データ可視化タイプの概要

スコアの表示方法

このタイプのデータの可視化では、単一の値またはスコアが数値またはパーセンテージとして表示されます。スコアは、特定の値または測定基準がターゲットまたはベンチマークとどのように比較されるかを示すためによく使用されます。これらは、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示します)。


可視化	説明
単一スコアの可視化	単一スコアの可視化は、ビジネスにとって重要な単一のアグリゲート値を表示します。単一スコアの可視化の例
目盛りの可視化	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。目盛りの可視化の例
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

時系列の可視化では、経時的なデータが示されます。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。ユースケースは、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、時系列の可視化でメトリックベースデータを使用することもできます。詳細については、「MetricBase 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
可視化	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び、1 つまたは複数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。線グラフによる可視化を使用して、データの傾向を強調します。時系列を表示するためのデフォルトの選択肢は線グラフによる可視化であると考えてください。どのビジュアライゼーションを使用すればよい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フィット曲線で結ぶことにより、1つまたは複数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の傾向を強調します。スプライングラフでは、既知のデータポイントの限定された部分を取り出し、途中の値を近似することができます。
散布図	X 軸の時間に対して、Y 軸の値の接続されていないポイントを表示します。通常は傾向ラインも表示されます。回線で役に立たないさまざまなデータで使用します。
データソース内のスコアの比較
列	値を比例垂直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示します。いずれかを使用して、1 つのデータソースの変化を可視化するか、データソースを比較します。データソースを縦棒グラフの可視化と比較するには、データソースを棒グラフの可視化に追加するか、複数の縦棒グラフの可視化をダッシュボードに並べて配置します。
ステップ	個別の時点間でのデータソースの変化を強調します。特に線グラフによる可視化ではデータが不明瞭になる場合に、小さな増分変化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	線グラフによる可視化に似ていますが、軸と線の間の面を色付けして強調します。複数のデータソースで使用すると、各データソースが全体に与える相対的な貢献度を強調できます。

棒グラフの可視化

棒グラフによる可視化を使用すると、データディメンション全体でスコアを比較できます。水平バーと垂直バーの表示方法タイプがあります。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。順序データまたは連続データには垂直バーを使用します。さまざまな色やパターンを使用して、さまざまなグループやカテゴリを区別します。詳細については、「で棒グラフの可視化を作成可視化デザイナー」を参照してください。


可視化	説明
水平バーの可視化	棒グラフによるチャート化では、一方の軸にカテゴリラベル、もう一方の軸に値が表示されます。垂直バーを使用して、特にバケットにグループ化された販売数など、カテゴリがあまり多くない場合は、序数データを比較します。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。水平バーによるチャート化の例縦棒グラフによるチャート化の例パレート図の棒グラフによるビジュアル化は、大規模なディメンションのセットで最も重要なディメンションを識別するのに役立ちます。棒グラフ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。パレート図には棒グラフと線グラフの両方が含まれています。棒グラフには、データが左から右に向かって降順で表示されます。線グラフには、カテゴリごとの累積合計が同じ順序で表示されます。左側の Y 軸はレコードカウントです。右側の Y 軸は、評価対象のレコードの合計数に占める累積のパーセンテージです。
垂直バーの可視化
パレート図の棒グラフによる可視化

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によるチャート化は、データセットの部分と全体の関係を示します。これらのグラフのセグメントの合計は 100% になるはずです。詳細については、「で円グラフまたはドーナツグラフによる可視化を作成する可視化デザイナー」を参照してください。


可視化	説明
円グラフの可視化	円グラフは、合計が 100% になる 5 〜 7 個のセグメントを比較する場合に最適です。2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持たない場合に最適です。ドーナツグラフは、合計が 100% 未満の 5 つのセグメントを比較するのに最適です。2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持たない場合に最適です。ドーナツの中央を使用して、追加情報を表示できます。半ドーナツグラフは、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。2 つのセグメントが互いに 10% 以内の値を持たない場合に最適です。円グラフの可視化の例ドーナツグラフによる可視化の例
ドーナツグラフの可視化
半ドーナツの可視化

マルチディメンションチャート

多次元の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るため、異なる変数間の関係を示すのに役立ちます。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たい場合に便利です。また、3 つ以上の変数間の関係を表示する場合にも適しています。


可視化	説明
ピボットテーブルの可視化	ピボットテーブルでは、フィールド間でいくつかの種類の集計を行うことができます。データをフィルター処理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間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ことで、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。ヒートマップの可視化の例
バブルチャートの可視化 >	バブルチャートは、xy 軸に沿った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。また、定性的な 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。バブルの可視化の例

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。


可視化	説明
カレンダーの可視化	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で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
簡易リスト	テーブルレコードリストを表示します。リストコンポーネントに比べて機能セットが少ないため、小さなスペースに簡易リストを収めることができます。簡易リストの可視化の例
箱ひげ図	箱ひげ図を使用して、数値データの中央値、下限四分位数、上限四分位数を外れ値とともに表示します。このデータの異なるグループの分布を比較することもできます。
ジオマップ	データを国、都道府県、都市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グラフを可視化できます。