D3.jsにあてはまらないこと | POSTD
最近D3.jsをかなりいじってみました。APIをあれこれ調べ、すこし複雑なチャートを構築した後、長い間D3を誤解していたことに気づきました。それは私だけではありません。友達と話してみると、彼らもD3について勘違いをしています。そこで、よくある誤解のいくつかをはっきりとさせるために、この記事を書く事にしました。 D3はチャート・ライブラリではありません D3のホームページに行くと、たくさんの素晴らしいチャートとビジュアライゼーションを見ることができます。しかし、D3は、 Highcharts や Chart.js あるいは Google Charts のようなチャート・ライブラリではありません。ただ単に、データセットを受け渡すことや、必要なチャートのタイプ指定、凝ったチャートを入手することはできません。D3はそれよりもずっと低レベルなのです。D3上に構築されたチャート・ライブラリでは、たとえ
Object Constancy
This bar chart shows the top ten states for a given age bracket, sorted by population percentage. For example, Utah’s burgeoning youth population earns it the top spot in the 5 to 13 (15.1%) and under 5 (9.8%) brackets, while Florida is popular with retirees (17.4%). The chart shows multiple slices of a dataset, transitioning smoothly when the age bracket changes. The x-axis rescales to accommodat
「エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化」感想
データの可視化とは、「データに含まれる事実・示唆を効率よく発見する技術」、「データから発見した事実・示唆を明確に伝える技術」ということができます。本書では、データ可視化の基本に始まり、何を可視化すべきで、誤った考え方は何かなどを解き明かしたあと、JavaScriptライブラリD3.jsの使い方、D3.jsによるWebの可視化のさまざまなケーススタディまで、エンジニアの方がさまざまな業務の現場で直面するであろうデータ可視化の考え方と手法をわかりやすく解説します。 @AntiBayesianさんより献本をいただきました。 ありがとうございます。 オーライリーから出版されたD3本と発売日が近かったこともあって、「D3本」としての印象が強いようですが、本書は「データ可視化」に関する入門書です。 「データの中から重要な事実・示唆を見つけ出す」「見つけた情報を正しくわかりやすく伝える」といったデータビ
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「データビジュアライゼーションのためのD3.js徹底入門」感想
まず、手に取ってみて一番最初に感じたのが「分厚い！」でした。なにしろ大型本: 480ページ、「インタラクティブ・データビジュアライゼーション」の約２倍です。それだけ情報量が多いということなんですが、同時に画像を使った説明がかなり豊富なのでこれだけの厚さになっています。 著者は「D3.js例文辞典」を作成されている古籏 一浩さん。 リンク先のサイトを見ていただくと分かる通り、非常に多くのサンプルコードを書かれている方ですので、本書も、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフといった基本的なグラフ表示から、パックレイアウト、ツリーマップ、フォースレイアウト、地図描画までと、ほぼ全てを網羅した参考書となっています。（鶏頭図のようなマニアックなものまで！） かなりの数の作例が載っていますが一つ一つ丁寧に説明されており、また先に上げた通り画像も多いので、D3を初めて学ぶという方でも詰まることなく読み進めるこ
サポートページ：エンジニアのための データ可視化［実践］入門 ―D3.jsによるWebの可視化
ダウンロード 本書で使用するサンプルソースは下記よりダウンロードできます。詳しくは同梱されているindex.htmlをご参照ください。 （2014年2月13日更新） ダウンロード サンプルソース お詫びと訂正（正誤表） 本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。 （2014年11月7日更新） P.iv（目次の前のページ） 下記を追加させていただきます。 本書執筆にあたり、丁寧なレビューをくださった本郷 寛様、春山 征吾様、山根 承子様、井戸 一二子様、市原 千里様、古川 陽介様、中野 広基様に感謝の意を表します。また、データ可視化のニーズが高まる時期にタイミングよく執筆の機会を下さった技術評論社 細谷謙吾様に感謝いたします。
SVGを制作できるアプリ,お絵描きソフトを徹底的に調べました！ 114個 - 聴く耳を持たない(片方しか)
私はTwitterでよくSVG関連情報をチェックしているのですが、 SVGってどう作ったらいいの？ みたいな投稿をしばしば見かけます。 SVGは地味な存在ですが近年は徐々に注目を浴び、関連ツールも増えてきたのでそうした人向けにSVG制作ツールって結構たくさんあるよ！と、まとめてみた次第です。 でも114個って多過ぎ！ ……って思うかもしれない、いや正直オレもそう思う。 なので最後に114個の中から管理人のお薦めツール10選っていうのもまとめておいたので、さっくり読みたい人はそれだけチェックすれば良いかと。 そもそもSVGとは、なに？ そもそもSVGってなに？という人もいるでしょう、それについては以前記事にまとめました。 SVGとはなにか？とSVGの学習に役立つサイトや書籍の紹介 SVGの説明と、SVGの学習に役立つサイトや参考になる書籍の紹介をしています。 今回とりあげるSVG関連ツールと
D3 Cookbook Recipes
Data Visualization with D3 Cookbook ISBN: 978-1-78216-216-2 Available at: Packt Publishing Amazon.com Amazon.co.uk Barnes & Noble Safari Online O'Reilly Source code Chapter 1: Getting Started Functional JavaScript Chapter 2: Be Selective Single Selection Multiple Selection Selection Iteration Sub-Selection Function Chain Raw Selection Chapter 3: Dealing with Data Array as Data Object as Data Funct
可視化ライブラリD3.jsの設計が素晴らしすぎる。 | 三度の飯とエレクトロン
最近名前を聞くことが多くなってきたD3.jsを試してみています。 まだ使い始めたばかりですが、D3.jsの設計の素晴らしさに感動しています。 データを与えればグラフが表示されるというような単純なものではないので、敷居が高く感じていましたが、設計を知るほどによく出来ていて驚きます。 D3.jsとは何か？ そもそも、D3.jsとはなんでしょう？ D3.js – Data-Driven Documents D3.jsは、データをブラウザで可視化するためのライブラリです。 単なるグラフライブラリではなく、もっと抽象的な「可視化」を扱うのが特徴です。 抽象的なレイヤーを扱うので、ライブラリと言っても機能より設計が重要で、D3.jsが支持されている理由はその設計の素晴らしさにあります。実際に描画しながら、その設計の違いについて考えていきます。 企業の時価総額と営業利益の関係をプロット 例題として、企業
アジャイルデータサイエンス
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluen
インタラクティブ・データビジュアライゼーション
D3は、ウェブページにロードしたデータからビジュアルを生成するJavaScriptベースのツールです。本書は、プログラマではない人々を対象として、D3を使ったデータビジュアライゼーションのプログラミングについて解説しています。ビジュアルのスキルはあるもののデータやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナ、または大量のデータを持っているがビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者などには、本書が大いに役立つでしょう。もちろん、データの可視化について学びたい読者にもおすすめします。 はじめに 本書での表記 サンプルコードの引用について 問い合わせ先 謝辞 1章 イントロダクション 1.1 なぜデータビジュアライゼーションなのか 1.2 なぜコードを書くのか 1.3 なぜ対話的にしようというのか 1.4 なぜウェブ上でなのか 1.5 この本は何なのか 1.
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
HTML D3.js Layout - @//メモ
d3.layout とは？ † layout は、直接グラフィックを描画しない layout は、生データを中間形式に変換する function たとえば、pie layout の場合 d3.layout.pie() は、生データの配列を、対応する円グラフの中心角の配列に変換する 中心角の配列を d3.svg.arc() で、SVG のポリゴンに変換する 最終的にできた <path d="M123,456,780,..."/> がブラウザにより画面に表示される ↑ pie layout † https://github.com/kagyuu/D3JSExam/blob/master/D3JS-layout-pie.html<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Pie</title> <st
K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法（K平均法）の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
「D3.js」を使ったデータビジュアライゼーション
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取ることは困難です。そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 D3.jsとは D3.jsは、Mike Bostock（mbostock）が作成したデータ可視化用途で人気のJavaScriptライブラリで、データをDOMと結びつけ、データ駆動によりグラフを作成することができます。ソースコードはGithubで公開されており、人気を表すStarの数がGithubに公開されているリポジトリ全体で6番目に多いことからも、注目の高さが伺えます（2013/10現在）。ライセンスは修正BSD
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D3.js例文辞典
GitHub - NickQiZhu/d3-cookbook: Source code for "Data Visualization with D3 Cookbook"
A good book for learning D3.js
D3.js本の出版が止まらない(最近出版されたD3参考書)
