データの可視化シリーズ 第2弾 - バーチャートを使って「比べる」

# データの可視化シリーズ 第2弾 - バーチャートを使って「比べる」


こんにちは

Exploratoryの[白戸](https://exploratory.io/author/GMq1Qom5tS/notes)です。

[前回から](https://qiita.com/takatoshiroto/items/281f777ebc9945ecb0c6)スタートしたデータの可視化シリーズですが、
今回はデータの比較を行なっていきます。

使用データとサマリーは前回の記事にあるので、まだの方は前回の記事でダウンロードお願いします。

使用データ：activities


# データの可視化の目的

**目的**

* どの国がサービスの利用者数が多いのか知りたい
* どの国が利用者の使用頻度が高いのか知りたい

**使用機能**

* バーチャート
* リファレンスライン


それでは、実際にデータの可視化をしてみましょう！

# 可視化

チャートはバーチャートを選択して、X軸にCountry、Y軸にCounts(SUM)を選びます。

すると下記のように、各国のアクセス回数の合計がバーチャートで表示されたかと思います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/f6eb3b65-ee71-5e2d-3c4f-342766466fa7.png)

US の値がかなり大きいことがこのグラフから読み取れます。しかし、Otherも多いことがわかりました。今回は、Otherではなく、どの国のアクセス数が多いのか知りたいのでOtherを抜いたグラフにしたいと思います。

チャート上部にある**フィルタ**をクリックして、列にCountry、演算子に等しくない、値にOtherを選択しましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/1f842bb6-ec1a-0851-c6de-e25f6e0c10ff.png)



するとOtherの値を抜いたチャートが表示されたかと思います。


このままでは直感的に国のアクセス数が多いのかわからないため、ソート機能を使いたいと思います。


ソートをクリックし、Y1軸にDESC(降順)を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/3fabc0de-b8a0-0242-4ba7-fa2f4add1f6f.png)



綺麗にアクセス数が多い順に並びました！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/4ffcf88d-82e9-1922-09b9-58244d73a5f3.png)


USがJapanの４倍近くありますね。これで、上位の３カ国がわかりました。

次にアクセス回数の平均をみていきたいと思います。
Y軸の隣にあるハンバーガーメニューをクリックし、リファレンスラインを選択。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/406931e6-7a6e-2c3e-36d0-a6a20883fc2c.png)



リファレンスラインのタイプは、今回は平均値をみたいために、平均を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/41e9ae11-615c-22a9-40d6-6415de0625d1.png)


適用を押すとリファレンスラインが引くことができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/5605f3d7-ea6e-e590-520b-ec4a489f8cd8.png)


リファレンスラインの平均値が表示されました。平均値をみると、US のせいで引っ張られているような気がします。
そのため、US をOtherと同じように、フィルタ機能を使用して抜いてみます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/18716d34-6e39-26c5-e75d-88c4f03875d3.png)


すると、各国の値がより綺麗に見ることができました。
また、リファレンスラインもチャートにある値に応じて、平均値が12Kから6kに下がりました。

このチャートからは、上位グループ(US, Japan, UK)と、中間グループ(Brazil, Australia, India)、下位グループ(Canada, France, China, Germany)の３グループがあるようです。

次に、Y軸のcounts(SUM)から(AVG)に変えてみましょう。そうすることで、ユーザー一人当たりのセッション回数の平均になります。

※先ほどフィルタで作成したUnited Statesの項目を削除します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/3cf09bfa-928d-ed10-575d-bfb080d05fdb.png)



アクセスの総回数ではなく、ユーザー一人当たりのアクセス回数になりました。


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/e2f9a541-f441-150b-be58-b30619bd615b.png)


アクセスの総回数ではUSが一番でしたが、一人当たりのアクセス回数の平均ではAustraliaが一番高いことがわかります。

ということは、ユーザーのエンゲージメントが高いのがAustraliaで、単純にユーザー数が多いのがUSなのではないか？

では、次はユーザーの数を見てみましょう。
Y軸にuserid(UNQ)を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/a8bf15c2-8ce6-4c1f-e5ed-f839eae755bc.png)


各国のユーザー数が表示されました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/10fbb84b-0994-f7b2-75aa-1e551d3d3e15.png)


上位３カ国はセッション総数と比べて変化はありませんが、
中間層にいたBrazilとAustraliaはユーザー数が低いことがわかります。

# まとめ

今回はバーチャートを使って、各国ごとにセッション総数、ユーザーあたりの平均セッション数、ユーザー数をみていきました。

今回は、観察できたこととして、
US とJapanはどのチャートでも高い数字をだしていたましたが、UK はユーザーの平均セッション回数が平均に比べると少ないようです。
AustraliaやBrasilは使用頻度が高いがユーザー数が少ないことがわかりましたね。

では、OS別に見てみてはどうなんでしょうか。
次回は色(グループ化)を使用し、OSで分けた各国のデータを可視化していきたいと思います。

* [データの可視化シリーズ 第3弾 - 「色」と「繰り返し」を使ってバーチャートを「分割」する](https://qiita.com/takatoshiroto/items/f3ef6d2c18ebeb11cf67)

ぜひ次も読んでみてください！

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# Exploratoryデータ・アカデミー

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