【データをきれいに見せる】まずはここから！分析の基本－よく使うグラフ等一覧

こんにちは、Arteryex CMOの小野澤です。今回はデータ分析の基本であるビジュアル化について、一般的な方法や用途を紹介していこうと思います。

データ分析は、ビジネスの意思決定や戦略策定に欠かせないスキル。特にデータを視覚化することで、複雑な情報を簡単に理解できるようになりますよね。
しかし、データをどのようにグラフ化すればよいのか、迷うこともあるでしょう。
ということで、初心者でも簡単に理解できるよう、基本的なグラフの種類とその用途、そして具体例について解説していきます！

棒グラフ

棒グラフは、異なるカテゴリのデータを比較するのに最適なグラフ。
棒が縦または横に伸びることで、各カテゴリの大きさを視覚的に示します。

たとえば、アプリのマーケティングキャンペーンごとのインストール数を比較したいときや、年単位でアプリのエンゲージメント率を見たいときによく使いますね。

棒グラフの主な用途

棒グラフは、異なるグループやカテゴリ間の比較を示すのに適しており、カテゴリの数が多くても、視覚的に理解しやすいという利点があります。

直感的にわかりやすいのが報告書やプレゼンなんかで頻繁に使用される理由の一つですね。

具体例

• アプリのインストール数を、異なるマーケティングキャンペーンごとに比較

• アプリの週ごとのエンゲージメント率を、年単位で比較

折れ線グラフ

折れ線グラフは、時間の経過によるデータの変化を示すのに最適！

データポイントが線でつながれており、上昇や下降の傾向を視覚的に把握することができます。
たとえば、月ごとのユーザー数の推移を見たいときや、マーケティングキャンペーンの効果を時間軸で追跡したいときに便利です。

折れ線グラフの主な用途

折れ線グラフは、データが連続している場合に適していて、時間軸でデータの動きを示すことで、トレンドや季節的な変動を簡単に理解できます。

売上の推移やユーザーの増減など、時間に関連する分析でよく使われます。

具体例

• アプリのユーザー数の月ごとの推移

• マーケティングキャンペーンの効果を時間軸で追跡

円グラフ

円グラフは、全体に対する各部分の割合を示すために使いますね。
円をいくつかの部分に分割し、それぞれの部分が全体に対してどのくらいの割合を占めているかを視覚的に示します。
アプリのユーザー層の分布や、アプリ内の収益源の比率を示すのに適しています。

円グラフの主な用途

円グラフは、全体を100%としたときの各部分の割合を示すのに最適。

各部分が色分けされるため、視覚的に理解しやすく、全体に対するバランスを一目で把握できます。ただし部分の数が多すぎると、視覚的に複雑になってしまう点に注意。

具体例

• アプリのユーザー層の分布（年齢や性別による割合）

• アプリ内の収益源の比率（広告、アプリ内購入、サブスクリプション）

帯グラフ

帯グラフは、棒グラフの応用で、棒が分割されている点が特徴。これは、異なるカテゴリ内の構成要素を示すために使います。

たとえば、アプリのROAをマーケティングチャネルごとに比較する際や、アプリ内の広告収益を広告フォーマットごとに分けて示す際に便利です。

用途の具体的な説明

帯グラフは、異なるカテゴリの中の構成要素を示すのに適しており、棒グラフの中で特定のセグメントを強調したいときに役立ちます。

異なる部門やプロジェクトの構成要素を示すために頻繁に使用されます。

具体例

• アプリのROAをマーケティングチャネルごとに比較

• アプリ内での広告収益を広告フォーマットごとに分解

散布図

散布図は、2つの変数の相関を示すのに使います。各データポイントが座標上にプロットされるため、変数間の関係を視覚的に把握が可能。

たとえば、アプリのインストール数と広告支出の関係や、ユーザーエンゲージメントとアプリ内購入数の相関を示す際に役立ちます。

散布図の主な用途

散布図は、2つの変数がどのように関連しているかを示すのに最適なのでデータポイントの分布を見て、相関が強いか弱いかを判断することができます。
ビジネスでは、売上と広告支出の関係や、製品の品質と顧客満足度の関係などでよく使われます。

具体例

• アプリのインストール数と広告支出の関係

• ユーザーエンゲージメントとアプリ内購入数の相関

ヒストグラム

ヒストグラムは、データの分布を示すために使います。
データがいくつかの範囲に分類され、それぞれの範囲に含まれるデータの数が視覚的に示されます。

たとえば、ユーザーのアプリ利用時間の分布や、アプリのクラッシュレポートの頻度分布を示す際に役立ちますね。

ヒストグラムの主な用途

ヒストグラムは、データの分布を視覚的に示すのに適しており、各範囲に含まれるデータの数を棒状で示すため、全体の傾向を一目で把握できます。

顧客年齢層の分布や、製品の故障頻度などで頻繁に使用。

具体例

• ユーザーのアプリ利用時間の分布

• アプリのクラッシュレポートの頻度分布

ボックスプロット

ボックスプロットは、データの四分位数や異常値を示すために使います。
箱と線を使ってデータのばらつきや中央値を示し、データの全体的な傾向を視覚的に把握できます。
たとえば、マーケティングキャンペーンの結果のばらつきや、アプリのユーザーエンゲージメントの分布を示す際に役立ちます。

ボックスプロットの主な用途

ボックスプロットは、データの中央値や四分位数を示すのに適しています。
箱がデータの中心を示し、線や点が異常値を示します。

給与の分布やプロジェクトの進捗具合など、ばらつきを確認したい場合に使われます。

具体例

• マーケティングキャンペーンの結果のばらつき

• アプリのユーザーエンゲージメントのばらつき

レーダーチャート

レーダーチャートは、複数の指標を一つのグラフで比較するのに使いますかね。
円形のチャート上に、各指標の値が線で結ばれています。これにより、複数の項目を一度に比較することができます。

たとえば、アプリの機能別ユーザー満足度や、マーケティングチャネルごとの効率比較に役立ちます。

レーダーチャートの主な用途

レーダーチャートは、複数の指標を一度に比較するのに最適。
複数の軸があり、それぞれの軸に沿ってデータを示すため、全体的なパフォーマンスを視覚的に把握できます。

製品の特徴比較や、部門ごとの評価などでよく使われます。

具体例

• アプリの機能別ユーザー満足度

• マーケティングチャネルごとの効率比較

バブルチャート

バブルチャートは、散布図にデータポイントのサイズを加えることで、より多くの情報を示すことができます。
データポイントの位置は2つの変数の関係を示し、サイズは追加の変数を表します。
たとえば、アプリ内の広告キャンペーンの効果と収益の関係や、アプリ内購入数とユーザー継続率の関係を示す際に役立ちます。

バブルチャートの主な用途

バブルチャートは、2つの変数と、追加の変数を同時に示すのに適しており、データポイントのサイズで追加の情報を示すため、視覚的に多くの情報を伝えることができます。

マーケティングキャンペーンの効果と収益の関係や、製品の市場シェアと売上の関係などでよく使われます。

具体例

• アプリ内の広告キャンペーンの効果と収益の関係

• アプリ内購入数とユーザー継続率の関係

ツリーマップ

ツリーマップは、カテゴリの構成要素を視覚的に示すために使います。
データが長方形に分割され、それぞれの長方形の大きさで、カテゴリの割合を示します。
これは、アプリ内の売上割合や、アプリ内でのユーザー行動の分布を示す際に役立ちます。

ツリーマップの主な用途

ツリーマップは、カテゴリの構成要素を視覚的に示すのに適していて、長方形の大きさで割合を示すため、全体の構造を簡単に把握できます。

製品ラインの売上割合や、顧客層の構成などで頻繁に使用されます。

具体例

• アプリ内購入アイテムの売上割合

• アプリ内でのユーザー行動の種類別分布

まとめ

ということでデータ可視化の基本的なグラフとその用途、具体例について説明しました。
慣れればどのデータをどう見せようか、というのはスムーズに考えれられると思うのですが、そこに行くまで結構大変ですよね。
もちろん私も迷うこと、見せ方間違えて誤解を生むことなんてたくさんあります。

データを視覚的に示すことで、複雑な情報をわかりやすく伝えることができるので、ビジネスやマーケティングで役立ててください！

書き終えて一言
データ分析に関する記事は結構ウケそうだなと感じてます。noteにいる人たちはおそらくビジネス感度が高く、データの重要性を感じているのでしょうか。
この辺もっとリッチに書いていきたいですねぇ。ということで今日やりたいことはある程度済んだのでBeer！
*ここで書いたグラフをchatGPTに画像で吐き出させてみたｗ