SPSS Modeler ノードリファレンス 4-2 棒グラフ

# 4-2 棒グラフノード[グラフ作成タブ]
<img width="200" alt="107_89棒グラフ.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/29cead26-c669-4ad8-c7e0-25db471ca4be.png">


## 1.ノードの目的
棒グラフを作成します。棒グラフは離散値データの分布や度数を確認するグラフです。

##2.解説動画（60秒）

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/4oGRybeqVNk" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

## 3.クイックスタート

[車両利用目的]を棒グラフで表示します。
＊サンプルデータ（CSV）は[5.参考情報]からダウンロードできます。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.48.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a55ae1ca-ce3c-1ab7-0e96-5a6ef55a3029.png)


[棒グラフ]をデータノードにリンクして編集します。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.50.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/faa03080-f269-abe4-20f1-d62be45d8fc5.png)

フィールドに[車両利用目的]を選択して[OK]ボタンで完了です。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.51.54.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9765378e-530b-a3a1-69ab-555fdce54744.png)

棒グラフができました。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.52.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/11dadcc8-d61c-1124-6326-9435fa5daf86.png)

[グラフ]タブで別の表現になります。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.52.41.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9757e744-5edf-c501-f211-4e9b597fdf5d.png)

## 4.Tips

### 棒グラフのオプション

#### 色のオーバーレイ
[色]に[性別]を選択します。[ソート]を[出現頻度順]にします。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.57.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/07b2cf0f-dbc8-2527-5655-26ae990d89ac.png)

![スクリーンショット 2022-01-25 10.57.40.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b20cd88b-0532-91b3-f08d-4aa9ab7ba421.png)
![スクリーンショット 2022-01-25 10.58.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a321797c-9c34-5d44-0a4c-92b4e212ce5e.png)

#### 色と正規化
[色で正規化]にチェックをします。
タイプDが比較的女性比率が高いとわかります。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.58.56.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3c18444d-0cdb-187f-4f43-77f6f903c51d.png)

### 棒グラフを使ったデータ加工の自動生成

#### 条件抽出ノードの自動生成
①[表示]メニューから[インタラクティブグラフ]にチェック。[魔法の杖]ボタンを押して[タイプC]のグラフを選択します。
②[生成]メニューで[マークした要素の条件抽出ノード]を選択します。
③[条件抽出]ノードが自動生成されます。
![スクリーンショット 2022-01-25 11.06.38.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3ce1973d-ffb9-fe52-d50c-8e99a9eeb390.png)

#### データ分類ノードの自動生成
[タイプA]から[タイプC]を選択して[編集]メニューから[グループ化]
![スクリーンショット 2022-01-25 11.19.32.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3ba1f445-fe7c-53c5-8d44-748a05923e2f.png)

[編集]メニューから[グループの編集]
![スクリーンショット 2022-01-25 11.20.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ac6ee086-d69e-eb47-5b28-1fad12d05b05.png)

グループ名を記入します。
![スクリーンショット 2022-01-25 11.21.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/34a2f795-ca00-734e-c749-8f927c7fce88.png)

[D以外]に統合されました。[生成]メニューから[データ分類ノード（グループ）]を選択。
![スクリーンショット 2022-01-25 11.22.20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4bf90534-f43c-5685-07ae-4ec0eef651bf.png)

ストリーム領域に[データ分類]ノードが自動生成されます。設定は以下のようにセットされています。新規フィールド名のみ変更しておきます。
![スクリーンショット 2022-01-25 11.23.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/af9205e7-1624-26e9-41ad-fa16bc674999.png)

4種類の[車両利用目的]から新たなフィールド[グループ]で2種類に再編成できています。
![スクリーンショット 2022-01-25 11.23.43.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/539d0c50-8105-e081-5ee0-dc65aaad06ef.png)

#### バランスノードの自動生成

https://qiita.com/416nishimaki/items/a873ffd1eb14a13296be

以下の推しノードブログの後半で[バランスノード]を[棒グラフ]から生成する方法が解説されています。不均衡データでも安定したモデルを作る際に利用します。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-10/


### Ver18.2以降の新グラフでの棒グラフ

#### 新グラフ機能での棒グラフ
右クリックで[データの表示]で新グラフ機能を呼び出します。
![スクリーンショット 2022-01-25 10.16.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a9cdf55e-4d50-34ec-646c-7170a12b4c3b.png)

棒グラフを選び、[カテゴリ]を[車両利用目的]にて[分割]を[性別][積み上げ]にした例です。
![スクリーンショット 2022-01-25 14.28.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e37a69c3-697e-c48c-34a0-e19547045ecf.png)


## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/attitude.csv

#### SPSS Modelerの棒グラフノードをPythonで書き換える

https://qiita.com/kawada2017/items/e0a32ec84dd771dd7b89

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-distribution-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee