トレンド分析を深める_折れ線グラフを使いこなす3パターン
更新日：3月10日
初期のデータ分析においてトレンド分析はとても重要です。この記事は、累計や比率などを比較することで、単純なトレンドでは把握できない情報を見つけやすくする3パターンのグラフを紹介しています。（※Qlik Senseによるグラフの作成手順は記載していません。追って投稿予定です）
＜折れ線グラフを用いたトレンド分析 ３パターンの概要＞
※2024年2月時点のQlik Sense Businessを利用しています。
＜折れ線グラフを用いたトレンド分析 ３パターン＞
▼パターンその１． 複線グラフ
折れ線グラフは複線化することで軸ごとのトレンドを比較することができます。
下の例では、2014年から2022年までの新車販売台数のトレンドを車名ごとに比較しています。
■上図の複線グラフの構造
▼チャートの種類：折れ線チャート
▼軸１：年
▼軸２：ブランド名_車名
▼メジャー：販売台数（合計）★複線グラフの特徴
用途：複数のトレンドをそれぞれの線で比較できる
課題①：比較する値が多くなると線が混雑して判読できない
課題②：比較する値の大きさが著しく異なると個々のトレンドが掴めない
上記課題にあるように、複線グラフでは見つけにくい情報は、後述の累計グラフやファンチャートでカバーすることができます。
▼パターンその２．累計グラフ
複線グラフで表示するメジャーを累計にすることで、分析期間中の総計も合わせて確認することができます。これにより、総計の大きいものと小さいものが整理され可読性が向上します。また、累計トレンドの傾きにより飛躍的に伸びているものや伸びが停滞しているものも見つけることができるようになります。
■上図の累計グラフの構造
▼チャートの種類：折れ線チャート
▼軸１：年
▼軸２：ブランド名_車名
▼メジャー：販売台数（年の累計）★累計グラフの特徴
用途：複数のトレンド比較を累計値にすることで伸長具合や総計の大小を確認できる
▼パターンその３．ファンチャート
複線グラフで表示するメジャーを集計値ではなく、比率にすることで集計値の大小に関係なく、伸び率の高いものを見つけやすくなります。例えば定番の売れ筋製品と新発売の製品では販売量は大きく異なるため、単純に比較すると小規模な新製品は埋もれてしまいます。しかし、伸び率で見ると新製品が優れている状況を見つけ出すことなど可能です。
また、Qlik Senseのファンチャートは基準とする時点を任意に選択することも容易にできるので、下記のようにある時点の前後の伸長率を見ることもできます。
■上図のファンチャートの構造
▼チャートの種類：折れ線チャート
▼軸１：年
▼軸２：ブランド名_車名
▼メジャー：販売台数の伸長率（基準とする年は任意選択）★ファンチャートの特徴
用途：比較する数値の大きさが著しく異なる場合なども含め伸び具合を把握することができる
★ファンチャートの作成は下記の記事をご確認ください。 > トレンド分析を深める_ファンチャートの作成
以上です
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