値は上がっている傾向にあるのか、一定の周期で変動しているのか。時間という視点で傾向を把握する分析も重要だ。前回、値の大きさの比較（棒グラフの表現）は、ある一定期間における全てのデータを対象とした。今回は、時系列で変化を見ることを目的とするビジュアル表現を見ていく。

連続的な変化を知るには折れ線グラフが適している (C)Shutterstock

　値は上がっている傾向にあるのか、一定の周期で変動しているのか。時間という視点で傾向を把握する分析も重要だ。本稿では、時系列データの値の変化をビジュアルで表現する方法を扱う。

　第2回で扱った値の大きさの比較（棒グラフの表現）は、ある一定期間における全てのデータを対象としていた。今回は、時系列で変化を見ることを目的とするグラフの作り方を、気象庁の気象観測データから、UVインデックスと二酸化炭素濃度を使って説明していく。

　棒グラフは長さから値の大きさを、折れ線グラフは線の方向から増減とその度合い（＝変化）を伝える。それを念頭に置いて、実際に時系列データをビジュアル化したグラフを見てほしい。

　下の図の左側は、2017年4～8月のつくばにおける平均UVインデックスを、棒グラフと折れ線グラフの両方で表している。棒グラフからはUVインデックスは個別の月の値と、「7月が最も高い」という事実が読み取れる。一方、折れ線グラフからは「4月から6月までは上昇は緩やかだが、6月から7月にかけて上昇率が上がり、7月でピークに達し、8月は急激に下がった」ことが読み取れる。時系列データの変化を知りたいときは折れ線グラフが適するわけだ。

連続的な変化を知るには折れ線グラフ

つくばにおけるUVインデックスの変化（2017年4～8月）。折れ線グラフから値の変化を読み取れる。NG例は、連続性のない「観測地点」をつないでしまった。項目間に連続的な意味がなければ、折れ線グラフは使わない

　折れ線グラフは連続性のある項目間の増減を表すのに使う。上の図の右側は、折れ線グラフが適さない例。連続性のない項目をつなげてしまっており、意味を成さない。