Power BIの散布図、バブル チャート、ドット プロット グラフ

適用対象： Power BI Desktop Power BI service

この記事では、バブル チャートとドット プロット グラフのサポートを含む、Power BIで散布図の視覚化を作成する方法について説明します。

散布図

散布図は、横軸 (X) 軸と縦軸 (Y) に沿ってデータを表示するグラフです。 2 つの軸に対応する数値の間の関連性がグラフに示されます。 データが 2 つの軸で交差すると、Power BIデータ ポイントが表示されます。

ユーザーは、データ ポイントを分析してデータに含まれるリレーションシップを見つけることができます。 データ ポイントの横軸上での分布は、作図データの内容によって均等である場合と不均等である場合があります。 データ ポイントの数は最大 10,000 まで設定できます。 すべてのデータ ポイントでツールヒントを使用でき、 ツールヒントには、そのグラフで表現されているデータに基づき、データの詳細情報が表示されます。

バブル チャート

バブル チャートは、データ ポイントの概念を拡張し、交差する 2 つの値をバブルで表現するグラフです。 バブルのサイズは、評価に役立つ第 3 のデータ ディメンションを表します。 散布図の軸は 2 つであるのに対し、バブル チャートでは、3 つのデータ系列に属する異なる値のセットを表現できます。

ドットプロットチャート

ドット プロット チャートも散布図の形式を基にしたグラフの一種で、 散布図では、2 つの軸のスケールを独立して調整し、グループ化された値についてより多くの情報を引き出すことができます。 ドットプロットチャートは、散布図の機能を拡張し、横軸にカテゴリーデータを追加できるようにします。 カテゴリ情報が見やすいため、データをすばやく分析する用途や、重要なポイントを強調したい用途に役立ちます。 グラフの設定により、大規模なデータ セットに含まれるパターン (線形または非線形の傾向、クラスター、外れ値など) を顕在化させることができます。

これら 3 種類のビジュアルは、データ内のリレーションシップやパターンを明らかにするのに役立ちます。 グラフの視覚化を活用すると、数値を見せるだけでは必ずしも明白には理解されない、データに関する興味深い情報を明示することができます。

散布図、バブル チャート、ドット プロット グラフは、特定の時間に関係なく、多数のデータ ポイントを比較する場合に便利です。 グラフに含めるデータを増やせば増やすほど、比較の精度が向上します。

散布図、バブルチャート、ドットプロットチャートの使用タイミング

次の図は、これらのビジュアルに対して提供されるさまざまな表示オプションを示しています。

Power BI の散布図、バブル チャート、ドット プロット グラフのビジュアル表示を比較するイラストレーション

散布図は、以下のような多くのシナリオに対応して適切に機能します。

  • 2 つの数値間の関係を表示する。
  • 2 つの数値のグループを x と y の座標の 1 つの系列としてプロットする。
  • ペアまたはグループになった一連の値を含んでいるワークシート データを表示する。
  • 大規模なデータ セットに含まれているパターンを示す。
  • 時間の尺度とは無関係に大量のデータ ポイントを比較する。
  • 横軸を対数スケールに変換する。
  • 折れ線グラフに代わるものとして、横軸のスケールを変更できるようにする。

バブル チャートも、散布図と同じシナリオの多くに適用できます。 バブル チャートは、次の場合にも役立ちます。

  • 異なるサイズのバブルで値の違いを視覚的に強調する。
  • 3 系列の値のセットを含んだデータを取り扱うシナリオをサポートする。
  • 財務データを数値形式ではなくビジュアルな形でプレゼンテーションする。
  • データを四象限で表示する。

ドット プロット チャートのユース ケースにも、散布図とバブル チャートで説明したシナリオとの類似性があります。 ドット プロット チャートの最大の長所は、横軸にカテゴリ データを含められる点にあるといえます。

散布図の使用例

この記事の例に従うには、空の Power BI Desktop レポートにサンプル データを含む計算テーブルを作成します。

  1. Power BI Desktop を開き、新しい空のレポートを作成します。

  2. [ モデリング>新しいテーブルを選択します。

  3. 次の DAX 式を貼り付けます。

    Sales Performance =
DATATABLE(
    "Region", STRING,
    "Product Category", STRING,
    "Marketing Spend", INTEGER,
    "Revenue", INTEGER,
    "Units Sold", INTEGER,
    "Customer Satisfaction", DOUBLE,
    {
        {"North", "Electronics", 45000, 280000, 1200, 4.5},
        {"North", "Clothing", 32000, 195000, 2800, 4.2},
        {"North", "Home & Garden", 28000, 165000, 1500, 4.0},
        {"North", "Sports", 18000, 98000, 900, 4.3},
        {"South", "Electronics", 52000, 310000, 1400, 4.6},
        {"South", "Clothing", 25000, 142000, 2200, 3.9},
        {"South", "Home & Garden", 35000, 210000, 1800, 4.4},
        {"South", "Sports", 22000, 125000, 1100, 4.1},
        {"East", "Electronics", 38000, 245000, 1050, 4.3},
        {"East", "Clothing", 42000, 268000, 3500, 4.5},
        {"East", "Home & Garden", 30000, 178000, 1650, 4.2},
        {"East", "Sports", 15000, 82000, 780, 3.8},
        {"West", "Electronics", 60000, 385000, 1650, 4.7},
        {"West", "Clothing", 28000, 158000, 2400, 4.0},
        {"West", "Home & Garden", 22000, 130000, 1200, 3.9},
        {"West", "Sports", 35000, 195000, 1450, 4.4}
    }
)

  4. Enter キーを押してテーブルを作成します。

散布図を作成する

散布図を作成して、さまざまな地域のマーケティング支出と収益の関係を調べる。

  1. [視覚化] ウィンドウで、[散布図] を選択します。

  2. [データ] ペインから、次のフィールドをフィールド ウェルにドラッグします。

    • X 軸へのマーケティング支出
    • Y 軸への収益
    • 地域から凡例へ

    Power BI は、マーケティング支出と収益の値が交差するデータ ポイントを作成します。 データ ポイントの色は異なるリージョンを表し、各リージョンのマーケティング投資と収益の相関関係が明らかになります。

散布図は、マーケティング支出と収益の間の明確な正の相関関係を示しています。 西部リージョン (マーケティング支出が最も多い) でも最も高い収益が生まれるのに対し、データ ポイントは異なるリージョン グループにクラスター化されていることに注目してください。

バブル チャートを作成する

各データ ポイントのサイズを制御する 3 つ目のデータ ディメンションを追加して、散布図をバブル チャートに変換します。

  1. [データ] ウィンドウで、[販売単位] を [サイズ] フィールドウェルにドラッグします。

    Power BI は、各データ ポイントをバブルに置き換えます。 バブル サイズは、そのデータ ポイントで販売されたユニット数に比例します。

  2. 必要に応じて、[ 製品カテゴリ] を [凡例 ] フィールドにドラッグして、さまざまな製品カテゴリのパフォーマンスを確認します。

    バブル チャートでは、売上が最も多くないにもかかわらず、Clothing が最も多くのユニット (最大のバブル) を移動し、エレクトロニクスは販売数が少ない高い収益を生み出していることを明らかにしています。

バブル サイズの範囲を調整する

[サイズ] フィールドウェルに値がある場合は、バブル サイズの計算方法を調整できます。

  1. ペイントブラシ アイコンを選択して、[ 書式 ] ウィンドウを開きます。

  2. Visual>Markers を選択します。

  3. [範囲のスケーリング] オプションを変更します。

    • 自動: 既定値。 シングル サインオン データにはマグニチュード モードを使用し、データに正の値と負の値の両方が含まれている場合はデータ範囲モードを使用します。
    • 大きさ: 負の値を同じ大きさの正の値に変換します。 バブルは 0 から最大の大きさにスケーリングされます。
    • データ範囲: バブル サイズは、実際のデータ範囲によって異なります。 最小値は最小のバブルを示し、最大値は最大のバブルを示します。

データ ポイントの数を変更する

  1. [ 書式 ] ウィンドウで、[ 全般] を選択します。

  2. [ プロパティ>Advanced オプションで、[ データ ポイントの数] の 値を調整します。

    最大値は 10,000 です。 最大値に近づいた場合は、グラフの出力をテストして、良好なパフォーマンスを確認します。

ドット プロット グラフを作成する

ドット プロット グラフを作成して、製品カテゴリ全体の顧客満足度評価を、各リージョンを個別のデータ ポイントとして表示して比較します。

  1. [視覚化] ウィンドウで、[散布図] を選択します。

  2. [データ] ペインから、次のフィールドをフィールド ウェルにドラッグします。

    • 製品カテゴリ から X軸へ
    • 顧客満足度 から Y 軸
    • 地域から凡例へ

数値フィールドではなくカテゴリ フィールドを X 軸に追加すると、Power BI によってドット プロット グラフが作成されます。 カテゴリ名は横軸に沿って表示されるため、カテゴリ間で値を簡単に比較できます。

ドットプロットは、エレクトロニクスが一貫してすべての地域で最高の満足度を達成していることを明らかにし、スポーツは最も地域的なバリエーションを示しています。 注意が必要なカテゴリとリージョンをすばやく特定できます。

グラフの書式設定

[ビジュアル化>の書式設定] パネルの [全般] および [視覚] セクションには、多数の表示オプションがあります。 機能をいろいろ試してみてください。

  • データ ポイントまたはバブルの色、軸ラベル、グラフのタイトル、背景の網かけなどを変更してみましょう。

  • アクセシビリティを向上させるには、行ごとにマーカー図形を追加することを検討します。

    マーカーの形状を選択するには、[ビジュアル] の下の [マーカー] を展開し、[図形] を選択して、図形を選びます。

    Power BI のグラフでマーカー図形オプションを表示する「図形の種類」ドロップダウンリストのスクリーンショット

    マーカーの図形をひし形、三角形、または正方形に変更します。

グラフに分析を追加する

散布図では、[視覚化] ウィンドウの [分析] ペインを通じて、いくつかの分析機能をサポートしています。 次の情報を追加できます。

  • 傾向線: データの全体的な方向を表示する
  • 固定線: 特定の X 軸または Y 軸の値に参照線を追加する
  • 最小、最大、平均、中央値の線: 統計的参照ポイントを強調表示する
  • 百分位線: データ分布のしきい値を表示する
  • 対称シェーディング: 軸の境界に基づいて背景を対称にシェーディングすることで、データ ポイントが優先する軸を測定する軸を表示します

これらの機能の使用方法の詳細については、「 Power BI の [分析] ウィンドウを使用する」を参照してください。

考慮事項とトラブルシューティング

Power BIでの散布図の操作については、次の考慮事項を確認してください。

グラフに含まれるデータ ポイントが非常に多い場合

いずれの種類の散布図でも、表示できるデータ ポイント数の上限は 10,000 です。 この上限に近いデータ ポイント数を扱う場合は、グラフの出力をテストし、良好なパフォーマンスが得られるかどうか確認することをお勧めします。

データ ポイント数を増やせば増やすほど、グラフ ビジュアルの読み込み時間は長くなります。 発行するレポートに、このスケールの上限に近いほど高いデータ ポイント制限を設定する場合は、そのレポートを利用するインターネットおよびモバイル アクセス環境をテストし、 ユーザーの期待水準を満たすパフォーマンスが得られることを確認してください。

グラフに含まれるデータ ポイントが 1 つしかない場合

以下の画像のように、X軸とY軸のすべての値が1つのデータポイントに集約されている散布図になっていますか？ それとも、すべての値が縦軸または横軸に沿って集約されるのでしょうか。

データ ポイントが 1 つしかない散布図のスクリーンショット。

このようなシナリオでは、[視覚化]> ウィンドウで、グラフの [値] オプションにフィールドを追加することができます。 このフィールドは、値をグループ化する方法をPower BIに指示します。 フィールドは、プロットするポイントごとに一意である必要があります。 ここに、行番号や ID のフィールドを指定することが考えられます。 下の図は、[値] オプションにセマンティック モデルの RowNum ID フィールドを設定した例です。

[値] オプションに RowNum フィールドを追加した散布図のスクリーンショット。

データに特定の行番号や ID が含まれていない場合は、x と y の値を連結したフィールドを作成するという方法があります。 フィールドは、プロットするポイントごとに一意である必要があります。 下の図は、[値] オプションに、連結値が格納されている新しいフィールド TempTime を設定した例です。

[値] オプションに TempTime という新しいフィールドを追加した散布図のスクリーンショット。

新しいフィールドを作成するには、Power BI Desktop Query Editorを使用して、セマンティック モデルにインデックス列を追加します。 次に、その列をビジュアルの [値] オプションに追加します。

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