Power BI でのデータ可視化と聞くと、棒グラフや折れ線グラフを思い浮かべる方が多いかもしれません。しかし、データ間の相関関係を把握したり、分散の度合いを視覚的に捉えたりするのに最適な方法の一つが「散布図」です。散布図をうまく活用すれば、ビジネス上の課題や改善点がくっきりと見えてくるかもしれません。この記事では、Power BI で散布図を活用する方法や、業務でどう生かせるのかを解説します。
散布図とは？
散布図は、横軸（X 軸）と縦軸（Y 軸）にそれぞれ異なる数値データをプロットして、両者の関係性を視覚化するグラフです。例えば、「顧客ごとの購買金額」と「購買頻度」、あるいは「製品の品質スコア」と「不良率」などをプロットすることで、相関関係を一目で把握できます。相関がある場合は、斜めに線を引いたような分布になりやすいですし、相関がない場合はバラバラに点が散らばるといった特徴が表れます。
Power BI での散布図の作り方
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データの準備
- 散布図に使いたい数値データを 2 列以上用意します。例：
- 「売上金額」(X 軸)
- 「訪問回数」(Y 軸)
- カテゴリ別や時系列で色分け・サイズを変えたい場合、属性や日時の情報も用意しておくと便利です。
- 散布図に使いたい数値データを 2 列以上用意します。例：
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Power BI Desktop でビジュアルを選択
- [レポート] ビューで「散布図」のアイコンを選びます。バブルチャートとも呼ばれることがありますが、同じ散布図タイプとして利用できます。
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フィールドの割り当て
- 「軸 (X 軸)」に売上金額、「軸 (Y 軸)」に訪問回数など、相関を見たい項目をそれぞれドラッグ＆ドロップします。
- 「詳細」や「凡例」にカテゴリーや製品名などを入れると、色分けされた散布図となり、どのカテゴリがどのエリアに分布しているかが一目でわかります。
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サイズや色の調整
- [フォーマット] オプションでバブルの大きさや色、境界線などを調整します。カテゴリーや数値に応じてバブルのサイズが変わる設定も可能です。
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ツールチップの設定
- 散布図の点にマウスオーバーした際に表示される情報（例えば、顧客名、売上合計など）を「ツールチップ」欄に設定することで、詳細情報を簡単に確認できます。
散布図がもたらすビジネスインサイト
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相関関係の発見
購買金額と訪問頻度に強い相関がある場合、その相関を深堀りすると新しい施策につながる可能性があります。 -
外れ値（アウトライヤー）の特定
大多数の点とはかけ離れた位置にプロットされたデータは、特殊なケースや問題点を示しているかもしれません。早期に発見して分析することで、リスク回避や新たなチャンスの発見につながります。 -
セグメンテーション
散布図に色分けを加えることで、顧客層や製品グループごとの特徴を直感的に把握できます。たとえば「高価格帯の商品を頻繁に購入する顧客」「低価格帯の商品を集中して購入する顧客」などのグループがすぐに見えてきます。
散布図活用にあたって気をつけたいポイント
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データの正規化やスケーリング
X 軸と Y 軸の数値範囲が大きく異なる場合、片方が小さい値しか扱わないために相関が見えにくくなることがあります。必要に応じて正規化やスケーリングを行うと、分布がわかりやすくなります。 -
サンプル数の確認
データの点が少なすぎると、分布傾向が正しく見えなかったり、偶然性の影響が大きくなるかもしれません。十分なサンプルを用意したうえで散布図を分析しましょう。 -
外れ値をどう扱うか
ビジネスにおいて外れ値が意味するのは必ずしも「間違い」だけではありません。特異な行動をとる顧客層を発見するチャンスでもあります。安易に除外せず、一度は原因を探ってみるとよいでしょう。
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まとめ
Power BI の散布図は、シンプルながらも非常に強力なデータ可視化ツールです。相関関係や外れ値の発見はもちろん、カテゴリー別に色分けすることで多角的な分析が可能になります。ただし、データのスケーリングや外れ値への対応など、いくつかの注意点を踏まえて活用することが大切です。
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