Microsoftのデータ可視化ツール「SandDance」がオープンソース化
公式サイト 概要 SandDanceは、WebGLを用いたBIツールで巨大なデータセットを素早く可視化し、複数のビュー間を滑らかなアニメーションでトランジションさせることで新たな知見を得ることができるBIツールだそうです(公式サイトより) サンプル画像でもカッコいいアニメーションが目を引きます。 deck.glのショーケースページで紹介されていて、個人的に興味を持っていたのですが、先日Microsoftの公式ブログでオープンソース化されることが発表されました。 Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool - Open Source Blog Github やたらパーティクルが飛び交ってカッコいいです。 慣れないと無意味な3Dチャートとか作ってしまいかねない危うさはありますが、内部ではDeck.glやVeg
Uber社の全部盛りデータ可視化ツールスイート「Vis.gl」一覧
Vis.gl – Uber Vis Team Uber社がオープンソースとして公開している可視化ツールでは「deck.gl」が有名ですが、他にもUber社の持つ巨大なデータセットを分析するために作成されたさまざまなデータ可視化ツールがオープンソースとして公開されています。「Vis.gl」はそれらUber社が作成し公開している可視化ツールをまとめた呼び名で、現在では11点ほどのデータ可視化に有用なツールが公開されており今なお増え続けています。 ここでは、「Vis.gl」スイートとして公開されているツールを一通りざっと紹介したいと思います。（一部、Vis.gl以外でUber社が公開しているツールも含んでいます） ■データビジュアライゼーションフレームワーク ・deck.gl WebGLを用いて大量のデータを可視化することに長けたフレームワーク。 レイヤーベースのコンポーネントとして作られていて
「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
【D3.js】Gunma.webのソーシャルグラフ作ってみた。
ソーシャルグラフには浪漫があるよね。 ソーシャルグラフを作ってみたかったので、Gunma.webに参加されたユーザーのグラフを作ってみました。 ユーザー間のリンクは、同じイベントに参加している回数が多いほど太く表示されます。 アイコンやユーザー名をクリックするとリンクが強調(赤)されます。 （アイコン画像はATNDから直で読み込んでいるので、そのうち弾かれるかも） Gunma.web Social Graph 激重です。できればChromeで見てやってください。 Gunma.webについてはこちら やったこと ATNDからイベント参加ユーザの取得 イベントに参加したユーザーの組み合わせ（Combination）リスト作成 重複する組み合わせをカウント(同じイベントに参加している回数) 上記のデータをCSVで出力 CSVファイルをD3.jsでJSONに変換 Force Layoutdで表示
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D3.js本の出版が止まらない(最近出版されたD3参考書)