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# ジョイントプロットによる解析
- URL: https://hub.ku2t-lab.com/gallery-jointplot/
- Published: 2024-03-24T15:00:00.000Z
- Updated: 2026-04-03T02:10:42.000Z
- Author: 武田 邦敬
- Tags: ピープルアナリティクス, ギャラリー, Python, 組織開発

散布図とKDEプロットを組み合わせたジョイントプロットによる人事データの可視化例です。2つの量的変数による2次元空間上に、各データがどのように分布しているか確認するために利用します。

## 人事データ可視化の例

![ジョインとプロット](https://storage.googleapis.com/studio-cms-assets/projects/G3qbJAGLqJ/s-779x784_v-fs_webp_897e5855-0c71-4b60-a056-d4600fbd2831.png)

## 人事データ可視化の狙い

- 働き方とエンゲージメントの関係が職場によってどのように異なるのか考察したい。

## 人事データ可視化アプローチ

### 利用するグラフ

以下2つのグラフを組み合わせたジョイントプロット。

- **散布図**： 量的変数と量的変数の関係を可視化。
- **KDE（カーネル密度推定）**： 量的変数の分布を滑らかな曲線で近似して確認する。

### アプローチ

- 時間外時間数とエンゲージメントの関係を散布図で可視化する。
- 職場別の傾向を把握するため、カテゴリカル変数である部の情報を用いて色分けする。
- 点の重なりが多いため、横軸・縦軸それぞれの量的変数に対して部別の分布を確認すべく、KDEによる可視化を行う。
- 全体を把握しながら職場別の傾向や特徴を探る。

## グラフの作り方

- Pythonのseaborn.jointplotを使った可視化例。

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import japanize_matplotlib
import seaborn as sns

sns.set_theme(style='ticks')
japanize_matplotlib.japanize()

# データの読み込み
df_hr = pd.read_csv('./hr-toydata-basic-600.csv')

# グラフ
sns.jointplot(data=df_hr, x='時間外時間数_月平均', y='エンゲージメント', hue='部', height=8, alpha=0.6, palette='tab10')
```

## この記事で使ったデータ

以下のページでデータを配布しています。

[人事トイデータの公開こちらのページでは、クニラボで作成した人事トイデータを公開しています。 トイデータとは？ トイデータ(Toy Data)とは、演習用に使えるリアルでないデータのことをいいます。データ分析や機械学習のライブラリに附属する場合もあり、手元にデータがなくてもそのライブラリをすぐに試せるのが利点です。 人事データ分析の演習にご活用ください ピープルアナリティクスを学んでみたいが手元に良いデータがない、という方も多いのではないでしょうか。人事データは個人情報を含むため、ピープルアナリティクスプロジェクトの正式なメンバーでないと触ることができません。 そこで、演習用にデータを自作しGoogleドライブより公開しています。これまでも代表のnote記事の中でリンクを張っていたのですが、複数の記事で利用するためこのページを作りました。 \* 2023/11/29追記 「HRトイデータ\_人事情報\_拡張版.csv 」を追加しました。 \* 2024/3/23追記 「HRトイデータ\_月別時間外.csv 」を追加しました。 \* 2024/11/18追記 「HRトイデータ\_エンゲージメントスコア![](https://storage.ghost.io/c/54/85/548553f8-0bec-43c7-af9d-5c0a5fe9f73b/content/images/icon/----------------5.png)People Analytics Idea HUB武田 邦敬![](https://storage.ghost.io/c/54/85/548553f8-0bec-43c7-af9d-5c0a5fe9f73b/content/images/thumbnail/23-1-1.png)](https://hub.ku2t-lab.com/toydata-for-people-analytics/)