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スパイラル・チャートで見る日本の気温変動

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1898年から現在までの日本の年平均気温の偏差を、スパイラル・チャートで可視化しました。

RawGraphsのスパイラル・チャートを使えば、長期間の時系列データを渦巻き状に配置し、時間経過に伴う変化の傾向を一目で捉えることができます。

ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。

dataviz.jp

スパイラル・チャートで見る日本の気温変動

rawgraphs.dataviz.jp

データの取得

気象庁が公開している「日本の年平均気温偏差」のデータを使用しています。

日本の年平均気温偏差 — 気象庁

このデータは1898年から2025年までの各年について、1991〜2020年の30年平均値を基準とした気温偏差（℃）を記録したものです。近年は+1℃を超える正の偏差が続いており、長期的な気温上昇の傾向が読み取れます。

RawGraphsでの可視化

RawGraphs にCSVデータを読み込み、チャートの種類から「スパイラル・チャート」を選択します。

時間軸に年を、値に気温偏差を割り当てると、中心から外側に向かって年代が進むスパイラル状のチャートが描画されます。外周に近づくほど近年のデータとなり、色や位置の変化から気温上昇の傾向が視覚的に浮かび上がります。

スパイラル・チャートの利点

棒グラフや折れ線グラフでも同じデータを表現できますが、100年以上の長期データでは横に長くなりすぎてしまいます。スパイラルチャートはコンパクトな面積に長い時系列を収められるため、全体の傾向を俯瞰しやすいのが特長です。

渦巻きの内側（過去）と外側（現在）を比較することで、気温偏差が年々大きくなっていく様子を直感的に把握できます。

パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

タンパク質が多め、糖分が少なめという「理想のヨーグルト」を探しましょう。

パラレル・コーディネイトチャートであれば、複数条件を同時に適用したデータのフィルタリングが手軽に行えます。

ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。

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パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す

parallel-coordinates.dataviz.jp

有料ユーザーであれば、上記リンクから編集可能なプロジェクト・ファイルとして開くことができ、作り方を学んだり、データのあり方を確認することができます。

データの収集

まずはコンビニで販売しているヨーグルトの栄養成分を用意。各メーカーサイトに掲載されている栄養成分のデータを収集しました。

パラレル・コーディネイトチャートでの可視化

70種類のヨーグルトの栄養データを読み込み、Min-Maxスケールに切り替えると、異なる単位の指標が同じ0-1の軸に揃います。

複数軸でのフィルタリング

たんぱく質の軸を上部でブラッシングし、炭水化物の軸を下部でブラッシングすると、「高タンパク・低糖質」の条件を満たす商品だけが青い線で残ります。

浮かび上がったのは濃密ギリシャヨーグルト PARTHENOプレーン――たんぱく質10.9gに対し炭水化物わずか4.6g。

軸の並び替えも可能

軸のドラッグで並べ替え、テーブルの行にホバーすれば該当ラインがハイライトされ、データの「手触り」が変わる体験をぜひ試してみてください。

行政区割の地図に塗り絵のようにデータで着色する

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

いわゆる白地図とよばれる行政区割の地図に、塗り絵のようにデータで着色することを「コロプレス・マップ」といいます。階級区分図と呼ばれることもありますが、これはデータ加工の手法なので、可視化名称とは異なります。

本サービスの「日本地図コロプレス」や「都道府県地図コロプレス」を用いれば、かんたんに高品質なコロプレス・マップを作成することができます。

ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。

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福島県_人口の増減率_2011-2024

choropleth-prefectures.dataviz.jp

サンプルデータでの可視化

あらかじめ用意してある人口データを福島県の地図で可視化することこのようになります。「面積で割る（/km²）」チェックボックスをONにすることで人口密度のデータになります。

ちなみにカルトグラムとよばれる面積にもデータを反映させる手法（これもツールとして用意してあります）を用いるとこのように地図が歪んだような表現になります。

オリジナル・データでの可視化

自分でデータを用意して可視化することももちろん可能です。

その場合はサンプルデータをダウンロードし、地名だけ残すと、どんな地名ごとにデータを用意すればいいかわかりやすいです。

2011年と2024年で人口を比較しているデータ

福島県が公開している「福島県現住人口調査年報資料編」をダウンロードします。このデータには2011年と2024年で人口を比較しているデータです。

使用するシートのみを残し、かつ使用する表のみを残します。

ここまでできたら OpenRefine に読み込んでクレンジングしていきます。

不要な空白やコンマを取り除きます。マイナス表現が「△」になっているので、マイナス記号「-」にしておきます。

サンプルデータをダウンロードして市区町村名のみにしたファイルも OpenRefine で別なプロジェクトとして読み込みます。

「このカラムに基づいてカラムを追加」という操作で、ExcelでいうVLOOKUPのような操作、二つの表を横方向に結合します。

OpenRefine 専用スクリプトで結合します。

cell.cross('PROJECT_NAME','KEY_COLUMN_NAME').cells['COLUMN_NAME_TO_GET'].value[0]

PROJECT_NAME…オリジナルデータのプロジェクト名
KEY_COLUMN_NAME…キーとしたい列の名称
COLUMN_NAME_TO_GET…結合したい列の名称

データが存在しない双葉町、浪江町、大熊町、富岡町以外はうまく結合できていることがわかります。

人口の増減率が高い自治体ほど色が濃く表現されています。

二つの変数を総当たりにみるメッコ・チャート

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

毎年電通さんが公表している「日本の広告費」。業種ごとのインターネットを覗く四媒体別広告費を可視化しました。

通常、棒グラフか円グラフを使うと、業種数（21つ）か媒体数（4つ）だけチャートを作成する必要がありますが、メッコ・チャートであれば、縦横の比率としてこれらを一つのチャートで表現することができます。

ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。

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業種別マスコミ四媒体別広告費（2025年）

rawgraphs.dataviz.jp

データについては、電通さんのPDFを参照させていただいております。

2025年日本の広告費 - News（ニュース） - 電通ウェブサイト

PDFから表データを取り出す

公開資料がPDFで公開されています。このままではコンピュータで扱うことはできません。手作業でデータ化するのも面倒です。

こんなときは Tabula を使うと簡単に、PDFから表データを取り出すことができます。

dataprep.jp

Tabula PDF

PDFから表データを取り出す

tabula-pdf.dataprep.jp

データをクレンジングする

コンピュータで扱える整頓データにするためには OpenRefine が便利です。ビジュアルに確認しながらデータをクレンジングできます。

不要な列を削除しました。そして不要な空白やコンマも削除しました。

そのままではクロス集計（マトリックス形式）された状態ですので、エクセルでいうピボットテーブルの逆を行います。OpenRefineならそれもビジュアルに行えます。

これでデータのクレンジングは終了です。好きな可視化ツールを使いましょう。今回はメッコ・チャートが簡単に作れる RawGraphs を用います。

RawGraphsでデータ可視化する

RawGraphs は一画面で完結するツールで、工程を終えると、下へスクロールすることで、次の工程が現れます。

完成

PNGで出力すれば、スライドに掲載するなり、ウェブに掲載するなりできますね。

SVGで出力すれば、パワーポイントやAdobe Illustrator、Figmaなどのデザインツールで編集できます。軸ラベルの一部が近すぎるので調整してみました。

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スパイラル・チャートで見る日本の気温変動

データの取得

RawGraphsでの可視化

スパイラル・チャートの利点

パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す

データの収集

パラレル・コーディネイトチャートでの可視化

複数軸でのフィルタリング

軸の並び替えも可能

行政区割の地図に塗り絵のようにデータで着色する

サンプルデータでの可視化

オリジナル・データでの可視化

2011年と2024年で人口を比較しているデータ

二つの変数を総当たりにみるメッコ・チャート

PDFから表データを取り出す

データをクレンジングする

RawGraphsでデータ可視化する

完成

パワーポイントでの編集

Adobe Illustratorでの編集