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title: "分布チャート"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/data-visualization/distribution-charts/
description: "QuickMLは、Catalyst開発プラットフォームにおける完全ノーコードのML パイプラインビルダーサービスで、エンドツーエンドのソリューションを備えた機械学習パイプラインを作成できます。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: QuickML
type: general
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# 分布チャート

分布チャートは、データセット内の値の頻度や分布を可視化するために使用されるグラフィカルな表現です。データポイントの広がり、ばらつき、パターンに関するインサイトを提供し、異なる範囲にわたる値の分布をより良く理解できます。分布チャートは、中心傾向、外れ値、データ分布の全体的な形状を特定するのに特に有用です。

1. ### 散布図

    散布図は、2つの変数または属性間の関係を表示するために使用されるグラフィカルな表現です。デカルト平面上に配置された個々のデータポイントで構成され、各ポイントは2つの変数の値の組み合わせを表します。散布図は、データ内のパターン、相関関係、外れ値を明らかにするのに特に有用です。

    ![ScatterPlot](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/visualization-charts/scatter_plot_chart.webp)

    **説明：**

    - **個々のデータポイント：** チャート上の各データポイントは、2つの変数の特定の値の組み合わせを表します。

    - **デカルト平面：** チャートはデカルト座標系に基づいており、一方の変数がX軸に、もう一方がY軸にプロットされます。

    - **変数間の関係：** 散布図は、一方の変数の変化がもう一方の変化にどのように対応するかを可視化し、潜在的な相関関係やパターンを示します。

2. ### 箱ひげ図

    箱ひげ図は、データセット内の分布、広がり、外れ値を可視化するために使用されるグラフィカルな表現です。中央値、四分位数、潜在的な外れ値などの主要な統計量の簡潔な要約を提供します。チャートは長方形の**「箱」**とそこから延びる線（**「ひげ」**と呼ばれます）で構成されます。

    ![BoxPlot](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/visualization-charts/boxplot_chart.webp)

    **説明：**

    - **箱：** 中央の長方形（箱）は四分位範囲（IQR）にまたがり、データの中央50%が集中している場所を示します。箱の内側の垂直線は中央値を表します。

    - **ひげ：** 線（ひげ）は箱の端から、外れ値を除く定義された範囲内の最小値と最大値まで延びています。

    - **外れ値：** ひげの外側にあるポイントは個々のデータポイントとしてマークされ、潜在的な外れ値を示す可能性があります。

3. ### ヒストグラム

    ヒストグラムは、数値データの分布を可視化するために使用されるグラフィカルな表現です。X軸に沿ってデータをビンまたは区間に分割し、Y軸に各ビンに含まれるデータポイントの頻度またはカウントを表示します。ヒストグラムは、データセットの形状、中心傾向、広がりを理解するのに役立ちます。

    ![Histogram](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/visualization-charts/histogram.webp)

    **説明：**

    - **ビニング：** データはX軸に沿って区間（ビン）に分割され、Y軸は各ビン内のデータポイントの頻度またはカウントを表します。

    - **棒の高さ：** 各棒の高さは、該当するビン内のデータポイントの数に対応します。

    - **形状の解釈：** ヒストグラムは、データが偏っているか、対称的か、二峰性かなど、データ分布のパターンに関するインサイトを提供します。