データ分析のセグメント化されたバーグループ：完全ガイド

セグメント化された棒グラフは、データ分析でよく知られている概念です。 しかし、あなたはその基本を知っていますか？

グラフは、データ間の関係を表す最も一般的な方法の1つであり、特に、限られたスペースと時間内で便利に説明するには複雑すぎて数が多すぎるものです。 データ分析を通じて収集および処理される膨大な量の情報を使用して、正確な解釈と推論のためにそのデータを提示する方法を用意することが適切です。 データの視覚化により、チャートやグラフを介して視覚的な形式を提供することにより、情報の意味を明確に把握できます。 したがって、データは人間の心にとってより理解しやすくなり、大規模なデータセット内のパターン、傾向、および異常をすばやく特定できます。 データ分析とデータサイエンスの初心者の場合、upGradのデータサイエンス認定は、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

データの視覚化を通じて説得力のある議論を行う能力は、熟練したデータサイエンスの専門家の卓越した資質の1つです。 いくつかのグラフとチャートのオプションがありますが

さまざまなシナリオでデータを説明するために選択できます。セグメント化された棒グラフまたはセグメント化された棒グラフは、データアナリストの間で非常に注目されています。

この記事では、セグメント化された棒グラフの基礎、使用される理由、使用される場所、およびデータアナリストとして成功するために必要なスキルを習得するのに役立つupGradデータサイエンスコースについて説明します。

しかし、最初に、棒グラフをブラッシュアップしましょう。

棒グラフ

最も頻繁に使用されるグラフ/チャートタイプの中で、棒グラフまたは棒グラフは、データの個別のカテゴリ間の比較を表す一連の棒で構成されます。 棒グラフは最も一般的なグラフの種類の1つであり、使い慣れているため、通常は簡単に理解できます。

棒グラフは単純ですが、使用が制限されています。 棒グラフでデータを示す前に、データの性質とグラフに追加された変数の数を評価することが重要です。 理想的には、棒グラフは、時間の経過とともに1つまたは2つの変数の展開を追跡する場合に最適です。 実際、これらを使用して、クラスター化された棒グラフの形式でいくつかの変数を比較できます。 ただし、そのような比較は、混乱につながる可能性のある雑然とした表現につながる可能性があります。

以下に2つの図を示します。最初の図は単純な棒グラフ（1つの変数を使用）であり、2番目の例はクラスター化された棒グラフ（2つの変数を使用）を示しています。 両方の図は、特定の期間における企業収益の推移を示しています。これは、企業シナリオでの棒グラフの典型的なアプリケーションです。 2番目の例は、特定の時間枠における2つの会社の収益の比較を示しています。

図1 （画像ソース）

図2 （画像ソース）

積み上げ棒グラフ

バーを並べて表示するクラスター化された棒グラフとは異なり、積み上げ棒グラフはバーをセクションに分割します。 積み上げ棒グラフは、大きなカテゴリが小さなカテゴリにどのように断片化され、各部分が合計金額にどのように影響するかを示すために使用されます。 積み上げ棒グラフの棒は、さまざまな値を表す積み上げ順序に分類されます。 1つの軸は離散値を示し、もう1つの軸はスタック順の変数バーを示します。 バー全体の特徴的な部分を示すために、さまざまな色が使用されています。

以下に、積み上げ棒グラフを示す図を示します。 画像ソース

積み上げ棒グラフとセグメント化棒グラフ

積み上げ棒グラフには、単純な積み上げ棒グラフと100％積み上げ棒グラフの2種類があります。

• 単純な積み上げ棒グラフでは、セグメントの各値は前の値の後に配置されます。 したがって、バーの合計値は、すべてのセグメント値の合計です。 したがって、単純な積み上げ棒グラフは、合計量を各グループ/セグメント化された棒と比較するのに最適です。
• 100％スタック棒グラフまたはセグメント化棒グラフは、セグメント化された棒の合計が100％になるスタック棒グラフです。 つまり、積み上げ棒グラフは複数のデータ系列の相対的な割合を示し、各積み上げ棒グラフの合計は常に100％です。 したがって、セグメント化された棒グラフを作成するときは、各棒が100％を表すようにすることが不可欠です。 それ以外の場合は、単純な積み上げ棒グラフになります。

積み上げ棒グラフは、パーツと全体の関係を示し、パーツが時間の経過とともにどのように変化するかを示すこともできます。 以下は、製品の市場シェアが毎年どのように変化するかを示すセグメント化された棒グラフの簡単な図です。 このようなセグメント化された棒グラフの重大な欠点は、最初のデータ系列（下の図の縦軸のすぐ隣）を比較するのは簡単ですが、後続のデータ系列は共通のベースラインに位置合わせされていないため、比較が難しいことです。

画像ソース

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次の図は、単純な積み上げ棒グラフとセグメント化された棒グラフの解剖学的な違いをさらに明確にします。

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セグメント化された棒グラフを作成する際に覚えておくべきポイント

• 積み上げ棒グラフとセグメント化された棒グラフはどちらも、2つの軸を持つ2次元表現を持っています。1つの軸はカテゴリを示し、もう1つの軸は数値を示します。 カテゴリを表す軸には、相互に排他的なグループ（たとえば、会社、年など）を参照していることを示すスケールがありません。 ただし、数値の軸には、対応する測定単位の目盛りがあります。
• バーは、垂直または水平に配置できます。 各主要カテゴリはセグメントに分割され、各セグメントは2番目のカテゴリ変数のサブカテゴリを表します。
• 長方形のセグメントの高さまたは長さは、各サブカテゴリの数量を示し、垂直方向または水平方向に端から端まで積み重ねられます。
• 各棒の最終的な長さまたは高さは、各主要カテゴリの合計金額を表します（セグメント化された棒グラフでは100％）。
• 同等のサブカテゴリは同じ色で表す必要があります。
• 主要なカテゴリのバーの間にスペースを残して、それらが個別のグループを表すことを示す必要があります。

セグメント化された棒グラフの長所と短所

セグメント化された棒グラフは、データを視覚化するための便利なツールです。 棒グラフの本質的な単純さを持ちながら、多くのデータ分析操作に適用できます。 ただし、いくつかの欠点があり、データ分析の特定のシナリオに使用が制限されます。

セグメント化された棒グラフの長所と短所は次のとおりです。

長所：

• カテゴリデータの構成を理解するのは非常に簡単です。
• それらは、時間の経過に伴う部分から全体への変化を表しています。
• コンパクトなスペースで複数のカテゴリとデータ系列を表すことができます。

短所：

• 各バーのセグメントが増えると、読みにくくなります。
• セグメントが共通のベースラインと整列していないため、セグメントを相互に比較することは困難になります。
• 積み重ねられたバーは100％に正規化されているため、絶対値の次元は失われます。

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結論は

セグメント化された棒グラフの作成方法を知ることは、データ分析にとって必須です。特に、初心者でデータの視覚化手法を始めたばかりの場合はなおさらです。 このようなグラフはExcelで簡単に作成でき、複雑なツールやソフトウェアの高度な知識は必要ありません。 ただし、最初に、使用しているデータと、それがセグメント化された棒グラフ表現に適合するかどうかを明確に把握することが重要です。

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