【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

Webサイトのデータ分析において、2つの指標間の関係性を視覚的に理解するために散布図は非常に効果的です。本記事では、Looker Studioを使用した散布図の作成方法から実践的な活用方法まで、詳しく解説していきます。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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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。

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。

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。

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