関係・流れを伝える5種：サンキー・コード・funnel・フロー図・ネットワーク

数値の大小ではなく、「流れ」「つながり」を見せたい場面の可視化。マーケのファネル分析、業務フロー、SNS（Social Networking Service） の友達関係、エネルギー収支など、ビジネス・科学双方で需要が高い領域です。

1. サンキーダイアグラム

用途：A → B の「流量」を帯の太さで可視化。エネルギー収支（電力会社の損失分析）、ユーザー導線（ホーム → 商品 → カート → 購入）、KPI（Key Performance Indicator） フロー（リード → 商談 → 受注）。1898 年に Sankey が蒸気機関の熱効率分析に発明。 強み：流量と分岐が一目で分かる。 弱み：カテゴリ数が増えると線が交差して読めない。

2. コードダイアグラム（Chord）

用途：双方向の関係を円形で。SNS の双方向フォロー、貿易フロー（輸出入）、人の移動（県別流入流出）。 強み：相互性が美しく見える。プレゼン映え。 弱み：作るのが難しい。NYTimes / FT などのデータジャーナリズムで使われる程度。

3. ファネルチャート（漏斗）

用途：マーケ・営業の標準。「サイト訪問 → 商品閲覧 → カート → 購入」のように、各段階で離脱が起きる過程。 強み：どこで離脱が大きいかが一目。経営会議の定番。 弱み：実装が単純すぎて、本当は単なる横棒で十分なケースも多い（飾り）。

4. フローチャート

用途：業務プロセス・意思決定木・アルゴリズムを図式化。 強み：ロジックが順序付きで読める、業界標準（JIS / UML）。 弱み：データ量を表現できない、描画ツールが必要。

5. ネットワーク図（グラフ）

用途：SNS の人間関係、Web ページのリンク構造、IoT デバイスの通信、犯罪捜査の人物相関。 強み：関係の中心人物（ハブ）が一目で分かる。 弱み：ノード数が増えると「毛玉」になる。クラスタリング・フィルタリングが必須。

# pip install plotlyimport plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(    node=dict(        label=["訪問者", "商品閲覧", "カート", "決済", "購入完了", "離脱"],        color=["#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd", "#8c564b"],    ),    link=dict(        source=[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3],        target=[1, 5, 2, 5, 3, 5, 4, 5],        value=[6000, 4000, 2400, 3600, 1500, 900, 1200, 300],    ),)])fig.update_layout(title="EC 購入ファネル（サンキー）")fig.show()

次回予告

EP.05 は分布系：ヒストグラム・箱ひげ・バイオリン・密度プロット・QQプロット。データの「ばらつき」を見せるグラフ群と、外れ値検出の標準テクニック。