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# 散布図による多変量の可視化
- URL: https://hub.ku2t-lab.com/gallery-scatterplot2/
- Published: 2024-03-21T15:00:00.000Z
- Updated: 2026-04-03T02:08:27.000Z
- 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

散布図を使った人事データの可視化例です。量的変数同士の関係やクラスターの存在を確認する上で散布図は有効です。また、縦軸と横軸に加えて3つ目の変数で点のカラーを変更することで、クラスターの傾向を確認することもできます。

## 人事データ可視化の例

![散布図](https://storage.googleapis.com/studio-cms-assets/projects/G3qbJAGLqJ/s-695x552_v-fs_webp_eee7f819-0c0a-4729-8b71-5d3ee2e1c478.png)

## 人事データ可視化の狙い

- エンゲージメントと働き方の関係を調査する。

## 人事データ可視化アプローチ

### 利用するグラフ

- **散布図**： 量的変数と量的変数の関係を可視化。

### アプローチ

- 散布図に含まれる点の分布を見て、働き方の特徴を観察。
- エンゲージメントで点に色を付けることで、働き方の特徴との関連を探る。

## グラフの作り方

- Pythonのseaborn.scatterplotによる可視化例。

```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')
plt.rcParams["figure.figsize"] = (6, 6)
japanize_matplotlib.japanize()

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

# グラフ
fig, ax = plt.subplots()
sns.scatterplot(data=df_hr.query("部 == '営業部'"),
  x='時間外時間数_月平均', y='年休消化率', hue='エンゲージメント',
  alpha=.8,  ax=ax)
ax.set_title('働き方とエンゲージメントの関係（営業部）')
ax.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 1), title='エンゲージメント')
```

## 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/)