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Tableauで「散布図」「地図上にグラフ」「箱ひげ図」の3つのグラフを作成する　#14

Tableauで「散布図」「地図上にグラフ」「箱ひげ図」の3つのグラフを作成する【第14回】

四谷志穂（Web担編集長） 2020/4/14 7:00 Web担当者／仕事 | 解説／ノウハウ

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今回は、Tableauで次の3つのグラフの作り方を学んでいきます。

散布図
地図上にグラフ
箱ひげ図

前回は、「円グラフ」「ツリーマップ」「ハイライト表」を作りましたね。

木田先生

散布図

木田： Tableauで散布図の作り方を学びましょう。散布図は、2つの指標の相関を調べるときに用います。たとえば、「セッションが多いときは、コンバージョンが多いのか？」といったことが調べられます。今回は、セッション数と直帰率をさまざまな条件で比較して、それぞれどのような関係があるのか調べてみましょう。

日別のセッション数と直帰率の「散布図」

木田： まず、「日別のセッション数と直帰率の散布図」のVizを作ってみます。

これから作る「日別のセッション数と直帰率の散布図」のViz

木田： 「メジャー」の「直帰率」を行シェルフに、「メジャー」の「セッション」を列シェルフにドラッグします。

「メジャー」の「直帰率」を行シェルフに、「メジャー」の「セッション」を列シェルフにドラッグする

木田： 実は、今までお伝えしてこなかったですが、「セッション」や「直帰率」をダブルクリックするとシェルフにドラッグせずとも、移動できるんです。もし、行と列を間違えてしまった場合も「軸の切り替え」で簡単に入れ替えられましたね。

ダブルクリックでシェルフに移動できる。「軸の入れ替え」も可能

木田： 日別でセッション数が表示されるようにするために、「ディメンション」の「日付」を右クリックして、「マーク」の「詳細」にドラッグします。

「ディメンション」の「日付」を右クリックして、「マーク」の「詳細」にドラッグする

木田： 「フィールドのドロップ」が表示されるので、「月/日/年（日付）」を選択して「OK」で閉じます。

「月/日/年（日付）」を選択して「OK」で閉じる

木田： すると「日別のセッション数と直帰率を比較」したVizが完成しました。Web担の記事は、セッション数が多くても直帰率は80％程度で落ち着いているということがわかります。

「日別のセッション数と直帰率の散布図」のVizが完成

デバイス別のセッション数と直帰率の散布図

木田： 次は、「デバイス別のセッション数と直帰率の散布図」を作って、デバイス別でセッション数と直帰率を比較してみましょう。

これから作る「デバイス別のセッション数と直帰率の散布図」

木田： まず、先ほど作った「日別のセッション数と直帰率の散布図」のビューの下にある「シート」を右クリックして、「複製」を選択します。

ビューの下にある「シート」を右クリックして、「複製」を選択

木田： 複製したシートに移動して、「マーク」にある「日付」を欄外にドラッグしてから、「デバイス別のセッション数と直帰率の散布図」を作って行きましょう。

「マーク」にある「日付」を欄外にドラッグする

木田： まず、「ディメンション」の「デバイスカテゴリー」を「マーク」の「色」と「詳細」にそれぞれドラッグします。

「ディメンション」の「デバイスカテゴリー」を「マーク」の「色」と「詳細」をそれぞれドラッグする

木田： 次に、「マーク」の「自動」の右端にある「▼」をクリックして、「円」を選択します。

「マーク」の「自動」の右端にある「▼」をクリックして、「円」を選択する

木田： 比較しているのがデバイスの3つだけなので、見やすくするために円のサイズをもう少し大きくしましょう。「マーク」の「サイズ」をクリックすると、「カーソル」が表示されるので、適切な大きさに調整できます。

「マーク」の「サイズ」をクリックし、「カーソル」を調整する

木田： すると、「デバイス別のセッション数と直帰率の散布図」のVizが完成しました。3つのデバイスのなかでは、デスクトップの直帰率がやや低いことがわかりますね。

「デバイス別のセッション数と直帰率の散布図」のVizが完成

地域別のセッション数と直帰率の散布図

木田： 最後に、「地域別のセッション数と直帰率の散布図」を作ってみます。

これから作る「地域別のセッション数と直帰率の散布図」のViz

木田： 先ほどと同様に、「シート」を複製して、「マーク」にあるピルを欄外にドラッグした後、「ディメンション」の「地域」を「マーク」の「詳細」と「ラベル」にドラッグします。

「ディメンション」の「地域」を「マーク」の「詳細」と「ラベル」にドラッグする

木田： すると「地域別のセッション数と直帰率の散布図」のVizができます。Web担のサイトは、東京からのセッションがもの凄く多いことがわかりますね。

「地域別のセッション数と直帰率の散布図」のViz

木田： 東京からのアクセスがずば抜けて多いため、他地域のデータがくっついてしまってよくわかりません。統計の世界では、他の値から大きく外れているものを「外れ値」と言い、その値を除外して比較します。今回は、外れ値である東京を除いたデータで、比較するとどうなるのか、試してみましょう。

Viz上の「東京」を右クリックして、「除外」を選択してください。

Viz上の「東京」を右クリックして、「除外」を選択

木田： すると、「東京を除外した、地域別のセッション数と直帰率の散布図」が完成しました。

「東京を除外した、地域別のセッション数と直帰率の散布図」の完成

地域別のデータを地図で示す

木田： 次に、Tableauならではのビジュアライズ表現である、地図に値を表示する方法を学んでみましょう。今回は「地域別のセッション」を地図上で表現してみましょう。

これから作る「地域別のセッション」を地図上で表現したViz

木田： まず、「メジャー」の「セッション」を行シェルフにドラッグします。先述のとおり、「セッション」をダブルクリックして行シェルフに移動させるでもかまいません。次に「ディメンション」の「地域」を「詳細」にドラッグします。

「メジャー」の「セッション」をダブルクリック。「ディメンション」の「地域」を「マーク」の「詳細」にドラッグする

木田： ビューの右端「表示形式」をクリックして、「マップ」を選択します。

ビューの右端「表示形式」をクリックして、「マップ」を選択

木田： すると地図上にセッション数を円で示したVizができました。地域名を表示したい場合は、「地域」を「マーク」の「ラベル」にドラッグします。

「メジャー」の「セッション」を「マーク」の「サイズ」にドラッグする

木田： 「地域別のセッション」を地図上で表現したVizが完成しました。

「地域別のセッション」を地図上で表現したVizが完成

箱ひげ図

木田： 次に、箱ひげ図を作ってみましょう。箱ひげ図は、データのばらつきを可視化して、検証できる図です。図を見ながら解説した方がわかりやすいと思いますので、実際に「デバイスカテゴリー毎の日別セッション数」を作ってみましょう。

これから作る「デバイスカテゴリー毎の日別セッション数」

木田： 「メジャー」の「ページビュー数」をダブルクリック（または、行シェルフにドラッグ）し、「ディメンション」の「デバイスカテゴリー」をダブルクリック（または、列シェルフにドラッグ）します。

「メジャー」の「ページビュー数」をダブルクリックし、「ディメンション」の「デバイスカテゴリー」をダブルクリックする

木田： 「ディメンション」の「日付」を右クリックしながら、「マーク」の「詳細」にドラッグし、「フィールドのドロップ」が表示されたら、「月/日/年（日付）」を選択して、「OK」で閉じます。

「ディメンション」の「日付」を右クリックしながら、「マーク」の「詳細」にドラッグする

「フィールドのドロップ」が表示されたら、「月/日/年（日付）」を選択して、「OK」で閉じる

木田： ビューの右上「表示形式」をクリックして「箱ひげ図」を選択します。

ビューの右上「表示形式」をクリックして「箱ひげ図」を選択

木田： すると、「デバイスカテゴリー毎の日別セッション数」の箱ひげ図が完成しました。

「デバイスカテゴリー毎の日別セッション数」の箱ひげ図が完成

木田： このように、データの散らばりを可視化できるのが「箱ひげ図」です。箱が小さければ、データは安定しています。一方、箱が大きければ、データの散らばりは大きいです。箱ひげ図の見方に関しては、以下を参照してください。

参考：箱ひげ図の見方

中央値： データを小さい順にならべたときの真ん中に来る値。
四分位数： データを小さい順に並べて、小さい方から全体の25％にあたるのが「第1四分位数」、75％にあたるのが「第3四分位数」。箱を構成するのが、第1四分位数と第3四分位数の間の高さで、この長さを四分位範囲（IQR）と呼ぶ。第1四分位数から中央値までが濃いめの灰色で、中央値から第3四分位数までが薄めの灰色で塗られている。
最小値（最大値）： 外れ値（後述）がない場合は、ヒゲの下端が最小値、上端が最大値となる。
外れ値： 四分位範囲（IQR）の1.5倍より外側の値を外れ値と呼ぶ。外れ値はヒゲの外側にあるので、識別しやすい。