パラレルコーディネート
高次元データのデータ分布状況を各次元の変数軸を並べ視覚化および分析する方法。多次元の数値データセットの相関関係やクラスタリング(データの群化/集中化)・外れ値などの状況を直感的に把握できる。平行座標とも呼ばれ略称はPCP(英: Parallel Coordinates Plot)。
一般的なグラフでは軸は直角に垂直配置(通常は、x軸が横軸、y軸が縦軸)されるが、平行座標においては互いに平行に配置(x軸とy軸が平行、以下z軸も平行...)される。散布図では、項目が点で表示されるのに対し、平行座標では、1つの項目が平行軸をジグザグに結ぶポリライン(ギザギザの折れ線)で表現され、関連する属性値の位置で各軸と1回だけ交差する。パラレルコーディネートプロットや平行座標プロットと表記されることもある。パラレルカテゴリに似ているが、パラレルカテゴリは質的変数に用いられるもので、パラレルコーディネートでは量的変数を扱う。離散値も扱うこともできる。
データベースを平行座標に変換するために公開されている著名なソフトウェアはELKI、GGobi、Mondrian、Orange、ROOTなど。ライブラリにはJavaScriptではProtovis.js、D3.jsがあり、D3.Parcoords.jsは、平行座標プロット作成に特化したライブラリ。PythonのPandasでは、matplotlibが使用できる。R言語では標準で含まれているMASSライブラリのparcoordがあるもののインタラクティブではない。ggplot用にはGGallyライブラリのggparcoordなどがある。クロスプラットホームで使えるライブラリとしてPlotlyがあり、Python/R/ggplot2/Julia/Javascript/F#/MATLABなどで使用できる。