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。
日本戦ツイート分析｜2014ワールドカップ（ブラジル大会）：朝日新聞デジタル
※選手や監督の名前を含むツイートを収集、その中に多く出てくる言葉を分析・抽出しています。 ※ツイッターのデータは「ＮＴＴデータ」の協力で収集。東北大学大学院の乾・岡崎研究室の支援を受けて、ツイート件数、関連語、ポジ・ネガを分析しました。関連語では、意味のない文字などを除いています。 ※円グラフは、いわゆる「ポジ・ネガ分析」です。活躍を評価しているツイートを「ポジティブ」。プレー批判や交代を要求するようなツイートを「ネガティブ」。単に選手交代を紹介するなど、評価に言及しないツイートを「ニュートラル」と分類しています。 ※最新ブラウザの使用をおすすめします。お使いのブラウザによっては正しく表示されない場合があります。 ※画像のうち、遠藤、岡崎、伊野波、、ザッケローニ監督、ボニ、ヤヤ・トゥーレ、ドログバ（２枚目はＡＦＰ）、長友（２枚目）はロイター。大久保、柿谷、内田、今野、青山、酒井高、ジェルビ
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
RとJavaScript Visualizationを俯瞰しよう
7. R言語とJavaScript比較 library(Wordcloud)を使用 library("wordcount") wordcloud( + data$Term, data$Freq, + scale=c(5,2), + max.words=Inf, + random.order=T, + random.color=T) 変化があまり見れないのはこ のとき使ったデータが悪かっ たので・・・ 8. R言語とJavaScript比較 D3.js+d3-cloud d3.csv('resources/data/out.csv', function(data){ var h = 600; var w = 800; var random = d3.random.irwinHall(2) var countMax = d3.max(data, function(d){ return d.Fr
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
Gephi - The Open Graph Viz Platform
Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
インフォグラフィックの真髄。Harry Beck氏の路線図デザイン | ビジュアルシンキング
インフォグラフィックをデザインする際、余分な要素を入れないように気をつける必要があります。 一番伝えたいことに関係が薄い情報を見極めて取り除いていきます。 このプロセスは、遺跡発掘において、ハケを使って、塵を慎重に取り除く姿に近いです。 掘り当てるものが何なのか、インフォグラフィック・デザインにおいては、「なにを伝えるものなのか」が明確でないと、余分な要素を取り除く作業は難航します。 ここで成功例をひとつ挙げます。 ロンドン地下鉄路線図（1908年） もともとロンドンの地下鉄路線図は、通常の地図をベースに、路線を描き入れたデザインでした。 道や公園、建物も描き込まれていて、目的駅までの経路や乗り継ぎ情報が簡単には参照できません。 ロンドンの人ならまだしも、旅行者からするとなおのことです。 この問題を解決したのが、Harry Beck（ハリー・ベック）氏が1931年にデザインした地下鉄路線図
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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)
ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ
http://nickqizhu.github.io/dc.js/
GitHub - mwaskom/seaborn: Statistical data visualization in Python
O'Reilly Media - Technology and Business Training
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ロジカルシンキング vs ビジュアルシンキングではない
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