XYグラフ、一般に散布図と呼ばれる図は、対応する数値を横軸xと縦軸yに置きます。カテゴリの順番や時間の推移ではなく、二つの測定値の関係を問うときに使います。
データの説明を資料にまとめるときは、構成案から編集可能なプレゼンを作る方法が使えます。定義を保持し、結果を元の表と照合してください。
散布図と折れ線を選ぶ
xが数値で間隔が意味を持ち、各行がx-yの組なら散布図を使います。日、月、四半期など順序のある系列で点を結ぶことが変化の理解に役立つなら折れ線グラフを使います。
| 散布図を使う条件 | 折れ線を使う条件 |
|---|---|
| xが価格、サイズ、時間などの数値測定。 | xが日、月、四半期などの順序付き系列。 |
| xの実際の間隔が重要。 | カテゴリを一定間隔で並べる。 |
| グループ、外れ値、関係候補を調べる。 | 時間変化を強調する。 |
| 各行が対応するx-y観測。 | 点を結ぶことで系列を追いやすい。 |
対応する観測を準備する
表には観測ID、単位と日付を含むxとy、必要なグループ、観測値か推定値かを示す出典を置きます。同じ観測と期間のx・yを使い、欠損値を0に置き換えません。
オンボーディング記録をIDと同じ相対期間で結合します。Aは2セッション・90%、Gは9セッション・20%が正しい組です。列を別々に並べ替えるとAが(2,20%)、Gが(9,90%)に変わります。Gが未記録なら欠損として残し、完全な7組だけを図にします。
| 列 | 役割 |
|---|---|
| 観測ID | 点を元の行へ追跡する。 |
| x変数 | 説明側の指標、単位、日付。 |
| y変数 | 結果/比較側の指標、単位、日付。 |
| 任意のグループ | 色以外でも識別する系列。 |
| 出典メモ | 出所、観測/推定の区別。 |
7段階でグラフを作り検証する
1．一行を一観測にする
対象ごとの二つの測定値から、名前、x、y、任意のグループ、出典の列を作ります。対応関係と各軸内の単位を保ち、空欄、文字列の数値、単位混在、重複を確認します。一つの点を一つの完全な行で表し、識別子のない別ブロックへ分けません。
2．対応する数値列を選ぶ
xを先、yを後に選びます。Excelでは線のないマーカー散布図を選び、別アプリでは設定を確認します。線で結ぶのは意味のある順序の場合です。完全な行ごとに一つの点ができたか、3観測の座標を表と照合します。
3．軸ごとの参照範囲を確認する
データ・系列設定でxとyの範囲を確認します。誤った複数系列ができたら二列から作り直し、書式で隠しません。正確な一系列または同じ軸を使うグループにし、名前付き点を照合します。対称な形だけでは対応付けの正しさは証明できません。
4．軸範囲、目盛、単位を整える
データ範囲と基準に沿って最小、最大、主目盛を決め、差を誇張しません。「応答時間（ms）」「転換率（%）」のように単位を付け、軸とラベルの表示をそろえます。外れ値を隠さず、切り詰めた軸を0始まりに見せません。下の例は0～100%全範囲と端の余白を使います。
5．重要な証拠に注記する
発見を述べる題名、両軸、重要な外れ値・目標・集まりへの直接ラベルを付けます。系列全体は控えめな色、論点は強調色にし、グループに記号や文字も使います。凡例を探さずパターンと例外を見つけられ、実寸でラベルが重ならないことを確認し、残りは表や付録へ置きます。
6．根拠があるときだけ分析を加える
十分な観測、関係を要約する目的、説明可能なモデルがある場合だけ近似線を加えます。線の意味と仮定を示し、結論に影響する不確実性や標本数を載せます。特殊な点を調べて解釈が変わるか確認しますが、線を良く見せるため除きません。近似線は因果を証明せず、自動的に予測にもなりません。
7．確認した図をスライドへ置く
検証済みの図と出典を使い、縦横比を保って会場・画面に合う大きさにします。一文の結論、期間、確認日を付け、転送後も残る近さに出典を置きます。更新する表へのリンクか固定画像かを決め、画像ではデータ編集できない点を理解します。実際の解像度で読み、出典が開くことも確かめます。
観測単位がアカウント、ページ、キャンペーン、週のどれかを明示し、近似線、目標、視覚ガイドを区別します。「遅いページは転換率の基準未満に集まる」は図で検証できる主張ですが、「転換率と読込時間」は変数名だけです。
パターンと限界を確認する
独立した点を結ばないでください。低・中・高を数値軸に置くなら尺度を定義します。切り詰めた軸、不均等な目盛、根拠のない近似線は関係を誇張します。
| パターン | 問い | 次の確認 |
|---|---|---|
| クラスタ | どの集団が条件を共有するか。 | 製品、チャネル、地域、時間で分ける。 |
| 外れ値 | 実測、誤り、特殊例のどれか。 | 元の行と測定を確認する。 |
| 空白 | どの範囲に観測が少ないか。 | 標本が範囲を除外していないか。 |
| 扇形 | xとともに変動が変わるか。 | 尺度、集団、要約を見直す。 |
Gの(9,20%)ではID、セッション日、10ステップという分母、完了記録を確認します。入力や結合の誤りは元データを直して描き直し、正確な観測なら都合が悪くても保持します。Gが欠損の別バージョンなら「8件中7件で両指標がそろい、Gの30日目結果は未記録」と注記します。完全な8点の図とは別物です。
FとGは8、9セッションで30%、20%、AとBは2、3セッションで90%、80%です。中間も完全な下降順ではなく、Hは5回で70%、Cは4回で50%です。難しいアカウントほど追加セッションを受けた可能性や開始時の知識、設定の複雑さの違いがあります。8つの架空観測はその説明を確定できず、セッション削減を正当化しません。
次のスライドには調査計画を置けます。FとGの未完了ステップ、追加セッションが必要になった時点、AとBとの設定要件の違いを調べます。座標と説明の両方を検討できるよう記録とグラフを一緒に保持します。
近似線には十分な観測、関係を調べる問い、妥当なモデル形が必要です。結論に影響するなら不確実性や標本数を示します。特異な点を調べたとき結論が変わるか確認しても、線を強めるため都合の悪い点を除外しません。因果が必要なら実験、分野の根拠、適切な分析法を使います。
点が多すぎるなら集約、分割、説明付きの標本化を行い、全データを付録に保ちます。空白の領域は標本の取り方による可能性があるため、その範囲に対象が存在しないとは限りません。扇形の広がりならxとともにばらつきが変化するかを調べます。
例：オンボーディングの8アカウント
架空の8アカウントで、xは最初の30日間の設定セッション数、yは30日目の10ステップ完了率です。A(2,90%)、B(3,80%)、C(4,50%)、D(5,60%)、E(6,50%)、F(8,30%)、G(9,20%)、H(5,70%)。DとHはx=5ですが別アカウントです。「この例ではセッション数が最も多いアカウントの完了率が最も低い」と言えますが、中間の点は完全な下降順ではなく、セッションが原因とも言えません。
| アカウント | 設定セッション数 | 完了ステップ | 完了率 |
|---|---|---|---|
| A | 2 | 9/10 | 90% |
| B | 3 | 8/10 | 80% |
| C | 4 | 5/10 | 50% |
| D | 5 | 6/10 | 60% |
| E | 6 | 5/10 | 50% |
| F | 8 | 3/10 | 30% |
| G | 9 | 2/10 | 20% |
| H | 5 | 7/10 | 70% |
集まりは共通条件を、外れ値は元の行を、空白は未観測範囲を確認するきっかけです。相関は観測条件で一緒に動くことを表すだけです。
XYグラフのよくある質問
XYグラフと散布図は同じですか？
プレゼン・表計算ソフトでは、数値xとyで点を配置する同じ種類のグラフを指すことが一般的です。アプリにより名称や下位分類は異なります。
第三の変数を示せますか？
バブルの面積や色で別の測定値を、形でグループを示せます。ただし符号化を増やすたび読み手の負担も増えます。数値の大きさは半径ではなく面積で表し、測定内容を定義して議論に影響するときだけ加えます。分かる凡例と色以外の識別も残します。
近似線は加えるべきですか？
関係が問いの一部で、モデルを説明できる場合に加えます。線の意味と限界を明示し、自動的に予測として扱いません。
資料を確認して共有する
対応付けを確認したら、Presentiで構成案から編集可能なプレゼンを作れます。問い、x/yの定義、単位、期間、出典、欠損処理を入力し、点を元の表と照合してください。
Presentiへの入力には聞き手、判断、x/yの定義、単位、期間、出典を含めます。点、グループ、目標線、近似線の必要性を示し、無ラベルの表から関係を推測させません。元資料のギャラリーにはScatter Plotが示されていますが、選択肢の存在は値の正確さを証明しません。出力を一行ずつ照合し、尺度と主張を確認します。
- 問いはカテゴリや単純な時間推移ではなく二つの数値を必要としている。
- 各点の観測単位、日付、出典が分かる。
- 変数、単位、向き、尺度が見える。
- 系列が正しく対応し、ラベルが実際の表示サイズで読める。
- 線、目標、しきい値の意味が説明されている。
- 外れ値、空白、欠損の処理が記録されている。
- 結論が相関と因果を区別し、次の確認を示している。
