パラレルカテゴリ
パラレルカテゴリ(英: Parallel Categories)は高次元のカテゴリカルデータを視覚化および分析する方法。カテゴリカルデータ(質的変数)からなるデータの層別や偏りなどを把握できるツール。
パラレルコーディネートと似ているが、パラレルコーディネートは連続値(順序尺度的な離散値も扱うことは可能)で相関関係等の把握に使われる(データを折れ線で表示)のに対し、パラレルカテゴリはカテゴリ・離散値で層別や構成比率を見る(データ比率を帯で表示)。パラレルカテゴリプロットとも呼ばれる。
研究開発チームの一員であるRobert Kosaraによると、当時、質的属性データを可視化する手段がツリーマップ(英: Treemap)やモザイクプロット(英: Mosaic Plot)に限られていた。また、扱おうとしているデータが離散的であるにもかかわらず可視化する位置や長さなどが連続しており、両者が不整合であることが問題であった。属性値自体は文字のデータ、年齢層(子供か大人か高齢者か)、性別(男性か女性か)などであり、これらを集計して扱うには数値として扱う必要があり、かつこういったデータは、多くが名義尺度であって順序尺度ではない。つまり順序に意味を持たず、さらには階層構造を持つことがある。
このようなカテゴリカルデータを扱うことを目的としてパラレルカテゴリプロットが開発された。ツリーマップやモザイクプロットでは入れ子構造が使用されており高次元でのデータの理解や比較が必ずしも容易ではないが、パラレルカテゴリでは値を表現する軸を平行にレイアウトし表示しており、特に変数の数が多い場合により理解や比較がしやすい。また、このシンプルなレイアウトには効果的なインタラクションをデザインするのが容易になる利点もある。