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【Tableau】連続・不連続の違いによる視覚表現の違い
前回の記事で、メジャー・ディメンションと連続・不連続の関係性の整理を行いました。
しかし、連続・不連続を理解するには、概念の整理だけでは不十分です。
今回は、連続・不連続の違いによるTableauでの視覚表現の違いをまとめておきたいと思います。
DATA Saberの課題をこなす中でも、
・色がグラデーションになってしまう
・うまく並び替えができない
・フィルタが範囲選択できない
など意図しない結果となってしまうことが多々ありました。
その都度、動画で説明を聞いたり調べたりして乗り越えてはいましたが、バラバラとしたインプットであったため、全体像が分かりづらい状態でした。
最初にまとめ
まずは全体像を表にまとめました。
![](https://assets.st-note.com/img/1693267512951-xDcLMTdyL6.png?width=1200)
以下で、それぞれの違いについて画面とともに簡単に見ていきます。
各項目での視覚表現の違い
色の表現
連続
グラデーションカラー
![](https://assets.st-note.com/img/1693229088002-7oSlBhIWEt.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1693266561457-1iax193a7t.png?width=1200)
不連続
個別の色を使用
![](https://assets.st-note.com/img/1693229047727-SX4Y5Pnv3f.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1693266575584-DXGnllrTjW.png?width=1200)
軸の振る舞い
連続
線形や連続的なスケールでのデータ表示
![](https://assets.st-note.com/img/1693229343546-bH0JWgqxpm.png?width=1200)
不連続
個別のカテゴリや値を明確に表示
![](https://assets.st-note.com/img/1693229282266-MuJHNJIhkD.png?width=1200)
フィルタリング
連続
スライダーでの範囲選択
![](https://assets.st-note.com/img/1693229450536-LtgRoXbRCH.png?width=1200)
不連続
ドロップダウンやチェックボックスでの選択
![](https://assets.st-note.com/img/1693229427445-CHe4SukmNL.png?width=1200)
ドリルダウン
連続
ズームイン・アウトで詳細度変更
![](https://assets.st-note.com/img/1693229642287-lgk2YFkKUA.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1693229681997-0qWty4kKF0.png)
不連続
カテゴリ内でのさらに詳細なカテゴリへ
![](https://assets.st-note.com/img/1693229582213-F24CMHJt1N.png?width=1200)
リファレンスライン
連続
追加可能
![](https://assets.st-note.com/img/1693265888408-EqOvRC7EBv.png?width=1200)
不連続
追加不可
![](https://assets.st-note.com/img/1693265997375-BVtVWnSLWa.png?width=1200)
並び替え
連続
数値の大小や日付での並び替えが可能
![](https://assets.st-note.com/img/1693266761284-KTvq3kCRGN.png?width=1200)
不連続
カテゴリの出現頻度やアルファベット順で並び替えが可能
![](https://assets.st-note.com/img/1693266836764-Hnic588UmG.png?width=1200)
まとめ
以上で見てきたように、Tableauにおける連続データと不連続データは、その性質と表現方法において大きく振る舞いが異なります。
そのため、目的や利用シーンに応じて適切な表現を選択する必要があります。
連続データ: 具体的な数値の変化やその遷移を詳細に捉える場面で効果的。
不連続データ: データのカテゴリ間の比較や全体の概要を視覚的に捉える場面で効果的。
これをまとめるまでは、目的や利用シーンに応じて使い分けるのは、グラフの種類や形が主なものだと思っていましたが、連続・不連続のデータの性質も大きく影響しているということに気付かされました。