ダッシュボードの可視化の種類
この記事では、AI/BI ダッシュボードで使用できる視覚化の種類の概要と、各視覚化の種類の例を作成する方法を示します。ダッシュボードの作成手順については、「 ダッシュボードの作成」を参照してください。自然言語を使用して、アシスタントに棒グラフ、折れ線グラフ、ポイントマップ、散布図、円グラフ、カウンターグラフを作成するように促すことができます。「Databricks Assistant を使用した視覚化の作成」を参照してください。
視覚化レンダリングの制限について詳しくは、 「ダッシュボードの制限」を参照してください。
エリアの可視化
エリア ビジュアライゼーションは、折れ線グラフと棒グラフのビジュアライゼーションを組み合わせて、1 つ以上のグループの数値が 2 番目の変数 (通常は時間の進行) でどのように変化するかを示します。これらは、時間の経過に伴うセールスファネルの変化を示すためによく使用されます。
レイアウトを調整するには:
- 可視化編集パネルの [Y 軸] セクションにある
[ ケバブ] メニューをクリックします。 - レイアウト セクションで、 スタック または 100% スタック を選択します。
構成値 : 指定されたエリア可視化の例では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
可視化: エリア
-
タイトル：
Total price and order year by order priority and clerk -
X軸:
- フィールド：
o_orderdate - 変換：
Yearly - スケールタイプ:
Continuous - 軸タイトル:
Order year
- フィールド：
-
Y軸:
- フィールド：
o_totalprice - 軸タイトル:
Total price - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
Sum
- フィールド：
-
色：
- フィールド：
o_orderpriority - 凡例タイトル:
Order priority
- フィールド：
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH orders.o_clerk
- フィールド：
SQL クエリ : このエリアの視覚化では、次の SQL クエリを使用して TPCH ordersという名前のデータセットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.orders;
棒グラフ
棒グラフは、時間の経過に伴う、またはカテゴリ間でのメトリクスの変化を表し、 円の可視化と同様に比例性を示します。
レイアウトを調整するには:
- 可視化編集パネルの [Y 軸] セクションにある[ ケバブ] メニューをクリックします。
- レイアウト セクションで、 スタック または 100% スタック または グループ を選択します。
構成値 : 指定された棒グラフの例では、次の値が設定されています。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
可視化: バー
-
タイトル：
Total price and order month by order priority and clerk -
X軸:
- フィールド：
o_orderdate - 変換：
Monthly - スケールタイプ:
Continuous - 軸タイトル:
Order month
- フィールド：
-
Y軸:
- フィールド：
o_totalprice - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
Sum - 軸タイトル:
Total price
- フィールド：
-
色：
- フィールド：
o_orderpriority - 凡例タイトル:
Order priority
- フィールド：
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH orders.o_clerk
- フィールド：
SQL クエリ : 次の SQL クエリは、このバーの可視化のデータ セット TPCH orders を生成しました。
SELECT * FROM samples.tpch.orders;
ボックスチャート
ボックス チャートの可視化には、数値データの分布の概要が表示され、必要に応じてカテゴリ別にグループ化されます。 ボックス チャートの可視化を使用すると、カテゴリ間の値の範囲をすばやく比較し、値の局所性、広がり、歪度グループを四分位数で視覚化できます。 各ボックスの暗い線は四分位範囲を示しています。 ボックス プロットの可視化の解釈の詳細については、Wikipedia の 「ボックス チャート」の記事 を参照してください。
提供されているボックス チャートの例では、次の値が設定されています。
- X 列 (データセット列):
l-returnflag - Y 列 (データセット列):
l_extendedprice - X軸のタイトル:
Return flag1 - Y軸のタイトル:
Extended price
SQL クエリ : このボックス チャートの可視化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem;
バブルチャート
バブルチャートは、各ポイントマーカーのサイズが関連するメトリクスを反映している散布図です。 バブル チャートを作成するには、視覚化の種類として 散布図 を選択します。 サイズ 設定で、マーカーのサイズで表すメトリクスを選択します。
設定値 ：提供されているバブルチャートの例では、次の値が設定されています。
-
データセット: NYC taxi trips
-
可視化: スキャッター
-
タイトル：
Trip distance, fares, and trip duration -
X軸:
- フィールド：
trip_distance - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
None
- フィールド：
-
Y軸:
- フィールド：
fare_amount - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
None
- フィールド：
-
カラーバイ:
- フィールド：
pickup_zip
- フィールド：
-
サイズ:
- フィールド：
minutes_in_taxi - 変換：
None
- フィールド：
SQL クエリ : このバブル チャートの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT
*,
TIMESTAMPDIFF(MINUTE, tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime) AS minutes_in_taxi
FROM samples.nyctaxi.trips
LIMIT 500;
コロプレス地図
コロプレスの視覚化では、国や州などの地理的な地域は、各キー列の集計値に従って色分けされます。クエリは、地理的な場所を名前で返す必要があります。ユーザーは、国、州、郡、地区レベルで行政境界を表示するマップを作成できます。
構成値 : このコロプレスの視覚化では、次の値が設定されました。
- データセット:samples.tpch.顧客
- 国名
Country - カラー:合計(c_acct_bal)
SQL クエリ : このコロプレスの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT
INITCAP(n_name) AS Country,
SUM(c_acctbal)
FROM samples.tpch.customer
JOIN samples.tpch.nation WHERE n_nationkey = c_nationkey
GROUP BY 1;
コホートチャート
コホート チャートは、共通の特性 (サインアップ日など) に基づいてユーザーをグループ化し、その後の期間にわたってユーザーのアクティビティを追跡することで、時間の経過に伴うユーザーの維持と行動パターンを視覚化します。この視覚化により、さまざまなユーザー コホートが時間の経過とともに製品やサービスにどのように関与しているかを理解できます。
コホート チャートを作成するには、リテンション データを含むピボット ビジュアライゼーションを使用します。次の例では、顧客が最初に注文した日 (コホートの日付) を計算し、各コホートの何人の顧客がその後もアクティブであり続けるかを測定することで、顧客維持を追跡します。 色のスケールは保持率を示し、色が濃いほど保持率が高いことを示します。
構成値 : このコホート チャートの例では、次の値が設定されています。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
可視化: ピボット
-
タイトル：
Customer retention by cohort year -
行：
- フィールド：
Cohort - 変換：
Yearly
- フィールド：
-
列：
- フィールド：
Active Period
- フィールド：
-
細胞：
- フィールド：
Retention - スタイル：
Color Scale
- フィールド：
SQL クエリ : このコホート チャートの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットOrders cohort analysisが生成されました。
-- get the list of customers and when they were active
WITH history AS (
SELECT o_orderdate, o_custkey -- replace with the right columns representing date and id
FROM samples.tpch.orders -- replace with desired table
GROUP BY ALL
),
-- find the date of the first order for each customer
cohort AS (
SELECT o_custkey, MIN(o_orderdate) AS first_date
FROM history
GROUP BY 1
),
-- combine the customer activity table with the date of first activity, and choose a granularity (e.g. YEAR)
joined AS (
SELECT
DATE_TRUNC("YEAR", first_date) AS cohort,
CAST(DATE_DIFF(YEAR, cohort, o_orderdate) AS STRING) AS active,
o_custkey
FROM history LEFT JOIN cohort USING(o_custkey)
),
-- calculate the number of distinct customers by cohort and date active
grouped AS (
SELECT cohort, active, COUNT(DISTINCT o_custkey) AS customers
FROM joined
GROUP BY 1, 2
),
-- calculate the number of initial customers for each cohort
initial_customers AS (
SELECT cohort, customers AS t0_customers
FROM grouped
WHERE active = 0
)
-- calculate the retention by cohort and date active
SELECT
cohort AS Cohort,
active AS Active,
CASE WHEN active = 1 THEN CONCAT(active, " year")
ELSE CONCAT(active, " years") END AS `Active Period`,
customers AS Customers,
t0_customers AS `Initial Customers`,
TRY_DIVIDE(customers, t0_customers) AS Retention
FROM grouped LEFT JOIN initial_customers USING (cohort)
WHERE active > 0;
コンボグラフ
コンボ チャートは、折れ線グラフと横棒グラフを組み合わせて、時間の経過に伴う変化を比例して表示します。
構成値 : このコンボ グラフの視覚化では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.partsupp
-
視覚化: コンボ
-
X軸:
ps_partkey- スケールタイプ:
Continuous
- スケールタイプ:
-
Y軸:
- バー:
ps_availqty - 集計の種類:
SUM - 線：
ps_supplycost - 集計の種類:
AVG
- バー:
-
Yシリーズによるカラー:
Sum of ps_availqtyAverage ps_supplycost
SQL クエリ : このコンボ チャートの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.partsupp;
2 軸コンボ グラフ
コンボグラフを使用して、2 つの異なる y 軸を表示できます。 コンボチャートウィジェットを選択した状態で、チャート設定パネルの Y軸 設定にある ケバブメニューをクリックします。 2 軸を有効にする オプションをオンにします。
構成値 : このコンボ グラフでは、[ 二重軸を有効にする ] オプションがオンです。 その他の設定は次のように設定します。
-
データセット: samples.nyctaxi.trips
-
視覚化: コンボ
-
X軸:
tpep_pickup_datetime- 変換：
Weekly - スケールタイプ:
Continuous
- 変換：
-
Y軸:
-
左のY軸 (バー):
trip_distance- 変換：
AVG
- 変換：
-
右の Y 軸 (直線):
fare_amount- 変換：
AVG
- 変換：
-
Yシリーズ別の色：
Average trip_distanceAverage fare_amount
SQL クエリ : 次の SQL クエリを使用して、データ セットが生成されました。
SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips;
カウンターの可視化
カウンターには、単一の値が目立つように表示され、オフセット値と比較するオプションがあります。カウンターを使用するには、 値列 と 比較 列のカウンター視覚化に表示するデータを指定します。必要に応じて、日付列と集計を選択して、グラフにスパークラインを表示します。
条件付き書式を設定し、テキストスタイルをカスタマイズするには、 値 設定の詳細を使用します。
設定値 ：このカウンターの視覚化の例では、次の値が設定されています。
-
データセット：
samples.tpch.orders -
可視化: カウンター
-
タイトル：
Orders: Total price by date (compared to the previous day) -
価値：
- 日付:
DAILY(o_orderdate) - 価値：
total price
- 日付:
-
比較：
- フィールド：
o_orderdate - 日前オフセット: -1
- フィールド：
SQL クエリ : このカウンターの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータセットが生成されました。
SELECT
SUM(o_totalprice) AS `total price`,
o_orderdate
FROM
samples.tpch.orders
GROUP BY o_orderdate
ORDER BY o_orderdate DESC;
ファネルチャート
ファネルチャートは、さまざまな段階でメトリクスの変化を分析するのに役立ちます。 ファネルを使用するには、 step 列と value 列を指定します。
たとえば、次のファネル チャートは、ユーザーがサインアップ フローの段階をどのように進めるかを示しています。各ステージはプロセスのステップを表し、そのサイズはそのステップに到達したユーザーの数を反映します。
構成値 : このファネル チャートでは、次の値が設定されています。
-
データセット: ユーザーエンゲージメントファネルステージ
-
視覚化: ファネル
-
X軸:
stage -
Y軸:
count- 集計の種類:
SUM
- 集計の種類:
-
カラーカラム:
- データセット列:
count
- データセット列:
SQL クエリ : 次の SQL クエリは、このファネル チャートの視覚化のデータセットを生成しました。
SELECT *
FROM VALUES
('Visited Website', 10000),
('Signed Up', 4000),
('Activated Account', 2500),
('Added First Item', 1500),
('Completed Purchase', 800)
AS funnel(stage, count);
ヒートマップチャート
ヒートマップチャートは、棒グラフ、積み上げチャート、バブルチャートの機能を融合させ、数値データを色で可視化することができます。
たとえば、次のヒートマップは、優先度と配送方法に基づいて注文の数を視覚化します。X 軸はさまざまな注文の優先順位を表し、Y 軸はさまざまな配送方法を表します。色の濃さは注文数の合計を示し、凡例は注文数のスケールを示します。
ヒートマップには、最大 64K 行または 10MB まで表示できます。
構成値 : このヒートマップ グラフの可視化では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
視覚化: ヒートマップ
-
X軸:
priority -
Y軸:
ship_mode -
カラーカラム:
- データセット列:
order_count - 集計の種類:
SUM
- データセット列:
-
X 軸の名前 (デフォルト値を上書き):
Order Priority -
Y軸名(デフォルト値を上書き):
Shipping method -
カラーランプ:
Green Blue
SQL クエリ : このヒートマップ チャートの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT
o.o_orderpriority AS priority,
l.l_shipmode AS ship_mode,
COUNT(*) AS order_count,
o.o_orderdate
FROM
samples.tpch.orders AS o
JOIN
samples.tpch.lineitem AS l
ON
o.o_orderkey = l.l_orderkey
GROUP BY
o.o_orderpriority,
l.l_shipmode,
o.o_orderdate
ORDER BY
priority,
ship_mode;
ヒストグラム チャート
ヒストグラムは、データセットで特定の値が発生する頻度をプロットします。 ヒストグラムは、データセットの値が少数の範囲に集まっているのか、それともより広がっているのかを理解するのに役立ちます。 ヒストグラムは、個別のバー (ビンとも呼ばれます) の数を制御する棒グラフとして表示されます。
構成値 : このヒストグラム グラフの視覚化では、次の値が設定されました。
- データセット: samples.tpch.orders
- 可視化: ヒストグラム
- X 列 (データセット列):
o_totalprice - ビンの数:20
- X 軸の名前 (デフォルト値を上書き):
Total price
構成オプション : ヒストグラム・チャートの構成オプションについては、 ヒストグラム・チャートの構成オプションを参照してください。
SQL クエリ : このヒストグラム グラフの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.orders;
ライン可視化
折れ線グラフの可視化は、時間の経過に伴う 1 つ以上のメトリクスの変化を示します。
設定値 ：このライン可視化の例では、次の値が設定されています。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
可視化: 折れ線
-
タイトル：
Average price and order year by order priority and clerk -
X軸:
- フィールド：
o_orderdate - 変換：
Yearly - スケールタイプ:
Continuous - 軸タイトル:
Order year
- フィールド：
-
Y軸:
- フィールド：
o_totalprice - 変換：
Average - スケールタイプ:
Continuous - 軸タイトル:
Average price
- フィールド：
-
色：
- フィールド：
o_orderpriority - 凡例タイトル:
Order priority
- フィールド：
SQL クエリ : この折れ線グラフの視覚化では、次の SQL クエリを使用してOrders dataという名前のデータ セットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.orders;
円の可視化
円の可視化は、メトリクス間の比例性を示します。 時系列データを伝達するための ものではありません 。
構成値 : この円グラフの視覚化の例では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.orders
-
可視化: 円グラフの可視化
-
タイトル：
Total price by order priority and clerk -
角度：
- フィールド：
o_totalprice - 変換：
Sum - 軸タイトル:
Total price
- フィールド：
-
色：
- フィールド：
o_orderpriority - 凡例タイトル:
Order priority
- フィールド：
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH orders.o_clerk
- フィールド：
SQL クエリ : この円グラフの可視化では、次の SQL クエリを使用して TPCH ordersという名前のデータセットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.orders;
ピボットの可視化
ピボット視覚化は、クエリ結果のレコードを表形式表示に集約します。これは、SQL の PIVOT ステートメントや GROUP BY ステートメントに似ています。ピボットの視覚化は、ドラッグアンドドロップフィールドを使用して構成します。
固定ヘッダー、条件付き書式、リンクの追加などのピボット テーブル構成オプションの詳細については、 「ピボット テーブルの構成」を参照してください。
構成値 : このピボット可視化の例では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.lineitem
-
可視化: ピボット
-
タイトル：
Line item quantity by return flag and ship mode by supplier -
行：
- フィールド：
l_returnflag
- フィールド：
-
列：
- フィールド：
l_shipmode
- フィールド：
-
セル
- データセット：
- フィールド：
l_quantity - 変換:合計
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH lineitem.l_supplierkey
- フィールド：
SQL クエリ : このピボット可視化では、次の SQL クエリを使用して TPCH lineitemという名前のデータセットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem;
ポイントマップ
ポイントマップは、定量的データを特定のマップ位置に配置されたシンボルとして表示します。 マーカーは緯度と経度の座標を使用して配置されます。このグラフタイプの結果セットには、これらの座標を含める必要があります。 次の例では、ニューヨーク州ニューヨークでの自動車衝突事故のデータを使用しています。
構成値 : このポイント マップ 可視化では、次の値が設定されました。
-
データセット: シアトルの住宅価格分析
-
視覚化: ポイント マップ
-
座標:
- 緯度:
LATITUDE - 経度:
LONGITUDE
- 緯度:
-
色：
- フィールド：
avg(bedrooms)- スケールタイプ: カテゴリ
- フィールド：
-
サイズ:
- フィールド：
avg(price)
- フィールド：
Databricks データセットには緯度または経度のデータが含まれていないため、この例ではサンプル SQL クエリは提供されていません。
サンキー図
サンキー図は、ある値セットから別の値セットへのフローを視覚化します。
構成値 : このサンキー ダイアグラムでは、次の値が設定されました。
-
データセット: サンキーの例
-
可視化:サンキー
-
ステージ
stage1stage2
-
値
- SUM(値)
SQL クエリ : この サンキー 可視化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
SELECT pickup_zip AS stage1, dropoff_zip AS stage2, SUM(fare_amount) AS value
FROM samples.nyctaxi.trips
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10;
散布図の可視化
散布図の可視化は、2 つの数値変数間の関係を示すためによく使用されます。 3 番目の次元を色でエンコードして、数値変数がグループ間でどのように異なるかを示すことができます。
構成値 : この散布図の可視化の例では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.lineitem
-
可視化: スキャッター
-
タイトル：
Total price and quantity by ship mode and supplier -
X軸:
- フィールド：
l_quantity - 軸タイトル:
Quantity - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
None
- フィールド：
-
Y軸:
- フィールド：
l_extendedprice - スケールタイプ:
Continuous - 変換：
None - 軸タイトル:
Price
- フィールド：
-
色：
- フィールド：
l_shipmode - 凡例タイトル:
Ship mode
- フィールド：
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH lineitem.l_supplierkey
- フィールド：
SQL クエリ : この散布図の可視化では、次の SQL クエリを使用して TPCH lineitemという名前のデータセットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem
テーブルの可視化
テーブルの視覚化では、標準のテーブルにデータが表示されますが、データの並べ替え、非表示、および書式設定を手動で行うことができます。
テーブルには最大64,000行または10MBまで表示できます。
構成値 : このテーブル可視化の例では、次の値が設定されました。
-
データセット: samples.tpch.lineitem
-
視覚化: テーブル
-
タイトル：
Line item summary by supplier -
列：
-
表示行番号: 有効
-
フィールド：
l_orderkey -
フィールド：
l_extendedprice- 表示形式:
Number - 数値フォーマット:$0.00
- 表示形式:
-
フィールド：
l_discount- 表示形式:
Number - 数値フォーマット:%0.00
- 表示形式:
-
フィールド：
l_tax- 表示形式:
Number - 数値フォーマット:%0.00
- 表示形式:
-
フィールド：
l_shipdate -
フィールド：
l_shipmode
-
-
フィルタ
- フィールド：
TPCH lineitem.l_supplierkey
- フィールド：
構成オプション : テーブル可視化の構成オプションについては、 テーブル オプションを参照してください。
SQL クエリ : このテーブル可視化では、次の SQL クエリを使用して TPCH lineitemという名前のデータセットが生成されました。
SELECT * FROM samples.tpch.lineitem
ウォーターフォールチャート
ウォーターフォール チャートは、連続する正と負の値の累積的な影響を表示し、一連の中間の正と負の値によって初期値がどのように影響を受けるかを示します。これらは通常、損益計算書などの財務データを視覚化したり、さまざまな要因が全体的な変化にどのように寄与しているかを示したりするのに使用されます。
構成値 : このウォーターフォール チャートの例では、次の値が設定されています。
- データセット: クエリによって生成
- 視覚化: ウォーターフォール
- X軸: MONTHLY(date_col)
- Y軸: SUM(金額)
SQL クエリ : このテーブルの視覚化では、次の SQL クエリを使用してデータ セットが生成されました。
with base as (
SELECT
*
FROM
VALUES
(2535, '2025-01-01'),
(-853, '2025-02-01'),
(3229, '2025-03-01'),
(1820, '2025-04-01'),
(3195, '2025-05-01'),
(-1800, '2025-06-01'),
(-562, '2025-07-01'),
(-332, '2025-08-01'),
(1750, '2025-09-01'),
(-330, '2025-10-01'),
(3300, '2025-11-01'),
(4400, '2025-12-01') AS t (amount, date_str)
)
SELECT
amount,
cast(date_str as date) as date_col
from
base