【完全ガイド】Looker Studioで散布図を作成する方法 データ可視化の基礎

はじめに：なぜ散布図が重要なのか

Webサイトやビジネスデータの分析において、2つの指標間の相関関係を視覚的に理解することは意思決定の質を高める鍵となります。データ可視化ツール「Looker Studio」の散布図機能を活用することで、複雑なデータ関係を直感的に把握できるようになります。

本記事では、Looker Studioを使った散布図の作成方法から実践的な活用例、トラブルシューティングまで、データ分析初心者から上級者まで役立つ情報を徹底解説します。

散布図の基本概念

散布図は、2つの変数の関係性を点の分布として表現するグラフです。Looker Studioの散布図機能を使用することで、例えばページビュー数と滞在時間の関係性や、商品価格と売上数の相関関係などを視覚的に把握することができます。

そもそも散布図とは？

散布図は、2つの数値の関係を「点」で表すグラフです。たとえば、「商品の価格」と「売れた個数」という2つの数値があったとき、それぞれを横軸と縦軸にとり、各商品のデータを点で表現します。このように表すことで、「価格が高くなると売れなくなる」といった関係性が一目で分かるようになります。

では具体的にどのようなことがわかるのでしょうか。日常的な例で考えるとわかりやすいです。

電車の「混雑率」と「遅延時間」の関係を見る際に、横軸に混雑率（0%～200%）・縦軸に遅延時間（0分～30分）
をとり、毎日の運行データを点でプロットすると、混雑率が高くなるほど遅延が増えるといった傾向が分かります。

散布図は2つの数値の関係性を表すグラフになりますので、必ず2つの数値を用いてグラフ化する必要があります。

散布図の特徴と用途

2つの指標の相関関係の可視化
外れ値の検出
データの分布パターンの把握
トレンドの分析

散布図の基本概念と活用メリット

散布図の4つの主要メリット

相関関係の視覚化: 2つの指標がどのように影響し合うかを一目で把握
外れ値（アノマリー）の特定: 全体の傾向から大きく外れたデータポイントを瞬時に発見
データ分布パターンの認識: 集中・分散・クラスター化などのパターンを視覚的に理解
時系列トレンドの分析: 時間軸を加えることで、関係性の変化を追跡可能

散布図の作成手順

散布図のグラフも通常のグラフと同じ設定方法で設置することができます。特に変わった手順などがないので簡単にご紹介します。

1. 基本設定の手順（ステップバイステップガイド）

グラフの追加と基本設定

レポートに新規グラフを追加
「散布図」を選択
データソースの設定
X軸とY軸の指標を選択

初期設定で押さえるべき4つのポイント

適切なデータ範囲の選択
スケールの調整
軸ラベルの設定
凡例の配置

ポイントとなる部分としては、見た目の部分になりますので、別の記事で紹介しておりますのでこちらも参考にしてください。

2024年11月9日【完全ガイド】Looker Studioの使い方マスターわかりやすいスクショ付き解説

2. データ設定の重要ポイント

データの設定が他のグラフとは違い少し複雑になりますが、概念が理解できれば問題なく設定することができます。
X軸とY軸の関係性がもっとも重要になります。散布図は関連性がない場合は、データが表示されません。

例えば、ランディングページのディメンションに対しては、表示回数・セッションが紐づいているためXとY軸の関係がなりたります。しかし、参照元/メディアのディメンションには、表示回数・セッションが関連性がないため散布図が正しく表示されません。

X軸・Y軸の効果的な設定方法

指標の適切な組み合わせ例

ランディングページ（ディメンション）に対する表示回数（X軸）とセッション数（Y軸）
商品カテゴリ（ディメンション）に対する平均価格（X軸）と売上数（Y軸）
キャンペーン（ディメンション）に対する広告費用（X軸）とコンバージョン数（Y軸）

避けるべき組み合わせ例

参照元/メディア（ディメンション）と関連性のない表示回数・セッション

データフィルタリング

散布図は大量のデータを表示させることになるため、表示させるデータ数やフィルタなどの設定は必ず必要になります。
大量のデータはLooker Studioのレポートのデータ制限になる可能性も高くなるため、制限は必要です。

異常値の除外
データ範囲の指定
条件付きフィルター
セグメントの適用

散布図のカスタマイズ

結論、他のグラフと同じような形でデザインを変更することができます。バブルの大きさや色や表示数などの設定ができます。工夫として基準線などを設定することで見やすくなります。

散布図のグラフをより見やすくする方法を下記でまとめておりますので参考にしてください。

1. スタイルの調整

基本的な設定項目

色の設定
バブル数の変更
グリッド線の表示

デザインを変更・設定変更を行うことで見やすいレポートになります。（データの都合上バブルが固まっておりますが）
もっとバブル数を減らすことで視覚的にわかりやすくなります。

デザイン要素

フォントスタイル
軸線の設定
ラベルの配置

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散布図の実践的な活用例

実際の分析をする際の例を説明します。GA4で分析したりする時には考慮しておいてデータを分析するとよりデータの関係性を明確にすることができます。

1. アクセス解析での活用

GA4のデータを分析する機会が多いと思いますので参考としてどのようなデータを散布図で表示させるが良いかを一例をあげております。基本的なパターンは、アクセスに対してコンバージョンをベースに計測するのがよいかと思います。

基本的な分析パターン

PVと直帰率の関係
滞在時間とコンバージョン率
セッション数と購入数
ページ速度と離脱率

①PVと直帰率の関係

分析目的：コンテンツの質とユーザー満足度の把握
具体的な見方
- 縦軸：直帰率（%）
- 横軸：ページビュー数
読み取れること
- PVが多いのに直帰率も高い→コンテンツの改善が必要になる可能性がある。
- PVが多く直帰率が低い→人気のある良質なコンテンツになるため定期的なリライトが必要。
- PVは少ないが直帰率が低い→ニッチだが価値の高いコンテンツのためCTAでCV率が向上する可能性がある。

②滞在時間とコンバージョン率の関係

分析目的：最適な顧客体験の把握
具体的な見方
- 縦軸：コンバージョン率（%）
- 横軸：平均滞在時間（秒）
読み取れること
- 滞在時間が長くCVR高い→じっくり検討して購入している可能性がある
- 滞在時間が短くCVR高い→直感的な購買決定、購入する商品が決まっている。
- 最適な滞在時間帯の発見→UX改善の指標