グラフ選択のセオリー
from データ可視化のコツ
どのような場合にどのグラフ・可視化手法を用いるかについては、近年かなり多くの書籍が出てきています
少しずつまとめかたが違いますが、方向性はおおよそどれも同じ
個々のグラフ・可視化手法の詳細については自分で調べてみよう
データビジュアライゼーションの用途分類
おすすめの本#6545a559dbcf3c00009437f5にある「データビジュアライゼーションの教科書」より
https://gyazo.com/6daab20dc1a644e6fcfd9c835767acbf
目的・用途に応じて大きく8種類に分類
時系列比較：指標の時系列の変化を可視化
属性比較：指標を属性ごとに分類して比較
順位比較：指標の大小でランキング
内訳比較：指標の全体に対する構成比・シェアを可視化
分布把握：指標のばらつき具合を可視化（→ データの分布と数値要約に関連）
偏差分析：全体の中での位置を確認（→ データの分布と数値要約に関連）
相関分析：複数の指標の関係性を把握（→ データの相関に関連）
地図分析：指標を地図上にマッピング
可視化手法の使い分け（別の書籍による分類）
おすすめの本#6545a559dbcf3c00009437fcにある「データビジュアライゼーションの基礎」より
https://gyazo.com/b363a704617e8b1fa7ffabcfc1d59d95
可視化手法の使い分けとして以下のように分類（図は上の本より引用）
量の可視化
https://gyazo.com/436a1101b54ede20947195e436f5e7f2
分布の可視化（→データの分布と数値要約に関連）
https://gyazo.com/493e078daea79f3a9966787892944a25
内訳の可視化
https://gyazo.com/a99fa6e7f76f1d81251c1f7cd5364b8f
2変数の関係の可視化（→データの相関に関連）
https://gyazo.com/e12281d2a052ee8e6159fdcc29957a80
一番下の3つはとくに系列データの場合
地理空間データの可視化
https://gyazo.com/2ff70c981b3a4111c609e5a9d8fdce67
不確かさの可視化
https://gyazo.com/a32aa64ff6940b4c56e01e1c8fed6c8d