データの可視化シリーズ 第7弾 - 表計算の「割合」を使って時系列のトレンド を可視化する

# データの可視化シリーズ 第7弾 - 表計算の「割合」を使って時系列のトレンド を可視化する

こんにちは

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

[前回](https://qiita.com/takatoshiroto/items/59470ed7b1fee7602c7c)は、ラインチャートで表計算の累積合計を使用して、新規ユーザーの累積値のトレンドを見ていきました。

今回は、ラインチャートと**表計算の割合**を使用して、時系列のトレンドを見ていきたいと思います。

# データの可視化の目的

**目的**

ユーザーのOS別の割合をトレンドで理解したい


**使用機能**

* ラインチャート
* 色
* 表計算の割合


# 使用データ

今回もこのシリーズで使っている、activitiesというアクセスログのデータを使用します。このデータの取得とインポートは[こちら](https://qiita.com/takatoshiroto/items/281f777ebc9945ecb0c6)の記事にあります。

また今回は、このデータフレームのラングリングの6番目のステップを使用するので、チャートが正しく6番目のステップに「ピン」されていることを確認してください。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/caca6d5f-ea38-8ef8-688a-6250bd9a0a19.png)


もし、ステップのピンの変更方法がわからない場合は[前回の記事](https://qiita.com/takatoshiroto/items/9e76ca4527509852fd06)を参照してください。


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

今回も、新規のユーザー数のトレンドを見ていきたいためにチャートはラインチャートを選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/de8f4828-730f-e7d1-f605-9b621f42d4ce.png)


X軸にfirst_activity_dateを選択し、スケールを「週に切り捨て」を選ぶことで、週単位にデータを見れるようにします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/5cc427ec-ce38-0ae3-3491-a5645fb0aadf.png)


次に、Y軸にはuseridを選択し、集計関数に「一意な数」を選びます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/9dd465cd-102f-2392-173b-3f64a62359ff.png)


新規のユーザー数が週単位で表示されました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/28a6d653-a09a-017f-b124-94cf76ce24a3.png)


次に、OSごとの新規のユーザー数を可視化していきます。

色(グループ化)で、OSを選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/8d13b67a-1ffa-82a7-b84f-5109cda05028.png)


新規のユーザー数をOS別に可視化することができました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/48767a7a-3458-7daf-1e9f-9dca0b108e2d.png)


# 表計算：割合(% of 合計)を使う

それではこれから、OS別のユーザ数の「割合」のトレンドを見ていきましょう。

この「割合」の計算は、チャートの中にある「表計算」という機能を使って簡単にできます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/115519b1-f2ab-7ea8-42ee-6d0241709d37.png)


計算のタイプは割合を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/1946d6fb-d7bf-c8bb-c0a1-e4f6210e8864.png)


値の集計方法は**合計値**、方向は**X軸**にしましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/a09413b1-6611-7264-d488-dbfb957786cb.png)



新規ユーザーのOS別の割合のトレンドが可視化できました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/87db2ae0-c922-1565-89d2-4bb17e4180af.png)




ちなみに、割合を見たい場合には、エリアチャートなども使うこともできます。

ラインチャートからエリアチャートに変更します。

![1A47D307-262E-4471-B7CF-1D59AD19EB8D-6241-00000A606599DAA5.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/d76d342e-ee98-cc77-439a-6d130672acf2.png)


エリアチャートでユーザーのOS別の割合を表示できました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/192148/69ec2a41-8542-c0ab-7804-2199267cd4eb.png)



# まとめ

今回はラインチャートに表計算の**「割合」**を使用して、OS別の割合がどう推移しているかのトレンドをみていきました。

時系列のデータであれば他にも「表計算」を使用して、データの中にある様々なトレンドを可視化することができます。

例えば、時間軸では一番最初の時の値から比べて、どれだけ大きくなっているのか、逆に小さくなっているのか、そう行ったトレンドが見たい場合があるかもしれません。
例えば、株価のようなデータであれば、ある期間の最初の日から比べてどれだけ上昇、または下降しているかのトレンドが時系列で見れれば便利です。

そこで、次回は時系列データのトレンドを「表計算」の「差の割合」というメソッドを使用して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8弾 - 表計算の「差の割合」を使って時系列のトレンドを可視化する](https://qiita.com/takatoshiroto/items/c3188a3fdd39d184861a)

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