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推移を見る

時間の経過にともなう変化を追いたいとき。

ここでは8種類のグラフを、どんなときに使うか・どんな表を用意すればいいか・どう作るかの順に並べています。名前を知らなくても、上の「どれを選ぶか」から辿れます。

どれを選ぶか

折れ線グラフ

時間の経過にともなう変化を追う。

この表が
月売上
1月320
2月295
3月410
4月388
5月455
6月520
7月498
8月575
こう描かれます

時間の経過にともなう変化を追います。迷ったときの推移の基本形です。

エリアチャート

推移を追いつつ、量の厚みも感じさせる。

この表が
月利用時間
1月120
2月145
3月190
4月230
5月260
6月320
7月380
8月455
こう描かれます

折れ線の下を塗り、量の厚みも同時に感じさせます。積み上がっていることを伝えたいときに向きます。

スロープグラフ

2時点(期首→期末)だけを線で結び、順位の入れ替わりを見る。

この表が
地域時点売上
東京期首320
東京期末575
大阪期首280
大阪期末240
名古屋期首150
名古屋期末310
こう描かれます
期首期末
東京大阪名古屋

期首と期末の2時点だけを線で結びます。途中の細かい上下を捨てることで、名古屋が伸びて大阪が落ちたという順位の入れ替わりが際立ちます。

カレンダーヒートマップ

日ごとの多い/少ないを、カレンダーの濃淡で見る。

この表が
日付件数
2026-09-0112
2026-09-028
2026-09-0315
2026-09-0422
2026-09-0531
2026-09-089
2026-09-0914
2026-09-1018
2026-09-1126
2026-09-1235
2026-09-1511
2026-09-1616
こう描かれます
9月
9月
日
月
火
水
木
金
土

カレンダーの升目の濃さで多い日・少ない日を見ます。週の後半ほど濃く、金曜に集中していると分かります。

ストリームグラフ

内訳の構成が、時間とともにどう移り変わったかを見る。

この表が
月検索広告紹介
1月42028090
2月510240120
3月680190160
4月840150210
5月960120260
こう描かれます
検索広告紹介

帯の厚みが各流入元の量で、それが時間とともにどう入れ替わるかを見ます。検索の帯が太っていく一方、広告は細っていきます。

ファンチャート

起点を揃えて、その後の伸び方の差を比べる。

この表が
月東京大阪名古屋
1月320280150
2月345272168
3月388265196
4月402258224
5月455249268
6月520240310
こう描かれます
東京大阪名古屋

1月を100として揃え、その後の伸び方だけを比べます。規模の違う3拠点を同じ土俵に乗せると、名古屋がいちばん伸びて大阪だけ落ちていると分かります。

管理図

平均±3σの線を引き、いつもと違う日が向こうから目に入るようにする。

この表が
日付不良件数
2026-09-0112
2026-09-029
2026-09-0314
2026-09-0411
2026-09-0513
2026-09-0810
2026-09-0912
2026-09-1031
2026-09-1111
2026-09-1213
2026-09-1510
2026-09-1612
こう描かれます

平均 13.2 ・ 標準偏差 5.8 / 3σを外れた区分が1件(2026-09-10)

平均と、そこから標準偏差3つぶん離れた線(管理限界)を自動で引きます。9/10の31件だけが線の外に出ており、探さなくても異常が目に入ります。

こんなとき

毎日の不良件数や問い合わせ件数を見ているが、どこからが「いつもと違う」なのか自分では判断がつかない。

作り方

  1. 1.日付と数値の列を持つ表を用意する
  2. 2.グラフを追加 → 管理図を選ぶ
  3. 3.グループ化に日付、集計する数値を指定する

読み違えないために — 線の外に出た点は「いつもと違う」であって「悪い」ではない。良い方向に外れることもある。

標準偏差バンド

移動平均±2σの帯を描き、流れから外れた時点を見つける。

この表が
日付アクセス数
2026-09-01820
2026-09-02790
2026-09-03845
2026-09-04810
2026-09-05865
2026-09-08800
2026-09-09835
2026-09-101,180
2026-09-11815
2026-09-12850
2026-09-15805
2026-09-16830
こう描かれます

帯 = 直近3区分の移動平均 ± 2σ / 帯から出た区分はありません

移動平均±2σの帯を描き、流れから外れた時点を見つけます。9/10だけが帯の上に飛び出しています。

ここにあるグラフは、すべて標準で使えます

表を作って項目を選ぶだけ。関数も、SQLも要りません。
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