データは意思決定のための材料であり、アクションにつなげるための手段として活用するものだと思っているのですが、実際の業務の中でも不要なダッシュボードがあちこちに散らばっていたりするケースもよくあり、こういうデータはなるべく減らしたい。

使われないダッシュボードは伝えたいことが明確になってないケースが多いです。とりあえずデータ出せば見えてくることがあるだろうと考えていると作ることが目的になってしまった不要なダッシュボードで溢れかってしまいます。とりあえず出したデータからは、伝えたい目的がはっきりしていない無価値なダッシュボードになる可能性が高いため避ける必要があります。

ダッシュボードを作る前に、知りたい情報は何か？そこからどんなインサイトが得られそうか？など吟味し、ダッシュボードのあるべき目的をはっきりさせる必要があります。ダッシュボードは、その上に乗っているデータから課題を発見し意思決定を行うために使われてこそ価値を発揮します。そして目的を持ったデータを最適な表現で相手に伝えることでダッシュボードの存在価値を上げることができます。

同じデータでも表現方法を間違えると相手に間違った解釈をさせたり、瞬時にデータの意味を理解させることができず読み手に負担をかけてしまいます。このようにデータは変幻自在に姿を変えるため、目的によってあるべき姿で表現してあげることが大切です。ここでは一部ですが、「経時的な傾向」「比較とランク付け」「分布」について簡単に紹介します。

経時的な傾向を可視化するのに最適な表現方法は以下のとおりです。

• 折れ線グラフ
• 面グラフ
• 棒グラフ

折れ線グラフは、家具・家電・事務用品で時間の経過とともにそれぞれの売上がどのように推移しているか表現できています。

また、面グラフや棒グラフであれば、時間の経過に加え、特定の期間における家具・家電・事務用品の売上の貢献度も把握することができます。

それぞれ商品ごとに売上を比較してランクをつける際には棒グラフがおすすめです。売上トップの椅子はテーブルの倍以上売上があることもわかりますし、テーブルと付属品は僅差ですが、ランク順に並び替えておけばテーブルの方が売上が大きいことがすぐわかります。

分布に適した表現方法は以下の2つです。

• 箱ひげ図
• ヒストグラム

箱ひげ図はデータのばらつきを複数のカテゴリに分けて表示するのに優れています。こちらは製品ごとの利益のプロットをサブカテゴリごとに並べた分布を表していています。箱ひげは下から最小値、25パーセンタイル、中央値、75パーセンタイル、最大値となっていて、これを見るとテーブルは他カテゴリに比べて全体の約75％の製品が赤字であることがわかります。

ヒストグラムは全体の分布を見るのに適しています。１つの棒(ビン)を5000に設定しているので、これを見ると0以上5000未満の利益のオーダーが多いことがわかります。目的に対して何を表現したいかによって使い分けるのが良さそうです。

この他にもデータの可視化の表現方法はたくさんあります。まずは意思決定につながる目的を明確にし、その上で最適な表現方法を見けるといいかもです。

参考：視覚的分析のベストプラクティス