# データビジュアライゼーションの原則 (Data Analytics) > 適切なグラフの選択、データストーリーテリング、Tufteの原則、data-ink ratio、色、コンテキスト、視覚的階層、誤解を招くグラフ - 20 面接問題 - Junior - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 1. 異なるカテゴリ間で値を比較するのに最も適したグラフの種類は何ですか？ **回答** bar chartは、異なるカテゴリ間で値を比較するのに最も効果的なグラフです。人間の目は同じ軸に揃えられた長さを比較するのが非常に得意で、読み取りが直感的になります。バーはカテゴリの数とラベルの長さに応じて、垂直または水平にできます。 ## 2. 時間の経過に伴う値の変化を示すのに最も適したグラフの種類は何ですか？ **回答** line chartは、時間ベースのトレンドを視覚化するための標準的な選択肢です。線がデータポイントを時系列でつなぐため、トレンド、サイクル、異常値がすぐに見えます。bar chartとは異なり、line chartは個々の値ではなく、連続性と変化の方向性を強調します。 ## 3. pie chartの主な欠点は何ですか？ **回答** pie chartの主な欠点は、人間の目が角度と面積を比較するのが難しいことです。3〜4カテゴリを超えると、比率の違いを区別するのがほぼ不可能になります。Edward Tufteは、部分と全体の関係のみが重要な稀なケースを除いて、常にpie chartよりbar chartまたはデータテーブルを選ぶことを推奨しています。 ## さらに17問利用可能 - Edward Tufteが定義したdata-ink ratioとは何ですか？ - 2つの数値変数間の関係を視覚化するために、どの種類のグラフを使用すべきですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [Data Cleaning - データクレンジング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions.md): 20問, Mid-Level - [BigQuery - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [コホートとリテンション分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles