レポート ビジュアルを選択する

データのビジュアル化の主な目的は、情報を明確かつ効果的にレポート利用者に伝達することです。 要件を満たすために最も効果的なビジュアル タイプとレイアウトを選択する必要があります。 不適切なビジュアルの種類を選択すると、レポート利用者がデータを理解しにくくなったり、さらに悪いことに、データが誤って表示される可能性があります。

選択できるビジュアルが非常に多いため、ビジュアルの選択は困難になる可能性があります。 適切なビジュアルを選択できるように、次のセクションでは、特定のビジュアル化要件を満たすのに役立つヒントとガイダンスを提供します。

カテゴリ ビジュアル

多くの場合、複数のカテゴリにまたがるデータを表示する必要があるときは、横棒または縦棒グラフが良い選択肢です。 どの種類を選択するかは、ビジュアル化するカテゴリの数と情報の種類によって異なります。 たとえば、多くのカテゴリ値がある場合は、色を使ってデータを分割するビジュアル (カテゴリの凡例を含む積み上げ横棒グラフなど) を選択することは避ける必要があります。 代わりに、横棒グラフの軸にカテゴリ ディメンションを使用します。

また、カテゴリ X 軸を含む折れ線グラフは避ける必要があります。その線は、存在しない可能性がある要素間の関係を暗黙的に示すからです。 次の例で、折れ線グラフのビジュアルは X 軸上の製品カテゴリ間の関係を暗黙的に示します。

次の例では、横棒グラフに製品カテゴリ別の売上が表示されます。 ビジュアルが売上の値で降順に並べ替えられていることに注意してください。 ほとんどの場合、カテゴリ グラフはアルファベットのカテゴリ順ではなく値で並べ替える必要があります。 最初に注目させたいものによって並べ替え順序 (昇順または降順) を決定し、レポート利用者に自然な流れを生み出すよう整理された直感的なビジュアルを提供してください。

時系列のビジュアル

経時的なデータを表示するには、常に折れ線または縦棒グラフを使用します。 X 軸は、期間を最も古いものから最も新しいもの (左から右) へと並べ替えた時間を示す必要があります。

次の例は、売上履歴を表す折れ線グラフを示しています。 折れ線グラフには、タイムラインの自然な流れが左から右に表示されており、X 軸を解釈するために時間をかける必要はありません。

分析オプションを追加することで、折れ線グラフを次のレベルに引き上げることができます。 この場合は、予測を適用し、推定売上を使用して売上履歴を延長します。

折れ線グラフは、期間ごとに売上が記録される場合など、一貫したデータ フローで効果的に機能します。 一部の期間に売上が記録されていない場合、折れ線グラフのビジュアルを使用すると、前の期間と次の期間の値を結ぶ直線でこのような欠落が補われます。 欠損値が発生する可能性がある場合、存在しない傾向の解釈を避けることができるため、縦棒グラフの方が視覚的に適切な選択肢となる可能性があります。

時系列データに使用できるその他の Power BI コア ビジュアルには次のものがあります。

• 積み上げ縦棒グラフ
• 領域グラフ
• 折れ線グラフと積み上げ縦棒グラフ
• リボン グラフ。経時的な順位の変化を表すという追加の利点があります

比率ビジュアル

比率ビジュアルは、データを全体の一部として表示します。 値がディメンション全体にどのように分布しているかが効果的に伝わります。 複数のディメンション間の比率をビジュアル化するには、横棒および縦棒グラフのビジュアルが効果的に機能します。

次の例で、100% 積み上げ横棒グラフのビジュアルは、4 つの店舗間の売上比率を示しています。 この機能を使用すると、6 つの製品カテゴリ間で各店舗を比較できます。 実際の売上の値は表示されないことに注意してください。 代わりに、売上の割合が表示され、レポート利用者はどちらが高いのかを判断できます (必要に応じて、ツールヒントに実際の値を表示できます)。

次の例では、同じ情報を縦に 100% 積み上げ縦棒グラフとして表現できることに注目してください。 同等の結果が生成されます。

比例ビジュアル化に使用できるその他の Power BI コア ビジュアルには次のものがあります。

• 100% 積み上げ縦棒グラフ
• じょうごグラフ
• ツリーマップ
• 円グラフ
• ドーナツ グラフ

数値ビジュアル

数値は、すぐに注意を払う必要がある全体的なコールアウトを示しており、カードのビジュアルで表すことができます。 重要なデータを即座に伝えられるため、ダッシュボードや分析レポートにおいて強力です。

次の例では、カード ビジュアルに、すぐ簡単に読み取ることができる 1 つの値が表示されています。

複数行カードを使用して、1 つのビジュアルに複数の値を表示することもできます。

グリッド ビジュアル

テーブルとマトリックスは見落とされがちですが、詳細情報を効果的に伝える可能性があります。 テーブルには固定数の列が含まれており、各列はグループ化または集計されたデータを表すことができます。 マトリックスの場合、列と行に対してグループを使用できます。 背景色、フォントの色、アイコンなどの条件付き形式のオプションは、視覚的なインジケーターで値を強化できます。 この追加のコンテキストでは、単純なレポートの利用がサポートされ、レポート ページにバランスを取り入れることができます。

さらに、マトリックスで提供される階層ナビゲーションは最も優れたエクスペリエンスの 1 つです。 ユーザーは列または行をドリルダウンして、関心のある詳細なデータ ポイントを検出できます。

テーブルとマトリックスの 書式 のオプションを使用して、グリッド値の書式とスタイルを細かく制御できます。

次の例では、テーブル ビジュアルに、製品別の売上と販売数が表示されています。 売上高と販売単位の値のスケールは大きく異なるため、これらのメトリックを 1 つのビジュアルにまとめて表示することは、難しい場合があります。 ただし、条件付き書式を適用することで、レポート利用者はデータ バーから値の分布をすばやく理解できます。 製品を売上値で降順に並べ替え、売上が最も高い製品に注意を引いていることに注意してください。

次の例では、マトリックス ビジュアルに製品別および店舗別の在庫が表示されています。 条件付き書式を使用してインジケーターを表示し、データを理解するための視覚的な手掛かりを提供します。

パフォーマンス ビジュアル

パフォーマンスを伝達する場合は、値と共に、それと目標との比較を示す必要があります。 値と目標との違いは差異となり、それは好ましい場合と好ましくない場合があります。 色やアイコンによってステータスが伝わる場合があります。 たとえば、差異が好ましくない場合は、赤色または感嘆符 (!) アイコンを表示できます。

以下は、差異を含む、目標と比較した売上合計が表示される主要業績評価指標 (KPI) ビジュアルの例です。

KPI ビジュアルは、特定の目標に対する進捗状況を時間の経過と共に表示したい場合にも適しています。 KPI を構成するには、3 つの情報が必要です。

• 追跡する測定単位。たとえば、売上合計、従業員の雇用者数、ローンを提供した数、登録された学生数など。
• 測定の目標 (進行状況をその目標と比較可能にするため)。
• 時系列。たとえば、毎日、毎月、毎年など。

パフォーマンスを表示するために使用できる他の Power BI コア ビジュアルには次のものがあります。

• ゲージ
• 条件付き書式を使用したテーブル
• 条件付き書式を使用したマトリックス

地理空間ビジュアル

セマンティック モデルに地理空間情報が保存されている場合、マップ ビジュアルを使用してその情報を伝達できます。 Power BI には、コア マップ ビジュアルがいくつか含まれています。 各ビジュアルにはさまざまな書式設定オプションが用意されていて、適切に適用すると、地理空間データを強調できます。

次の例は、マップ ビジュアルと塗り分け地図ビジュアルを使用して、都市別の売上を表示しています。 この場合、データの細分性は都市レベルであり、パースペクティブは米国全体です。 プロット ポイント間の分散が大きいので、マップ ビジュアル (都市ごとにバブルを表示する) を使用すると有用な結果が生成されます。 しかし、米国の塗り分けマップ ビジュアルでは、都市の売上を十分に伝えることができません。

細分性を州レベルまで上げると、塗り分けマップ ビジュアルの方がマップ ビジュアルよりも良い結果が生成されます。 この場合、レポート利用者は色の段階を解釈することで相対的な売上を判断できます。

視覚的なレイアウト

多くの場合、デザインの要件に合うように複数のビジュアルの種類から選択できます。 選択内容を絞り込むには、レポート ページの使用可能な領域に最も適したビジュアルを考慮することもできます。 使用可能なページ領域を最大限に活用しながら、見た目に美しいビジュアルを使用します。

次の例は、2 つのビジュアルを並べて示しています。100% 積み上げ横棒グラフ ビジュアルと 100% 積み上げ縦棒グラフ ビジュアルです。 それぞれのビジュアルに同じデータが表示され、ページ上で占有される領域も同じです。 一方のビジュアルは読みやすくなっています。 この場合、100% の積み上げ棒グラフ ビジュアルを使用すると、相対的な値を簡単に決定できます。 その理由は、ビジュアルが横に長く縦に短い領域を占めているためです。長い横棒の長さは、短い縦棒の高さよりも解釈しやすいものです。

この状況は必ずしも当てはまりません。 ビジュアルが横に狭くて縦に長いスペースを埋める必要がある場合は、100% 積み上げ縦棒グラフの方が効果的です。 高さのある縦棒の高さは、短い横棒の長さよりも解釈しやすくなります。