Revealでツリーマップチャートの可視化を作成する方法

ツリーマップチャートのベストプラクティス - Reveal Embedded BI & Analyticsを使用してツリーマップチャートのデータ可視化を作成する方法を学びます。

Executive Summary:

ツリーマップチャートは、ドリルダウンシナリオのために設計されています。複数のレベルでデータポイントの相対的な重さを示し、ユーザーがより効率的な分析のために、より小さな長方形で表現されるデータセットを継続的に深く掘り下げられるようにします。

ツリーマップチャートは、ネストされたノード(長方形)を使用して階層的なデータを、さまざまなサイズと色で表示するデータビジュアライゼーションであり、データパターンを見つけたり、データ量を比較したりするのが容易です。

ツリーマップは「分布」ビジュアライゼーションとして分類されることもありますが、私は主に「全体に対する部分」ビジュアライゼーションとして参照されており、データセットのカテゴリ(部分)が合計(全体)の値に加算される様子を示しています。

カテゴリは、分析されている合計値に対するその値の割合に基づいて、他のカテゴリの比率で表示されます。

最も人気のある「全体に対する部分」ビジュアライゼーションである円グラフとは異なり、ツリーマップチャートはディープダイブのシナリオのために設計されています。これは、複数のレベル(長方形として表現)におけるデータポイントの相対的な重さを示し、より効率的な分析のために、より小さな長方形で表現されるデータセットに継続的に深く掘り下げていくことができます。

同時に、ツリーマップは数値的な量を伝えることを目的としたものではありません。その意図は、相対的なランキングとデータセットの値における相対的な差を示すことです。

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スカラライズド・ツリーマップ

元々はハードドライブ上のファイルを視覚化するために設計されましたが、ツリーマップは財務分析からスポーツ報道に至るまで、幅広いドメインに応用されてきました(Ordered Treemap Layouts、Ben Shneiderman、Martin Wattenberg、http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/)。ツリーマップ構造でデータを表現するには、スカラライズド、スライス・アンド・ダイス、ストリップドなど、いくつかのアルゴリズムから選択できますが、最も一般的なのはスカラライズド・ツリーマップアルゴリズムです。Revealはスカラライズド・ツリーマップアルゴリズムを使用しており、すべての画面サイズ(デスクトップ、ウェブ、モバイル)およびアスペクト比の低いデバイスでうまく機能します。

ここに、Revealにおける、タイプ別のマクドナルドの店舗を示すスカラライズド・ツリーマップの例があります。

Treemapの使用

この例では、ツリーマップが、州別のマクドナルドの店舗タイプ(独立店舗、ガソリンスタンド、モールなど)の数(カウント)の内訳を示しています。Reveal組み込み分析を使用すると、各カテゴリのツールチップで、州別のカウントなどのさらなる情報を取得でき、各ツリーマップカテゴリ(州名)にディープダイブして、州レベルのサマリーのクイック分析を行うことができます。ディープダイブの回数は、データによってのみ制限されます。例えば、市や郡の追加のツリーマップ階層を追加した場合、さらなる分析とディープダイブを行うことができます。

ツリーマップチャートビジュアライゼーションの使用に関するベストプラクティス

他のデータビジュアライゼーションと同様に、ツリーマップチャートビジュアライゼーションは特定のシナリオで使用されるべきです。棒グラフや折れ線グラフのようなビジュアライゼーションが解決するのと同じ問題を解決するものではありません。これは、より複雑でリッチなデータ表示を目的としています。

ツリーマップチャートを使用すべき場合

  • ディープダイブ階層データ(ブランチとサブブランチを持つ、木として整理されたデータ)
  • カテゴリ(ブランチ)とサブカテゴリ(サブブランチ)間の相対的な重みと比較値の階層を説明する場合
  • コンパクトでスペース効率の高いビジュアライゼーションが必要な大規模なデータセットを表示する場合
  • 正確な値なしで、一目でわかる迅速なデータ分析を提供したい場合。長方形の相対的なサイズは、パターンや/または外れ値を非常に迅速に特定するのに役立ちます。
  • スペースを効率的に利用するため。ツリーマップは、画面上に何千ものアイテムを同時に判読可能な形で表示できます。

ツリーマップチャートを使用すべきでない場合

  • 正確な値が必要なデータストーリーを語っている場合
  • 負のデータ値がある場合
  • 平坦で非階層的なデータの場合(ディープダイブなしでツリーマップを使用することはまだ問題ありませんが、データストーリーに使用するのに最適なデータビジュアライゼーションではない場合があります)
  • データがサイズが似ている場合。つまり、ユーザーが同じサイズの長方形を見る場合、これは上記のツリーマップのベストプラクティスに反します。

ツリーマップビジュアライゼーションに使用されるデータの例

ツリーマップは、コンパクトでスペース効率の高い方法で表示する必要がある、変動の激しい定量的値を持つ大規模なデータセットに最適です。ツリーマップのデータシナリオには以下が含まれます:

  • 郡別の選挙結果、または郡別の政党ごとの投票数
  • カテゴリ別、国別のサブカテゴリ別製品売上
  • テクノロジー/地域などによる製品の市場シェア
  • 国別の製品カテゴリ別輸出
  • 部門別、製品別の売上

Revealでのツリーマップチャートの使用

Revealツリーマップチャートについてさらに詳しく知るには、これらの素晴らしいリソースを試してください。

Revealで最初のツリーマップを始めるには、https://app.revealbi.io, にアクセスして、無料トライアルにサインアップしてください!

Revealにない、ご希望のビジュアライゼーションはありますか?casey@revrealbi.io までメールを送信して、お知らせください!

ありがとう!

Casey

あらゆる機会のためのチャート

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