データ・情報を可視化！バブルチャートを使ってみよう！

統計・機械学習トピック

公開日

2020年11月27日

更新日

2020年11月27日

こんにちは。和からの数学講師の岡本です。今回は統計やデータ分析で、情報を「可視化（＝見える化）」する際に使われる「バブルチャート」について簡単に解説していきます。
グラフの一種で、棒グラフや円グラフに比べるとそこまで頻繁に使われることはないですが、「バブルチャート」は複数のデータや情報を一気に可視化することができる超優秀なグラフです。

この記事の主な内容

１．散布図について

２つの数値のデータ（量的データ）のペア、座標平面上にプロットすることで、「散布図」を作成することができます。この点の分布から、２つのデータの関係性をとらえることができます。例えば下の図は身長と体重のデータの散布図を表しています。

このように、２つのデータの関係性がビジュアルでわかるので、非常に便利です。実際に身長が高いほど、体重が大きくなる傾向が読み取れます（ある程度当たり前ですが）。このような「上がれば上がる」あるいは「上がれば下がる」といった「直線的な関係」を相関関係と言います。その関係性の強さは相関係数という指標を使って表すこともでき、このあたりの分析を総じて相関分析といいます。ちなみに、「身長が170cmであれば、どれぐらいの体重だろうか」といった問題に対しては回帰分析という手法を使って体重を予測することも可能です。統計学ってすごいですね！

２．バブルチャートは散布図の一種

では、バブルチャートの話に入ります。２つのデータの関係性を可視化するのに散布図が効果的でした。しかし、３つ以上のデータの関係性を議論したいこともあるでしょう。このように比べるデータの数が増えると、可視化も複雑になってきますが、ここでバブルチャートの登場です。具体的に次のデータを使って考えましょう。先ほどの身長と体重のデータに「テストの点数」という項目をプラスしました。この３列のデータをバブルチャートで可視化してみました（Excelで作成可能です）。

図のように先ほど散布図の「点」であったものが「バブル（泡）」となり、その大きさが「テストの点数」を表します。こうしてみるとテストの点数は身長や体重とそんなに関係なさそうに見えますね。

３．バブルチャートのデザインにおける可能性

詳しくはまた別の記事を書く予定ですが、バブルチャートとExcelの編集機能を駆使することで次のような魅惑的なグラフィックが作成できます。

Excelで表せる３Dのバブルチャートを工夫するとこのようなデザインも可能となります！

４．さいごに

いかがでしたでしょうか？今回はデータの「可視化」の手法として散布図とバブルチャートをご紹介いたしました。人は視覚からの情報が80%以上を占めているそうです。そのため、データや情報の「可視化」は、特徴の要約や相手に伝えるためにに非常に効果的です。こうした統計学的なデータやグラフに関する性質を最低限おさえておくことでビジネスや実生活の中でも情報を正しく捉えることができます。和からでは初めて統計学を学ぶ、あるいはハードルが高くてなかな勉強が進まないという方のために、「統計超入門セミナー」を開催しております。「そもそもデータ分析ってなに？」「統計学って本当に必要なの？」といった、疑問にもお答えします！