構成比を伝える5種：円・ドーナツ・ツリーマップ・サンバースト・ワッフル

「全体の何%か」を伝えるグラフ群。円グラフは最も使われ、最も誤解されるジャンル。代替候補のツリーマップ・ワッフルも含めて整理します。

1. 円グラフ ─ なぜ嫌われるのか

用途：3〜5カテゴリの構成比。 強み：誰でも知っている、印象が強い。 弱み（重要）：人間は 角度より長さ・面積の方が正確に比較できる（W.S. Cleveland 1985 の有名な実験）。カテゴリが6個を超える時点で円グラフは破綻します。データ可視化の専門家ほど円グラフを避ける傾向があるのは、この認知科学的な制約が理由。

2. ドーナツチャート（円の中央を抜いたもの）

用途：円とほぼ同じだが、中央のスペースに合計値・KPI（Key Performance Indicator） を置ける。 強み：合計値が一目で分かる。スタイリッシュに見える。 弱み：円グラフと同じ認知問題。

3. ツリーマップ

用途：多数のカテゴリ（10〜100超）の階層的な構成比。各矩形の面積が値に比例。Amazon の商品カテゴリ売上、ファンドの株式構成、Google アナリティクスの流入元など。 強み：膨大なカテゴリでも全体感が掴める、階層を入れ子で表現できる。 弱み：細かい矩形は値の比較が難しい。

4. サンバースト（円形ツリーマップ）

用途：階層構造を持つ構成比を円形に。中心が最上位カテゴリ、外周が末端。 強み：階層が視覚的に美しい。 弱み：作るのが大変、カテゴリ名が見にくい。プレゼン用途で。

5. ワッフルチャート（10×10 のマス）

用途：単一の比率（例：投票率 64%）を 100 個のマス目で表現。 強み：「64% って具体的にどれくらい？」が直感できる。教育的効果が抜群。社会課題の啓蒙資料、ニュースのインフォグラフィックで定番。 弱み：数値の精緻な比較には向かない、複数比較が苦手。

# pip install squarifyimport squarifyimport matplotlib.pyplot as plt
categories = ["Mobile", "Desktop", "Tablet", "TV", "Watch"]sizes = [4500, 3200, 1100, 600, 200]colors = ["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd"]
plt.figure(figsize=(10, 6))squarify.plot(sizes=sizes, label=categories, color=colors, alpha=0.85, text_kwargs={"fontsize": 12, "color": "white"})plt.title("デバイス別MAU構成（ツリーマップ）")plt.axis("off")plt.show()

次回予告

EP.04 は関係/フロー系：サンキー・コードダイアグラム・フローチャート・ネットワーク図。「A から B への流れ」を伝えるグラフ群と、業務フロー・KPI ファネルの可視化。