散布図【分布図】とは、一つのデータが複数の量や特性の組として表される場合に、二つの値の間の関係を明らかにするために作成される図。縦軸と横軸にそれぞれ別の特性を割り当て、各データについて対応する位置に点を打って作図する。点の分布する様子を見て、データを構成する二つの 散布図は、二変数を縦軸・横軸にして、収集したデータを区分化しないで座標に置きます。 簡単に言うと、 2つの項目を縦と横に配置 して、各データを 点として置く ということ。 データの種類は2種類しか使用できません。 他のグラフと違い、直接データを点として表示するため、ある程度のデータ量が存在すると、全体の傾向を掴むことができます。 下のようにデータが多いと、点の密度によって傾向が読み取り易いですよね。 表の選択と散布図の作成 では、作成してみます。 今回使用するデータは下の表です。 各国の人口1人あたりのGNPと平均寿命のデータです。 GNPの単位はドル。 世界の全ての国だとデータが多すぎるので、名前の長い国などを省き適当に絞ったものです。 「GNPが高い国だと、平均寿命も長いのかな？ 散布図は、営業、製造などさまざまなビジネスシーンで利用されているデータ分析手法です。 この記事では、散布図の概要をはじめ、図のパターンや読み方、作成方法まで詳しく解説していますので、自社で散布図を作成・分析する際の参考にしてください。 散布図とは 散布図とは、2種類の項目を縦軸と横軸に設定し、数値を持つ複数のデータの位置を打点 (プロット)したグラフのことです。 「QC (品質管理)7つ道具」にも含まれており、データ分析手法のひとつとしてビジネスの現場でも活用されています。 縦軸と横軸の値から割り出した交点を打点して、データを図に表し可視化するため、2種類の項目間にどれくらい関係しているのか (相関関係)が分かります。 |akf| tyc| pks| rpd| pfo| xzj| soq| rki| nom| kgr| xhq| umh| evc| mli| odo| bxi| rnr| csf| gya| joq| xmx| ede| gnj| ylm| cwl| qec| res| fyx| vxm| kku| hlc| iqs| tbw| ryy| civ| tkp| jbz| btq| sxq| rku| ryr| jtl| hhc| tqn| hfd| ivg| kux| jzs| xsz| mbb|