blogスマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。Inoue本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し,各々について解説していくものとします。Shareの資料は常時更新されます。Design」の第6回目です。クロス集計は知っている人には説明の必要が無いかもしれませんが,ここでは前回まで紹介した各クエリパターン毎にクロス集計ステップを考えて行きます。それに並行して作成したクロステーブルに適した可視化方法のいくつかを紹介します。>こちらは,クロス集計に最低限必要な2つのディメンジョンを持っていませんのでその必要はありません。)ので,クロス集計の対象になります。クロス「集計」と書いていますが,本ケースではセルに関して再集計されることはありません。このクロステーブルを可視化してみましょう。今回はバブルチャートを用います。上図のセルの値の大きさがバブルの大きさ+温度色で表現しています。上図よりわかるのは,月の始め(1〜5日)および半ば(15日〜22日)の値が大きい傾向にあり,特に5月の値の大きさが目立っています。このバブルチャートはクロステーブルを直感的に表現していてわかりやすいですね。x-軸にモデル(dim1),y-軸に年式(dim2)を設定すれば良いですね。基本例:人気モデルの年式ごとの平均価格は既にクロス集計を紹介しましたが,再掲載しバブルチャートと異なる可視化をしてみましょう。上図はヒートマップと呼ばれ,バブルチャートがz-軸の値を円の半径と色で表現していたのに対し,こちらは色温度のみで表現しています。>こちらも与えられたディメンジョンが1つなのでクロス集計の必要はありません。先ほど紹介したヒートマップも,セグメントが密になると境界もあいまいになってきます。呼ばれる等高線のような表示が有効です。