表されているため、事業に影響の大きいカテゴリがどれかすぐに分かります。また、赤字のカテゴリも一目瞭然ですね。

Tableauで可変幅の縦棒グラフの作り方を動画で紹介していますので参照してください。

可変幅棒グラフの作り方｜Tableau

利益と売上の関係を俯瞰して見たい場合などの有効な棒グラフの作成方法を動画で紹介します。

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2021.01.16

構成要素の比較

時間経過での変化

100%積み上げ縦棒グラフ

構成要素の割合が一定期間でどう変化しているかを比較して見るには、100%積み上げ縦棒グラフが効果的です。

100%積み上げ面グラフ

構成要素の割合が一定期間でどう変化しているかを比較して見るには、100%積み上げ面グラフ効果的です。下記は、Tableauのサンプルデータ「世界指標」のCo2排出量の割合を示したものです。

積み上げ縦棒グラフ

構成要素の数値が一定期間でどのように変化しているかを比較して見るには、積み上げ縦棒グラフが効果的です。

積み上げ面グラフ

構成要素の数値が長期間に渡ってどのように変化しているかを比較して見るには、積み上げ面グラフが効果的です。

以下は、前述同様に、Tableauのサンプルデータ「世界指標」のCo2排出量を面グラフにしたものです。

上記のグラフでは、世界のCo2排出量は増加し続けています。前述の100%積み上げ面グラフだけでは、実数値がわからないために地域によってはCo2排出量が減少しているかのような錯覚をおぼえてしまいます。データは多角的に見ることが大切ですね。

ある時点での構成

ウォーターフォールチャート（滝チャート）

構成要素の数値が累積的にどう影響しているかを比較するには、ウォーターフォールチャート（滝グラフ）が効果的です。

例）利益の構成要素をカテゴリごとで見る
例）売上の伸びに貢献したカテゴリはなにかを知る

利益構成がひと目で分かりますね。

【動画】Tableauでのウォーターフォール チャート（滝グラフ）の作り方

Tabelauで利益と売上の関係を俯瞰して見たいときに役立つ棒グラフの作成方法を動画で紹介します。

可変幅棒グラフとは

使いどころ：売上と利益の関係など、２つの変数を面積と棒グラフで順位を比較するとき

可変幅の棒グラフは、比較したい項目が２つの変数を持っているときに、面積を使って順位を比較することができます。

例）市場規模全体における各カテゴリのシェア

Tabelauでの可変幅棒グラフの作り方

ゴールイメージ

Tanelau のスーパーストア サンプルデータで「サブカテゴリ別の売上順に対する利益」をビジュアライズします。横軸は、サブカテゴリ売上の合計になるため、面積が大きいサブカテゴリほど総売上に対する利益貢献が高いことがわかります。

【動画】可変幅棒グラフの作り方（1分25秒）

量的データを取り扱う場合にデータ全体の様子を知ることが大切です。データ全体の分布を可視化する方法として、ヒストグラムが用いられます。

ヒストグラム（histogram）とは

主な用途は”分布を把握”するもので、連続データ（小数点を含む連続な値をとるデータ）の度数分布を柱の面積で表したものをヒストグラム（柱状グラフ）と呼びます。棒グラフと混同されることがありますが、別物で度数分布表だけでは発見しづらいデータのばらつき（分布）を視覚的に理解するのに役立ちます。

ヒストグラムは、連続データを取り扱いますので横軸が必ず数値を示します。連続データは小数点を含む値ですので、質的データや離散データのように個々の値で度数を数えるのは適切ではありません。ヒストグラムでは値の範囲をいくつかのビン（階級）に分けて、ビンの範囲内に収まるデータの件数を数えます。

【動画】Tableauでのヒストグラム作成方法

それでは、実際にTableau作成してみましょう。今回は、18歳男女の身長を表すSAMPLEデータを用いて作成します。

ヒストグラム作成時のポイント

ビン（階級）の数に決まりはありませんが、数を決める目安としてスタージェスの公式が利用されます。

例：64個のデータの場合

階級の数＝1+log₂64=1+6=7

Tableauでは階級の幅を自動的に推奨してくれますので、それを利用するのでも良いと思います。

ヒストグラムを読むポイント

ヒストグラムの形状は、分布の特徴を示す情報を保有し、山やベルの形に例えて表現されます。データが集中しているところを「峰」や「ピーク」と呼びます。

単峰姓・左右対称

最も基本的なヒストグラムの形。データの集団が同じ種類の集団であれば、山の頂点を中心に左右対称の形状を示すことが多いです。

単峰性のヒストグラムで、山が鋭く尖ったものはばらつきが小さく、なだらかな山形はばらつきが大きい分布を示します。

単峰性・左右非対称

単峰性を示す場合、ヒストグラムの中心がどこにあるかを確認することも重要です。山が一つの場合でも右か左に偏り、片側に裾のを引く場合があります。裾の部分に他と異なる偏ったデータが混在している場合や、分布そのものが間違っている場合が考えられます。

多峰性、外れ値

データの集中する部分が２つ以上あるヒストグラムを多峰性と呼びます。ピークが２つ以上ある場合には、大人と子供など異なる種類の集団が混在している可能性があるため、層別して分析するなどの工夫が必要です。

集団の多くが示す値と離れたところにある、少数のデータを外れ値といい、異なる種類のデータがが存在している可能性があります。外れ値は、表からは分かりにくいのでヒストグラムを書くことで発見することができます。入力ミスや異質なデータが混在していないかの確認の為に、ヒストグラムを描くことが大切です。

ビンの範囲をパラメーターで指定する方法

Tableauのパラメータを用いれば、ビンの範囲を簡単に変更することが可能です。次にその方法を解説します。

１．データペインの（ビン）を右クリック->編集をクリック。

２．新しいパラメーターの作成を選択する。

3．現在の値：（パラメータに初期表示させる値）と最小値・最在地・ステップサイズを指定する。

4．データペインからパラメーターを右クリック->パラメーターの表示を選択すると完成です。

表示されたパラメータのスライダーを変更することで、ビンの範囲を任意に指定することができます。

時系列データとは

毎日の株価や気温、月次の売上高など、時間に沿って等間隔に観測されるデータを時系列データと呼びます。

等間隔とは、一般に年別、四半期別、月別、日別、時間別のように時点に対応して記録されることを示します。

時系列データは、横軸に時点、縦軸に株価や売上金額などの対象となる変数をとった折れ線グラフで表すと、左から右に時間の流れに沿ってデータがどのように変化するかを見やすく表現することができます。このようなグラフを時系列グラフといいます。

このコンテンツでは、「移動平均」、「指標・増減率・成長率」の解説とTableauをもちいてデータの可視化を行います。

時系列データの変化を見るとき、短期的な上昇の細かい変動ではなく上昇傾向または下降傾向、横ばいなど、長期的な傾向(トレンド）を見るようにするのがポイントです。

Tableauでの移動平均線の作り方

移動平均とは、時系列データを用いて一定期間ごとの平均値をずらしながら算出する手法です。

時系列データには、長期的な傾向や季節的な変化のパターンなどの意味がある動きに加えて、その時点ごとに不規則な値の変化が含まれています。 この不規則な値の変化が大きい場合、データから傾向を読み取ることが難しくなります。このような場合に、移動平均を用いてグラフを作ると、長期的な傾向を表す滑らかな曲線が得られ傾向を把握しやすくなります。

それでは、Tableauで移動平均線を作ってみましょう。

移動平均を用いたグラフでよく知られているのが株価のチャートです。そこで、日経平均株価の2010年からのデータを用いて200日移動平均線を作成しました。

Tableauでは、元データを編集することなく「簡易表計算」と「表計算の編集」だけで移動平均を作成することが可能です。

移動平均線がつくことによって、上昇トレンドと下降トレンドの傾向をつかみやすくなります。これもビジュアライズの力ですね。

時系列データ：指標・増減率・成長率

日本人口の時系列データを用いて、時系列データの指標・増減率・成長率をTabelauで可視化したいと思います。

今回利用するデータイメージ

時系列データの指標とは

時系列データの指標とは、基準時点の値を100とした場合のその他の時点の値を相対値で表したものです。元の時系列データを指数に変化することで、基準時点に対しての変化の大きさを読むことができます。

比較時点tでの指標＝比較時点tでの値／基準時点t₀の値×100

Tableauでの指標の作り方

計算フィールドで実数を指標化するための計算を行います。ディメンション名やメジャー及び計算フィールド名は以下のように設定しています。

計算フィールド名：人口指標
sum([人口])/Lookup(sum([人口]),FIRST()) *100

LOOKUP関数でメジャー「人口」に対する最初の行（FIRST（））の相対値を返して、メジャー人口で割るという設定を行います。

あとは、調査年ごとの年齢別の時系列グラフ（実数と指標）を作ると次のようになります。

人口の実数を用いた場合

人口指標を用いた場合

実数だけを見た場合は、1920年にくらべ65歳人口の増加は見られるものの、その増加は緩やかに見えますが、指数を用いて可視化すると65歳以上人口の増え方が急峻であることがよく理解できます。

時系列データの増減率とは

指標と同様に時系列データの変化に関して、基準時点からの変化の大きさを見るための指標が増減率です。

比較時点tでの増減率＝(比較時点tの値−基準時点t₀の値)／基準時点t₀の値

Tableauでの増減率の作り方

完成イメージ

作成手順は、折れ線グラフを表示させたら以下の②ステップで完成です。

①簡易表計算の「差の割合」

②基準の「最初の値」

時系列データの成長率とは

成長率とは、その時点の値を一つ前の時点と比較して、増減率を求めたものです。成長率の推移を時間軸に沿ってみることで変化の勢いがどう変わっているのかがわかります。

経済成長率の指標とされる実質GDP（国内総生産）の成長率や商品の売上の成長率などを見ることで、その国の経済や商品市場において成長期になるのか衰退期にあるのかなどの判断のヒントとなります。

では、人口の成長率をTableauで見てみたいと思います。

Tbaleauでの成長率の作り方

完成イメージ

①前述の増減率の簡易表計算と同じように「差の割合」を選択し、基準を「前の値」に設定する。

成長率を見ることで、国内の生産労働人口の減少が著しいことが理解できます。

ここまで読み進んで頂いてありがとうございます。

同じ時系列データを用いても、切り口を変えるだけで様々な気づきを与えてくれます。Tableauなら元データの加工なしに様々な分析を行えるのが強みですね。いろいろとデータの可視化を試してみてください。