データ分析 スタックエリアチャート

はじめに

データ分析をやる中でこれいいチャートだなと思うものがあったので、乗っけておきます。

📊 スタックエリアチャート（Stacked Area Chart）とは

スタックエリアチャートは、複数の系列データを“積み上げた形”で時系列に可視化するグラフです。

• 各系列の値を縦方向に積み上げ、その合計を時間軸（X軸）上にプロット
• 系列ごとの“流れ（トレンド）”と「構成比」の両方を同時に把握できる

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🧐 使うべきシーン・メリット

シーン・目的	理由・効果
全体のボリューム推移を見たい	各時点の合計値がひと目でわかる
構成比の変化を同時に確認したい	時系列における各カテゴリのシェア（％）や量の変化を把握
複数系列間のトレンド比較	系列ごとの増減を、他系列との重なりで直感的に理解できる
ダッシュボードやレポート	一枚で「全体感＋内訳」を示す省スペースな可視化が可能

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🚀 主な実例（ユースケース）

1. Webアクセス解析

   • デバイス別（PC／モバイル／タブレット）のセッション数推移
   • チャネル別（Organic／Paid／Referral）の流入シェア

2. 売上分析

   • 商品カテゴリ別の月次売上トレンド
   • 地域別・店舗別の売上構成比

3. システム監視

   • サーバーリソース（CPU／メモリ／ディスク）の利用率推移
   • マイクロサービス間のリクエスト数分布

4. コールセンター運営

   • 問い合わせ種別（商品質問／クレーム／サポート）の時間帯別推移
   • 月間チャット・電話・メールでの対応件数比較

5. プロジェクト管理

   • タスクステータス（未着手／進行中／完了）の日次推移
   • リソース配分（要員A／要員B／要員C）の工数シェア

# 📌 Google Colab 専用：日本語フォントのインストール
!apt-get -y install fonts-ipafont-gothic > /dev/null

# 📦 必要なライブラリ
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 🎌 フォント設定
jp_font = FontProperties(fname="/usr/share/fonts/opentype/ipafont-gothic/ipag.ttf")
plt.rcParams['font.family'] = jp_font.get_name()

# 📊 サンプルデータの作成
data = {
    'hour': list(range(24)),
    'product_inquiry':  [0,0,0,0,0,5,20,50,60,55,50,40,30,25,20,15,10,10,5,3,2,1,0,0],
    'delivery_issue':   [0,0,0,0,0,2,10,30,40,45,40,35,30,25,20,15,10,10,5,3,1,0,0,0],
    'complaint':        [0,0,0,0,0,1,5,15,20,18,15,13,12,10,8,7,6,5,4,3,2,1,1,0],
    'refund_request':   [0,0,0,0,0,0,3,8,10,12,10,9,8,7,6,5,4,3,3,2,1,1,0,0],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 📈 グラフの描画
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.stackplot(
    df['hour'],
    df['product_inquiry'],
    df['delivery_issue'],
    df['complaint'],
    df['refund_request'],
    labels=['商品について', '配送トラブル', 'クレーム', '返品・返金'],
    alpha=0.8
)

plt.title('1日のコールセンター問い合わせ状況', fontproperties=jp_font)
plt.xlabel('時間帯（時）', fontproperties=jp_font)
plt.ylabel('問い合わせ件数', fontproperties=jp_font)
plt.xticks(range(0, 24, 2))
plt.legend(loc='upper left', prop=jp_font)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()