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基本グラフと分布の可視化

頻出約 21 分業務分析・データ利活用

概要

本ユニットでは、データを視覚的に伝える定番グラフを学びます。棒・折れ線・散布図などの基本グラフと、ヒストグラム・箱ひげ図・ヒートマップといった分布を表すグラフ、多項目比較のレーダーチャートまで、それぞれの特徴と使い分けを押さえます。業務分析・データ利活用は頻出分野で、目的に合うグラフを選べることが問われます。

用語7

棒グラフ

量の大小を棒の長さで表し、項目間を比較するグラフ。

棒グラフは、数値の大きさを棒の長さ(高さ)に置き換え、複数の項目を並べて大小を比べるための最も基本的なグラフです。商品別の売上や地域別の人数など、カテゴリごとの量を比較するのに向きます。 試験では、時間の推移をなめらかに見る折れ線グラフとの使い分けが問われます。『項目どうしの大小比較は棒グラフ』『連続した変化は折れ線』と覚えておくと、出題された場面に合うグラフを選べます。

たとえクラス対抗の得点を、棒の高さで並べた掲示板のようなもの。どのクラスが多いか少ないか、棒の長さでひと目で比べられます。

記憶フック棒グラフといえば棒の長さで項目の大小を比較

折れ線グラフ

値の変化を点で打ち線で結び、時間的な推移を表すグラフ。

折れ線グラフは、各時点の値を点で示し、それらを線でつないで変化の流れを表すグラフです。月ごとの売上や気温の変化など、時間に沿った推移や増減の傾向を読み取るのに適しています。 試験では棒グラフとの対比が頻出です。棒グラフが『項目間の大小比較』なのに対し、折れ線グラフは『連続した変化・推移』を見るのが得意、という役割の違いを押さえておきましょう。線の傾きが急なほど変化が大きいことも読み取れます。

たとえ毎日の体重を記録して点を結んだ折れ線のようなもの。線が上がれば増加、下がれば減少と、変化の向きが直感的に分かります。

記憶フック折れ線グラフといえば時間に沿った推移・変化

散布図

2項目の値を縦横軸の点で打ち、相関関係を表すグラフ。

散布図は、2つの量を縦軸と横軸にとり、データを1点ずつ打って点の散らばり方を見るグラフです。点が右上がりに並べば正の相関、右下がりなら負の相関、ばらばらなら相関が弱い、と2項目の関係(相関)を視覚的に判断できます。 前ユニットの相関・回帰を『見せる』中心的なグラフで、本ユニットでも最頻出です。試験では、点の並び方から相関の有無や向きを読み取らせる問題が出ます。相関があっても因果関係があるとは限らない点も、あわせて意識しておきましょう。

たとえ身長と体重を生徒ごとに点で打っていくと、全体として右上がりに並ぶようなもの。点の傾向から「背が高いほど重い傾向」が見えてきます。

記憶フック散布図といえば2項目の点で相関を可視化

散布図

右上がり: 正の相関

右下がり: 負の相関

ばらばら: 相関なし

ヒストグラム

データを階級に区切り、度数を棒の高さで表す分布図。

ヒストグラムは、数値データをいくつかの区間(階級)に分け、各階級に入るデータの個数(度数)を棒の高さで表すグラフです。データがどの値の付近に多く集まっているか、分布の形や中心・ばらつきを読み取れます。 見た目は棒グラフに似ていますが、棒グラフが『別々の項目の比較』なのに対し、ヒストグラムは『連続した数値の分布』を表すため、棒どうしを隙間なく並べるのが特徴です。試験ではこの違いと、分布の山が左右どちらに寄っているかの読み取りが問われます。

たとえテストの点数を「0〜20点」「20〜40点」と区切り、各区間の人数を積み上げた度数の山のようなもの。クラスの点数がどこに集中しているかが分かります。

記憶フックヒストグラムといえば階級ごとの度数でデータの分布

箱ひげ図

最小・四分位数・最大でデータの分布とばらつきを要約する図。

箱ひげ図は、データを小さい順に並べたときの最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値という5つの値を使い、分布のばらつきを箱とひげで表す図です。箱の中央が中央値、箱の幅(第1〜第3四分位数の範囲)に全体の真ん中半分のデータが入ります。 ヒストグラムと同じく分布を見る図ですが、複数のデータ群のばらつきを並べて比べるのに特に向きます。試験では、中央値や四分位数といった用語と、箱の位置・長さからばらつきの大小を読み取れるかが問われます。

たとえクラスごとの成績のばらつきを、箱の長さで並べて比べるようなもの。箱が短いクラスは点数がそろっており、長いクラスは差が大きい、と一目で分かります。

記憶フック箱ひげ図といえば四分位数で分布のばらつきを要約

最小値

第1四分位数

中央値

第3四分位数

最大値

ヒートマップ

値の大小を色の濃淡で表し、分布や傾向を可視化する図。

ヒートマップは、表(マトリクス)状に並べた数値の大小を、色の濃淡や色相に置き換えて表す図です。値が大きいほど濃い(または暖色)、小さいほど薄い(または寒色)などと対応させ、どこに値が集中しているかを色のパターンで直感的につかめます。 曜日×時間帯のアクセス数や、項目どうしの相関の強さなど、2次元のデータ全体の傾向を一望するのに向きます。試験では、色の濃淡が値の大小を表す可視化手法であることを押さえておけば対応できます。

たとえ天気予報の気温分布図のように、暑い地域ほど赤く、寒い地域ほど青く塗り分けるイメージ。数字を読まなくても色で大小がつかめます。

記憶フックヒートマップといえば色の濃淡で値の大小を可視化

レーダーチャート

複数項目を放射状の軸にとり、バランスを比較する図。

レーダーチャートは、複数の評価項目を中心から放射状に伸びる軸に割り当て、各項目の値を結んでできる多角形の形で全体のバランスを見る図です。値が大きい項目ほど外側に広がるため、何が強く何が弱いかをひと目でつかめます。 商品やサービスを「価格・性能・デザイン」などの複数観点で総合評価したり、複数の対象を重ねて比較したりするのに向きます。試験では、多項目をまとめて比較しバランスを見る図、という用途を棒グラフや折れ線グラフと区別できるかが問われます。

たとえゲームキャラクターの「攻撃・防御・素早さ」などの能力を、五角形の広がりで表すステータス図のようなもの。形のいびつさで得意・不得意が分かります。

記憶フックレーダーチャートといえば放射状の軸で多項目のバランス比較

まとめ

要点

  • 基本グラフは目的で使い分ける。項目の大小比較は棒グラフ、時間的な推移は折れ線グラフ、2項目の相関は散布図。
  • 分布系グラフはデータの散らばりを見る。ヒストグラムは階級ごとの度数、箱ひげ図は四分位数によるばらつきの要約。
  • ヒートマップは値の大小を色の濃淡で表し、2次元データ全体の傾向を一望できる。
  • レーダーチャートは多項目を放射状の軸にとり、バランスや強み・弱みを比較する。
  • 散布図は点の並びで相関の有無・向きを読むが、相関があっても因果関係があるとは限らない点に注意。

記憶フック一覧

  • 棒グラフ: 棒グラフといえば棒の長さで項目の大小を比較
  • 折れ線グラフ: 折れ線グラフといえば時間に沿った推移・変化
  • 散布図: 散布図といえば2項目の点で相関を可視化
  • ヒストグラム: ヒストグラムといえば階級ごとの度数でデータの分布
  • 箱ひげ図: 箱ひげ図といえば四分位数で分布のばらつきを要約
  • ヒートマップ: ヒートマップといえば色の濃淡で値の大小を可視化
  • レーダーチャート: レーダーチャートといえば放射状の軸で多項目のバランス比較

関連の過去問演習は今後のアップデートで追加予定です。