データ可視化で一番使う10種類の地図/マップデータ可視化で一番使う10種類の地図/マップ最終更新日:2020-2-24データを可視化する際、様々な種類の地図を利用することが多いでしょう。統計によると、80%以上のデータは何らかの位置情報を含めるそうです。地図は、一般の可視化グラフよりデータをわかりやすく、美しく表示します。どんなに退屈な情報であっても、地図上に表現すれば注目を集められます。地図は地理で扱う統計データを分析します。使う用途によって、塗りつぶしマップ、行政マップ、ヒートマップ、ドットマップ、フローマップ、バブルマップなど、多くの種類があります。それに、点、線、棒、バブルなどを組み合わせて使用することもできます。この記事は、【13選】代表的なグラフの種類と作り方まとめに続き、一番使う10種類の地図を紹介します。(注:記事内の地図はFineReportで作成されます。全ての機能をお試しいただける無料トライアル版のダウンロードはこちらへ。カスタマイズされたエリアごとににデータを表示し、マップ上の色の濃淡、種類から数字の大小を知ることができます。塗りつぶしマップはヒートマップと異なり、地理的な境界が必要であり、境界線内のデータが均一化されます。ある特徴の地理上の分布と地域内の変動を表します。下図に示すように、都道府県の売上高が高いほど色が濃くなります。ポイント分布マップポイント分布マップは、広範囲に分布した地理データの中の特定場所の情報を表示します。ビジネスを全国で展開し、各地域の支社に関するデータを表示したい場合、一般的なマップより精度が高いポイント分布マップを利用すると、位置を正確かつ迅速に見つけることができます。応用シーン:ポイントに基づいたイベントの分布。下図に示すように、広範囲内の交通事故を追跡できます。画像、テキスト、視覚効果によって事件をマークします。ヒートマップヒートマップは、地理的範囲内のデータの強弱を色の濃淡で視覚化します。Webアクセス解析の手法として、サイトの各ページでユーザーがどのような行動をするのかを可視化するクリックヒートマップを含めています。応用シーン:地震、PM2.5、人口の分布など。ある地域に犯罪が密集している場合、その地域を赤で表示します。犯罪がより少ない地域を青で表示します。このようにヒートマップを利用すると、安全な場所と危険な場所を特定できます。ヒートマップは塗り付けマップと異なり、地理的な境界を引きません。フローマップフローマップは、地図とフローチャートを組み合わせ、出発地と目的地の間の移動状況を視覚化する地図です。出発地と目的地をポイントにしても、エリアにしてもいいです。矢印線の向きを移動の方向を、線の太さや色で移動量を示します。フローマップは必ずしも精確な移動経路とは限りませんが、商品や情報が出発地から目的地への移動を抽象的に表現する1つの方法です。下図は東京を中心に貨物をどの地域へ輸送するかを描きます。路線図はみなさんに一番詳しい地図だと思います。電車に乗るなどの日常生活でよく路線図を使うでしょう。路線図はフローマップより移動経路の精度が高いので、作成がちょっと複雑です。応用シーン:鉄道、バズ、自動車や道路、送電線などの路線。下図はニューヨーク市の地下鉄の路線図です。ヒート-ポイント分布マップヒート‐ポイント分布マップは、ヒートマップとポイント分布マップを組み合わせる地図です。ヒートマップと比べて具体的な位置を把握できます。ポイント分布マップと比べてデータ数値の大小を直感的に感じられます。応用シーン:直感的に地理的範囲内の特定場所の情報を表します。下記のバス停利用状況のマップでは、人が多いほどポイントが大きくなり、色が濃くなります。最大人数と最小人数をマークすることもできます。時間情報と空間情報を含め、特定対象の移動と分布を視覚化する地図です。各ポイントの時間と空間における分布を記録します。応用シーン:映画でよく見られる犯罪者追跡用の地図など。データ空間分布地図データ空間分布地図はフローマップと路線図を組み合わせた地図です。具体的な例でこの地図を説明しましょう。下図は、鉄道線路毎の利用客の移動を可視化する空間分布地図です。異なる色で線路を、線の太さで移動量を示します。応用シーン:データ空間分布地図により、一定時間内の鉄道利用客数の分布状況を把握し、人手配置を最適化できます。縦棒-ポイント分布マップポイントの値を縦棒で表示する高度のポイント分布マップです。その値をバブルなどのほかの形で表すこともあります。応用シーン:ポイント分布マップの全ての応用シーンにこの種類を使えます。不動産プロジェクトなど、実物の地理的分布に重点を置く場合に縦棒‐ポイント分布マップをおすすめします。カスタムマップカスタムマップは、好きなようにマップを描画してデータを表現するものです。どのようなシーンにも対応できますが、データ分析と視覚設計のスキルが必要です。FineReportで作ったカスタムマップを以下に挙げます。まとめ以上はデータ可視化でよく使う10種類の地図を紹介しました。データを可視化する際、ニーズに合わせた地図を選択し、レポート作成に役立てましょう。最後、地図作成ツールの選択を強調したいと思います。Excel、D3、PSなどでもマップを作れますが、利用する前にデータ可視化の目的を考える必要があります。Excelに慣れた方はExcelを選択できます。Excelの地図の種類はそれほど豊富ではありません。Excel2013以上のバージョンのみにPowerMap機能を備えています。D3.jsのようなチャートライブラリを利用するにはプログラミングスキルが必要です。様々な種類のデータを地図化したい一方、データモデリング、プログラミング、データクリーニングなどの専門知識を持っていない場合、FineReportのようなノンプログラミングのデータ可視化ツールをお勧めします。以上に挙げた地図は少し複雑に見えるかもしれませんが、実際にFineReportの地図機能を使用しました。簡単なドラッグアンドドロップ操作で、データを地図に表示できます。