箱ひげ図でデータのばらつきを分析

[Yellowfin](https://yellowfin.co.jp/) [BI](https://yellowfin.co.jp/blog/2019/11/21-blog2-summary-of-bi-tools) の箱ひげ図を使って、データのばらつきを分析してみます。

## 1. 箱ひげ図とは?
下のイメージように、箱から上下あるいは左右にひげが伸びたような形状のチャートであることから、箱ひげ図と呼ばれています。英語名では box plot、box-and-whisker plot などと呼ばれ、1970年代にアメリカで開発されたチャートだそうです (出所：Wikipedia)。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/c1d9c5bb-4f0c-028f-dfd6-25250d2abeae.png)
1 つのチャートに最大値、最小値、中央値、平均値などをまとめて示すことができ、様々な用途で用いられています。第1四分位は下から 1/4 に位置する数値、第3四分位とは下から 3/4 に位置する数値を示します。ちょうど真ん中に位置する数値は中央値です。
 

## 2. データの準備
箱ひげ図を作成するためには、2つの軸と、1つの集計値が必要です。
今回は、[総務省統計局](https://www.stat.go.jp/)がオープンデータとして公表している都道府県別総人口のデータを使って、都道府県毎の外国人人口の割合を分析してみようと思います。
・軸：「都道府県」「年」
・集計値：「外国人人口割合」
[総務省統計局](https://www.stat.go.jp/)から人口に関するデータを取得し、それをデータベースのテーブルに取り込みます。直接データベースに取り込む以外にも、Yellowfin トランスフォーメーションフローを活用することも可能です。
トランスフォーメーションフロー：https://wiki.yellowfin.co.jp/pages/viewpage.action?pageId=2293853

## 3. ビューの作成
以下の情報を参考にビューを作成します。
|列名|フィールドタイプ|
|---|---|
|年|ディメンション (軸)|
|都道府県|ディメンション (軸)|
|外国人人口割合|メトリック (集計値)|

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/a3ff6cfd-22b9-74ad-06e4-b4e30df9224b.png)

ビュー：https://wiki.yellowfin.co.jp/pages/viewpage.action?pageId=2294284

## 4. グラフの作成
準備が整ったら、グラフの作成に手順を進めます。新規でレポートを作成し、以下の手順に従ってグラフを作成します。

#### 4-1. [データ] ステップ
ビューに設定した軸と集計値を全てテーブルに配置します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/75ac5bf9-56fa-84db-5b9b-91ca43cf7711.png)

フィルターに 「年」 を配置し、以下画面コピーを参考に任意の年で数値の比較ができるようにします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/4c4dae6e-0704-0b89-6e12-a36d8acf2c34.png)

#### 4-2. [グラフ] ステップ
[グラフの選択] > [分析] から箱ひげ図を選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/40fc12b4-dfdd-40f6-7057-990aaa20dde1.png)

横軸に集計値「外国人割合」、縦軸に軸「年」を配置します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/d15883ad-578d-75c0-29fa-03f0c6d00c40.png)

これで作業は完了です。「公開」して動作を確認してみましょう。

## 5. 分析
2000年、2010年、2015年を比較してみます。一目見ただけでも、各都道府県の人口に占める外国人人口の割合が増えていることが確認できます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/59e8b9bb-2eb9-cc7c-390b-50379ae22597.png)

ツールチップを表示させるとより詳細が確認できます。2000年と2015年を比較してみると、平均、中央値、最小、最大、第1四分位、第3四分位の数値がこぞって上振れしていることが分かります (相加平均：0.22ポイント、中央値：0.21ポイント、最小：0.06ポイント、最大：0.94ポイント、第1四分位：0.14ポイント、第3四分位：0.23ポイント)。2015年には最大で人口の3%が外国人という都道府県もあるみたいですね。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/c8d573b2-e0fd-a026-0cf7-2408a09cd72c.png)

テーブルを確認すると分かりますが、東京都と愛知県で外国人の人口比率が高いことが分かります。国際都市東京の外国人人口比率が高いことはなんとなく分かりますね。愛知県に関しては、トヨタ自動車のお膝元ということもあり、製造業に従事する外国人の方も多いのかもしれません。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/1713189d-ee4b-6b5e-db8a-69e8d1691f54.png)

少子高齢化に伴い、日本の生産労働人口は急速に減少しています。労働力不足を補うために、積極的に外国人の労働力を受け入れているんですね。一方で、コロナ禍の影響もあり、ここ数年は多くの外国人が日本に入国できない事態が続いています。早く正常な状態に戻って欲しいと願うばかりです。

## 6. 分析 その2
別のデータも分析してみようと思います。みんな大好き NBA 1試合当たり平均得点を分析します。この数値が高い選手が得点王と呼ばれます。

1998-99 シーズンと 2018-19 シーズンを比較してみます。コロナ禍の影響により、2019-2020 シーズン以降 NBA は変則的な運営をしています。そのため、直近でコロナの影響を受ける前の2019-2020シーズンと、10度の得点王に輝いた[マイケル・ジョーダン(Michael Jordan)](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%B1%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%B3) の時代が終わり、世代交代がなされた2018‐19シーズンを比較してみようと思います。なお、両シーズンとも得点 0 の選手が複数人います。これら選手は外した形で比較をしようと思います。データは [NBA 公式サイト]( https://www.nba.com/)のスタッツを参照しました。

パッと見た感じ、2018-19シーズンの方が各選手の1試合当たり平均得点が高いことが分かります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/7ef22d1c-305f-8f99-39a1-4019580f9e7f.png)

もう少し詳細に両シーズンを比較すると、2018-19 シーズンの方が、最大値、第1四分位、第2四分位が上回っています。2018-19 シーズンの最大値は1試合当たり 36.1 点で、[ジェームス・ハーデン (James Harden)](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%83%BB%E3%83%8F%E3%83%BC%E3%83%87%E3%83%B3) が記録しています。とんでもない得点力ですね。ちなみに、八村塁はこの翌シーズンから NBA に挑戦しています。
1998-99シーズンの得点王はNBA史上最も身長の低い得点王 [アレン・アイバーソン (Allen Iverson)](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%B3)。全身タトゥーにコーンローヘアーというファッションを NBA で広めたことでも有名な選手です。見た目に加え、小さい身長をハンデとせず、クロスオバーでディフェンスを抜きカットインするアイバーソンのプレースタイルはマジで格好良かったです (おじさんの独り言)。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2128512/13e1fc55-e97f-ef30-e7b5-19cb48c66d1f.png)

皆さんもご存じの通り (?)、現代バスケはセンタープレーヤー (身長が大きくインサイドでプレーすることが多い) でも3ポイントを狙う時代です。そのような背景もあり、NBA の1試合当たりの平均得点は過去20年間で右肩上がりに伸びてきています。微増とは言え箱ひげ図で各数値が過去シーズンと比較して最近シーズンで伸びていることにも、高得点傾向が表れています。
と、いつになく興奮気味に述べてしまいました。まだまだ述べ足りない感じがしますが、この辺りで自制しようと思います。
とまぁこんな感じで、自分が好きな分野の数字も箱ひげ図で分析してみると面白いかもしれません。

## 7. 最後に
Yellowfin には様々な機能が備わっています。色々な分野に活用できることを、今後も継続的に紹介していければと思います。
では皆様、良いデータ分析を! Cheers!