データの層化とは？積み上げ縦棒グラフを活用した分析手法

DS106：積み上げ縦棒グラフでの属性の選択など、目的やデータに応じて適切な層化（比較軸）の候補を出せる

本記事で解決できる課題

• データをどのように分類・整理すればよいかわからない
• 積み上げ縦棒グラフを活用したデータ分析方法を知りたい
• 比較軸（層化）の選択基準が分からない

データの整理・分析を行う際に「層化」という手法を活用することで、より分かりやすく、目的に応じた情報を得ることができます。本記事では、積み上げ縦棒グラフを例に、適切な層化の選択方法について解説します。

層化とは？

層化とは、データを特定の属性やカテゴリに分類し、比較や分析をしやすくする手法です。データを適切に層化することで、トレンドの把握や意思決定が容易になります。

層化の活用例

層化の例として、以下のようなケースが考えられます。

• 売上データの分析：
  • 地域別、製品カテゴリ別、月別などで層化し、どの要素が売上に影響を与えているかを分析
• 顧客データの分析：
  • 年齢層、購買履歴、エリアなどで層化し、マーケティング施策のターゲットを明確化

このように、層化を適切に行うことで、データの特徴や傾向を明確に捉えることができます。

積み上げ縦棒グラフとは？

積み上げ縦棒グラフは、複数のカテゴリや属性を比較する際に有効なグラフです。

特徴

• 各棒の高さが全体の合計を表し、その中に異なるカテゴリのデータを積み上げて表示
• 全体構成のバランスを視覚的に把握しやすい
• データの推移や分布を一目で理解できる

使用例

積み上げ縦棒グラフを活用することで、データの比較が容易になり、視覚的に理解しやすくなります。

適切な層化（比較軸）の選択方法

1. データの目的を明確にする

層化を行う際は、まず分析の目的を明確にすることが重要です。

• 売上推移を知りたい → 時間軸（月・年）
• 地域ごとの傾向を分析したい → 地域別の層化
• 製品ごとの売上構成を把握したい → 製品カテゴリ別の層化

2. データの性質を考慮する

データの性質によって適切な層化の方法が変わります。

• 連続的なデータ（売上、時間など）は、時間軸やカテゴリで層化
• 離散的なデータ（性別、地域など）は、グループごとに層化

3. 比較対象を明確にする

• 一つの要素の変化を追う場合：時間軸で層化（例：月ごとの売上推移）
• 複数の要素を比較する場合：カテゴリ軸で層化（例：製品ごとの売上割合）

このように、目的に応じた層化を行うことで、データの傾向をより明確にすることができます。

まとめ

データ分析において、適切な層化（比較軸）の選択は非常に重要です。特に積み上げ縦棒グラフを用いる場合、

• 目的に応じた層化を行う
• データの性質を考慮する
• 比較対象を明確にする ことがポイントになります。

適切な層化を行うことで、データの意味を正しく理解し、効果的な意思決定につなげることができます。

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