キャンペーン終了まで

割引情報をチェック!

すべての動画をフルで見よう!

初回登録なら7日間無料! いつでも解約OK

いますぐ無料体験へ

散布図 ~数字同士の関係性を勘に頼らず分析・判断する~

  • 0h 6m (6sections)
  • 分析
  • 初級

こんな人におすすめ

・意思決定能力を磨きたい方
・2つの変数の関係性を可視化して理解・説明したい方

このコースについて

散布図は2つの数字の関係を見ることができるグラフです。円グラフや折れ線グラフなどグラフには様々な種類がありますが、2つの変数の関係性を調べるときには、散布図が有効です。
2つの数字を「比較」し、関係を見極めることで「因果関係」を推し量ることができます。
ビジネスの場において、勘に頼らない判断をするためにも、散布図を理解し使いこなせるようになりましょう。

コース内容

  • 散布図とは
  • 散布図の作り方
  • 散布図の読み方①:点の散らばりを見る
  • 散布図の読み方②:グルーピングを行う
  • 散布図の読み方③:外れ値、空白部に注目する
  • 留意点

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • ysisnsss

    マーケティング

    横軸が原因、縦軸が結果、幾度となくグラフはみているが意識はしていなかった。改めて確認ができた。

    2020-05-11
  • norinorichan

    その他

    データ分析を行うのに極めて有効。
    ただし、原因と結果の取違い、原因選定の恣意性、目盛りの単位設定などの設定に留意しないと見当違いの結論が出てきたり、そもそも意思決定者の意に沿うような相関関係を出そうとする力が働いてしまう可能性あり。

    2019-10-02
  • rice-ball2030

    営業

    外れ値は、将来に当たり値になる可能性を持てることに驚きました。

    2020-05-09
  • user-7ca8b3d4c2

    undefined

    外れ値や空白部分にも着目し、勘に頼らない分析を心掛けていきたい。

    2020-02-29
  • sekou_mori

    メーカー技術・研究・開発

    散布図の空白が示唆することを読み取ることにも留意!

    2019-04-12
  • cyobicyobi

    その他

    初心者には、取っつきやすかった

    2019-04-16
  • asako-y

    その他

    目盛幅によって印象操作が可能とあるが、悪意のある印象操作ではなく、
    必要な情報として、与えたい印象を分かりやすく可視化することが可能。

    2020-06-07
  • harao

    メーカー技術・研究・開発

    当たり前のように感じるが、いざ業務の中でとなると、多忙さ故に必要最低限の情報しか抽出せずにそのまま放置、というケースもあった。これまでの思想の一連の動画を見て、なぜ?どうして?と常に問いかける姿勢が大事なのだろうと改めて感じた。

    2019-05-03
  • doppon4510

    営業

    これまで感覚で理解していたデータを見える化するのに役立ちそうです。

    2019-08-14
  • kanibuchi

    営業

    結果系の変数に対してどれだけ原因系の引き出しをもっているかに分析精度は左右されると感じた。
    外れ値や空白部分に留意しつつ日頃から考察するための引き出しは増やしておく。

    2020-09-06
  • y-naomi

    人事・労務・法務

    外れ値は「例外」とするのではなく、重要な示唆が得られるかもと注目する事が大切だと知った。カンに頼らず原因―結果を考えるうえで有効な方法だと思う。

    2020-05-11
  • masa_0930

    営業

    散布図を営業活動で利用できる方法がわかり、勉強になった。

    2019-02-19
  • hk_0321

    メーカー技術・研究・開発

    縦軸横軸のスケールの違いで、データが密集しているにも、分散しているにも見ることができる。客観的なデータ解析をするにはこのスケールの設定が非常に重要ではないかと思います。

    2021-02-03
  • yoyo11

    メディカル 関連職

    この内容ならわかりやすい

    2019-04-15
  • chinkichi

    メーカー技術・研究・開発

    論理的思考のステップを踏んだ上で、散布図を作成することが大切だと思います。手段として散布図をなにげに使用していますが、そこに至るプロセスでの考察が活かされると思うからです。

    2020-06-28
  • shin1202

    営業

    これまで原因と結果をグラフで検討してみたことがなかったため、実際にグラフにして検討してみたい。

    2019-07-13
  • tadayuki631129

    金融・不動産 関連職

    Y軸のメモリの幅と、どの要素をX軸に設定するかが重要になってくるので、その要素の選択方法も学びたい。

    2020-08-10
  • mysteryrose

    コンサルタント

    散布図を作るためには、複数サンプルがあることが前提なので、それを集めないことには始まらない。
    どこで相関見つけるかわからないので、属性も多く取っておいた方がよいですね。

    2020-02-29
  • aizuboy

    営業

    業務で、活用します。

    2021-03-08
  • teruterubo-z

    販売・サービス・事務

    原因に対する関係の確認

    2023-10-02
  • chesswing

    メーカー技術・研究・開発

    以前学習した因果関係を考えるヒントにもなりそう。
    相関関係≠因果関係にも注意したい。

    2021-07-09
  • bipapa

    メーカー技術・研究・開発

    ヒストグラムは1次元的に関係性を調べられますが、散布図は2つの変数の関係を可視化できるので、意外と日常的に使います。

    2023-10-17
  • tarimo

    販売・サービス・事務

    原因と結果を実際にグラフ化して検証していきたい。

    2020-01-28
  • kaws

    営業

    提案書の分析において、散布図を活用しよりよい提案書作成を目指したい。

    2022-04-16
  • wkiymbk

    IT・WEB・エンジニア

    2つの変数の関係性を見るためのグラフであるということを学びました。
    私が所属する会社ではテストの品質管理に活用しています。

    2020-11-29
  • k_sim0504

    メーカー技術・研究・開発

    I have many time to use this approach.
    I practice it!

    2020-06-26
  • yatian

    人事・労務・法務

    ビジュアルから実態を感覚で理解する、大事ですよね!

    2022-03-11
  • kzhr2358301

    金融・不動産 関連職

    あまり散布図を使ってきませんでしたが、外れ値から新しい気付きを見つけるために使用していこうと思いました。

    2020-12-26
  • kei0415

    経営・経営企画

    横軸が原因、縦軸が結果。グラフ作成で、たまに間違ってることがあるなと気づきました。

    2021-07-04
  • yaski

    営業

    原因が横軸で、結果が縦軸という事を恥ずかしながら、はじめて知りました。

    2021-01-19
  • gantetsu

    営業

    空白部分の読み取りは、今まで意識したことがあまりなかったため、良い気付きを得れた。

    2021-10-16
  • nao_0710

    経営・経営企画

    外れ値と空白の分析が重要だと感じた

    2019-02-09
  • kameco

    販売・サービス・事務

    散布図を作ることを考えたこともなかったが、自作することで、より読み込めると思った。

    2020-06-16
  • masakiii2020

    経営・経営企画

    相関関係を可視化するために散布図を用いるということですね

    2020-03-08
  • t-karasawa

    資材・購買・物流

    二つの変数がある場合には簡単に散布図を作成してみることで思いもよらない関係性を見出すことができる場合があるかもしれない。

    2022-05-09
  • hiro_yoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    外れ値、空白、目盛りにも注目しよー
    空白からも読み取れることがあるって新鮮!

    2021-07-08
  • s0213

    IT・WEB・エンジニア

    散布図自体シンプルで、2つの変数に相関関係があるのかについても見た目で分かりやすく工数分析などで使えるかもと思いました(y軸工数:x軸機能数など)
    x軸は何パターンか入れてみて様々な視点で見ると新たな気付きが出てくるかなと考えます。
    また、外れ値や空白が意味する事を意識することで新たなアイデアや発見がありそうだと感じました。

    2020-05-15
  • saito-yoshitaka

    メーカー技術・研究・開発

    外れ値の原因特定が結構難しいと感じます。

    2022-01-30
  • djmpajmpkm

    営業

    メモリ幅の解説も少しして欲しかった

    2022-03-09
  • bntx

    メーカー技術・研究・開発

    外れ値に着目することが新しい価値観を生むのだろう。金をかければ、品質が良くなると思いがちだが、金をかけずに品質が良くなった外れ値を見ていくのが必要

    2021-06-05
  • user-e06a2b40cd

    専門職

    散布図を活用し一目で関連性を確認
    することが出来る

    2019-06-17
  • shohei_1126

    営業

    法人営業の場合で検討。
    ・縦に金額(結果)、横に会社の従業員規模(原因)
    この散布図で見えることは、大口は大企業からの受注となる。
    しかし、外れで小規模だが、大口の企業もある。

    2021-02-15
  • may777

    メーカー技術・研究・開発

    Y軸が結果系、X軸が原因系だとあまり分かっていなかった。
    散布図は見た目に左右されないように、相関係数とセットで解析するのがよさそうだ。

    2021-02-21
  • longlong

    マーケティング

    売上と気温の関係、1日の施術回数とリピート率の関係。
    国別来客者数と月別の関係、国別来客者数と時間別の関係。
    患者数と性別の関係、患者数と年代の関係。

    2020-07-02
  • mayumi_no_1

    販売・サービス・事務

    副専攻で心理学を学ぶ中で統計を少ししましたが、
    そこでは外れ値は基本切り捨てることが習慣になっていたため、ビジネス視点から外れ値に着目するという点が新鮮でした。
    また、空白にも同様に目を向けてこなかったため、こちらも意味合いを考えていこうと思いました。

    2021-04-09
  • dych

    IT・WEB・エンジニア

    発電所の管理に利用できそうです。

    2020-07-28
  • okuoku2

    その他

    勘や経験によって判断していたことを今後は散布図を描くことで判断していたい

    2024-02-22
  • ikuko-h

    マーケティング

    散布図の外れ値や空白部からも重要な示唆を得られることがある。

    2022-11-04
  • hiro_3845

    経理・財務

    相関の強さを判断する際に利用したい。外れ値や空白についての考え方は参考になった。

    2022-11-16
  • h-mimura_

    販売・サービス・事務

    気温が下がっても上がっても変動する等を可視化できる
    外れ値にも注目 広告費が少ないのに売上が高い
    外れ値から重要な示唆が見られる
    空白にも注目 ある程度広告費を使えばある程度の売上は確保できる等
    メモリの幅でも印象が異なるので、相関係数は必ず見る

    2022-04-24
  • suzuki-katsuya

    人事・労務・法務

    散布図の定義をよく理解することがどきました何気無いような『外れ値』を気にすることもポイントのひとつであることは意外でした

    2023-08-11
  • chaso

    人事・労務・法務

    ・有用な分析手法ではあるが、要素の選定時に作成者の意図が入りやすい
    ・外れ値は「例外」として重視してこなかったが、なぜ外れているのか考察することで新しい知見が得られる

    2021-07-24
  • xue

    その他

    グラフの空欄部分を意識できていなかった。これからは活用していきたい

    2023-11-23
  • mienralsss

    営業

    留意点
    ・結果に対する原因の選定違い
    ・目盛り設定
    ・あくまでも分析。

    2020-11-26
  • aoiasa

    クリエイティブ

    散布図は、2つの変数の相関関係を可視化したもの。

    2019-03-01
  • nakamura_tad

    その他

    データから検証するスキルをアップさせたいと思った。

    2022-05-25
  • teiken123

    メーカー技術・研究・開発

    散布図の読み方のところで、グルーピング、特異点、空白にも着目し
    改善のヒントを得る。

    また、散布図を作成する場合は、「軸のメモリ幅」にも気を付ける。
    見た目の印象が大きく変わるため。

    2020-05-23
  • yasu-bireggle

    メーカー技術・研究・開発

    アナログ的な傾向分析

    2022-10-07
  • tomohiro_i

    IT・WEB・エンジニア

    外れ値や空白部分からも重要な情報が読み取れるということが分かった。

    2024-02-09
  • toko42

    人事・労務・法務

    散布図を使った傾向分析の際、これまで外れ値や空白をあまり意識したことがなかったため大きな気づきとなった

    2020-07-04
  • cause_18

    メーカー技術・研究・開発

    空白部から何かを見出せる可能性があることは気づいていなかった

    2021-04-01
  • murahiro2

    その他

    施策の効果分析、点数との因果関係のある指標を洗い出す

    2023-09-29
  • tansansui

    営業

    散布図は今まで活用したことがないため、今後活用してみます。

    2020-07-26
  • nihira_a

    営業

    学んだことを実践していきます

    2019-10-26
  • mon0725

    販売・サービス・事務

    予測や検証の際に役立ててみたい。
    散布図と変数の関係についてはよくわかった。

    2021-11-08
  • fkubota

    営業

    理論上は分かった

    2022-03-27
  • teihen

    メーカー技術・研究・開発

    空白部分からの示唆は気づいてませんでした。確かに、と思いました。

    2020-08-22
  • j-ikejima

    営業

    業務上あまり使わない。

    2023-03-08
  • yusuke_takao

    メーカー技術・研究・開発

    散布図を描き、2つの変数の関係性を可視化することで、考察しやすくなるため、説明資料として積極的に使いたい。

    2023-10-09
  • nakashima0124

    その他

    プロモーションと売り上げの関係性を分析していきたい。プロモーションのボーナス量、プロモーションの期間など、何が影響を与えているか予測を立てて散布図を用いて分析し、与える影響の大きい要素が分かるようになりたい。

    2020-09-04
  • kusaimaru

    メーカー技術・研究・開発

    散布図は、物事の関係性を調べるうえで基本的な手法として知ってはいたが、空白部分や外れ値から得られる示唆に関しては、知らなかったので勉強になった。

    2020-04-06
  • kanak_16

    その他

    積極的にグラフを用いたい。

    2022-08-30
  • kanakada

    人事・労務・法務

    結果を縦軸、原因を横軸においてプロットするというのは
    意識できていなかったので、以後気をつけたいと思います。
    散布図の空白の領域があることから、広告費をかけても
    売り上げが上がらないということは言いづらいという点は発見でした。

    2021-08-07
  • enishim

    人事・労務・法務

    散布図における、外れ値にも注目することの重要性に気づかされました。

    2021-09-05
  • tommy_630

    IT・WEB・エンジニア

    数値を取ってグラフにすることで、普段の生活では意識していないことも傾向が見えてきそう。

    2021-09-05
  • atsu_76

    メーカー技術・研究・開発

    散布図は空白部から学ぶこともある

    2022-09-20
  • hoshi_hiro

    その他

    エクセルを使いこなせていないことを実感した

    2022-01-28
  • shosuke091

    メーカー技術・研究・開発

    散布図の空白からも読み取れる示唆があることを学んだ

    2020-07-04
  • shima6137

    営業

    相関分析する際に目視するために利用したい

    2023-02-18
  • wwowb

    メーカー技術・研究・開発

    空白からも示唆が得られるということが新しい気づきでした。

    2022-10-27
  • toshi-5023

    営業

    外れ値や空白などにも注目していきたいと思います

    2021-05-03
  • toshiki-suzuki

    販売・サービス・事務

    実際に作成してみようと思う。現状…売上数値のみの表現だが、関係性を視覚的に知ることができそう。

    2020-01-14
  • masaaki0404

    IT・WEB・エンジニア

    散布図はあまり使用する事が無かったが、相関関係の分析には非常に有効であると感じた

    2020-04-17
  • yo08

    マーケティング

    基礎から振り返るのに適したまとめ動画でした。

    2023-11-27
  • k-torigata

    経営・経営企画

    一見すると関係ないもの同士にも、関係がありそれを把握することの重要性を感じた。

    2019-03-15
  • aranchan

    IT・WEB・エンジニア

    分析の際に散布図も活用して考えてみようと思いました。

    2020-12-15
  • okada_123

    専門職

    外れ値や空白欄に示唆が隠れている事が認識できました。

    2023-10-24
  • shimashimakenn

    営業

    分析についても表の作り方、目盛りのとりかたで変わってくるのがわかりました。

    2019-04-23
  • nanaomi7002

    マーケティング

    様々な施策を検証するのに有効と感じた。
    分析の精度をあげるためには、事例などを用いたトレーニングが必要。

    2021-09-06
  • maru80

    経営・経営企画

    空白部からも示唆が得られることの気づきを得た。

    2019-05-27
  • roku0823

    営業

    散布図はデータ分析のベースになるので、どのような業務をするにしても読み方は身に着けておいて損はないと感じた。

    2023-06-05
  • sugi_asa

    IT・WEB・エンジニア

    散布図において、外れ値と空白部についてまったく気にしていなかったが、これは今後に活用できると思う。

    2023-12-12
  • noriko0907

    その他

    空白や外れ値が重要な意味を持つことがわかった。どうしても相関分析をすることを考え、周りの部分は見落としがちだが、重要なことが理解できた。

    2024-02-09
  • tre_alberi

    人事・労務・法務

    項目の選び方は、原因系が横軸、結果系が縦軸。
    これまでやみくもに散布図をつくっていたことが分かりました。

    2019-07-16
  • crows_harumichi

    その他

    ラーニングパスの受講順番が違う

    2022-02-25
  • r_okano

    IT・WEB・エンジニア

    相関分析や回帰分析の元になるグラフだと思います。
    適切な分析が出来るよう正しく理解します。

    2022-03-10
  • ricohiroto

    IT・WEB・エンジニア

    あまり使用していないのですが、原因分析に、特に複数の原因が考えられると時に確証をえるために使用したいと思います。

    2019-10-17
  • un-tomo1234

    マーケティング

    傾向を見るには最適な分析だと思う。

    2019-11-19
  • onotomoh

    その他

    データ分析を行うのに有効だが、目盛りの幅が印象に大きな違いを与えることが印象的だった。
    自他共に恣意的な見せ方にならないよう目を養いたい。

    2022-04-12
  • hide1119

    営業

    相関関係を調べたい時に散布図を使う。
    「2つの変数の関係」「グループ分け」「外れ値、空白からの示唆」について分析する必要あり。

    2023-03-30

関連動画コース

新着動画コース

10分以内の動画コース

再生回数の多い動画コース

コメントの多い動画コース

オンライン学習サービス部門 20代〜30代ビジネスパーソン334名を対象とした調査の結果 4部門で高評価達成!

7日間の無料体験を試してみよう

無料会員登録

期間内に自動更新を停止いただければ、料金は一切かかりません。