ヒストグラムとは
ヒストグラム（Histogram）とは、連続型データの分布を可視化する代表的なグラフで、データの範囲をいくつかの区間（ビン）に分割し、各区間に含まれるデータの頻度を棒の高さで表現します。データの分布形状、中心傾向、ばらつき、外れ値を直感的に把握できる基本的な可視化手法です。
| ひとことで言うと | 数値データを区間ごとに区切り、件数を棒で示して分布を見るグラフ。 |
|---|---|
| どこで使う | 顧客単価の分布、加工寸法のばらつき、待ち時間の分布。 |
| 注意点 | 区間の幅で見え方が大きく変わる。複数の幅で確認する。 |
ビン幅の選択
ヒストグラムの見え方はビン幅（ビン数）の設定に大きく依存します。ビンが少なすぎると分布の詳細が失われ、多すぎるとノイズが目立ちます。スタージスの公式、フリードマン-ダイアコニスの規則、スコットの規則などのビン幅決定法が提案されており、データの特性に応じて適切な方法を選択します。
1区間に分ける0〜1000円、1000〜2000円…
▶
2件数を数える各区間に何件あるか
▶
3棒で表示高さが件数
▶
4形を読む山が2つ＝異質な集団が混在
ヒストグラムの解釈
ヒストグラムからは、データの対称性（正規分布に近いか）、歪度（右裾または左裾に偏っているか）、尖度（鋭いピークか平坦か）、多峰性（複数のピークがあるか）、外れ値の存在などを読み取ることができます。
関連する可視化手法
カーネル密度推定（KDE）はヒストグラムを滑らかな曲線で表現する手法で、ビン幅に依存しない分布の推定が可能です。累積分布関数（CDF）プロットはデータの累積割合を表示します。QQプロットは分布の正規性を視覚的に評価するために使用されます。