ねえ、すべて、
JMPのXan Greggによる興味深い新しい概念は、次のとおりです。パックされた棒グラフ。こちらの彼のブログ投稿をご覧ください。 https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Introducing-packed-bars-a-new-chart-form/ba-p/39972
これらのグラフは、データセット内の多くのカテゴリを処理するための良いアプローチです。特に、多くのカテゴリが合計のごく一部を構成しているデータの場合はそうです。私たちは皆、2つの大きなくさびと1ダースの小さなくさびがある円グラフを見てきました。これは、最大のカテゴリに焦点を当てることでその種の視覚化を改善しますが、コンテキストの背景カテゴリに関する情報を提供します。
このチャートのパラダイムで遊び始めたい場合は、Xanの投稿にスクリプトが添付されています。ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
Xanのコンセプトの説明は次のとおりです。
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何百ものカテゴリにわたる歪んだデータをどのように視覚化しますか？私はこれを助けることができる新しいチャートフォームを実験してきました。私はそれを「パックドバー」と呼んでいます。これは、順序付けられた棒グラフとツリーマップの合成です。以下は、最近のS＆P 500時価総額データを含む積み上げ棒グラフの様子です。
青い「プライマリ」バーと軸は、時価総額で12の最大の企業を示す通常の順序付けられた棒グラフを形成します。灰色の「セカンダリ」バーは、他の会社の1つを表しています。スペースが許せば二次バーの一部にラベルを付けることができますが、その主な目的は一次バーのコンテキストを提供することです。アイデアはフォーカス+コンテキストデータ視覚化の原則。
セカンダリカテゴリがいくつあるか、それらの合計サイズはどのくらいか、さらにはサイズがどのように分散されているかも大まかに把握できます。また、それらは主バーと同じスケールであるため、軸にまたがる長さから値の一部を推定することもできます。動的表示では、カテゴリラベルとセカンダリカテゴリの値にホバーラベルを介してアクセスできます。
