はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。 K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。 クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、Restart を押すと好きなパラメータで試すことができます。 こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。 (追記) HTML5 版の K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた も作成しました。Flash を表示できない環境ではそちらをご覧ください。 K-means 法とは K平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージに
Vizceral Open Source
Previously we wrote about our traffic intuition tool, Flux. We have some announcements and updates to share about this project. First, we have renamed the project to Vizceral. More importantly, Vizceral is now open source! Open SourceVizceral transformed the way we understand and digest information about the state of traffic flowing into the Netflix control plane. We wanted to be able to intuit de
AI-Driven Data and Embedded Analytics Platform - Sisense
Integrate customized analytics into your applications and products with Sisense Fusion Embed. Share intuitive insights allowing users to make confident, data-informed decisions. Boost product engagement and adoption, and customer acquisition and retention with the competitive advantage of our AI-driven, low/no code, embedded analytics application. Accelerate time to market Build scalable native ap
GolangでFlame Graphを描く
アプリケーションのパフォーマンス問題の解決やチューニングで大切なのは問題のコアやボトルネックに最短パスで到達することである． 基本的なパフォーマンス分析の入り口はアプリケーションのスレッドがon-CPUで時間を消費しているかoff-CPUで時間を消費しているかを理解するところから始まる．on-CPUの場合はそれがuserモードかkernelモードかを特定し，さらにCPUプロファイリングによってどのcode pathがCPUを消費しているのかの分析に向かう．off-CPUの場合はI/OやLock，pagingといった問題の分析に向かう． Flame Graphはon-CPUでのパフォーマンスの問題が発覚した時に行うCPUプロファイリングを助ける．どのcode pathがボトルネックになっているのかを1つのグラフ上で理解できる．本記事ではFlame Graphとは何か? なぜ必要なのか? を解
Engineering Intelligence Through Data Visualization at Uber
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In early 2015 we started an official data visualization team at Uber. The idea behind it: deliver intelligence through crafting visual exploratory data analysis tools for Uber’s datasets. Every day, Uber manages billions of GPS locations. Every minute, our platform hand
D3.jsを使うほどでもないビジュアライゼーションには「dimple」が便利 | mah365
データのビジュアライゼーションといえばD3.jsがデファクトスタンダードだと思いますが、別にそんな複雑なビジュアルを出す必要もないよね、というときがあります。そんなときはdimpleというライブラリを使えば比較的楽にビジュアライゼーションが実現できそうです。 どんな感じなの？ こんな感じのグラフがプリセットで用意されています。こういった棒線グラフ以外にも、バブルチャートや折れ線グラフなど、数々のグラフが用意されています。詳しくはExamplesをご覧ください。 コードは至ってシンプルで、x軸、y軸にデータのキーをセットして、addSeriesでグラフの種類を設定するだけ。自分でD3.jsでグリグリやるより楽ですね。しかしSVGを利用して表示しているとはいえ、IE8以前のブラウザではSVGをサポートしていないので表示できません（参考）。というわけで、そのあたりのブラウザがターゲットの場合は注
「まずチャートを決めてから集計を決める」という視点の重要性について - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 本ブログでは，可視化についてその手法やツールの紹介に関する記事をたくさん出しておりますが，今回は従来と異なった可視化手法を紹介することで多くの分析者に新たな考え方を提供できればと思っています。 従来の可視化方法について すごく当たり前の話ですが，可視化ツールというのは分析・集計された結果テーブルをインプットとして読み込むことで手続きが進んでいきます。可視化のためのチャートは非常に多く，ケースバイケースでその結果テーブルを最適に表現してくれるものを選ぶことになります。 しかしこの可視化というのはその表現方法があまりにも多いために，適切なチャートを選ぶのに苦労したり，意図したチャートで表そうとしても結果テーブルがそれにフィットしない項目で出されていたりと，それなりに苦労がありました。 そういった可視化の困難さに立ち向か
Mackerel を使ったサーバメトリクス可視化の背景っぽいやつ #可視化 - ゆううきブログ
可視化ツール現状確認会 on Zusaar 可視化ツール現状確認会で Mackerel-Based Server Metrics Visualization とかいう話をしました。 僕はアルバイト入社したときからサーバ管理ツールにずっと関わってて、周辺ツールとかもウォッチしてて、そういう流れで Mackerel がどういう位置づけにあるかみたいな話だったはず。 かつて自作社内サーバ管理ツールで、RRDtool の最悪の引数をURLクエリで互換するようなパーサ作ってたりして、異常な努力をしていましたが、ここ半年くらいで、モダンな Graphite とか Sensu をサーバ管理ツールと組み合わせようとしていて、気づいたら https://macekrel.io っていうサービスができてたという感じです。 Graphite と Sensu(Collectd) を導入しようとそれはそれで運用が思
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
可視化ツール現状確認会に参加してきました。#可視化
可視化ツール現状確認会に参加して、カジュアルウォーターじゃなくて可視化ツールの現状を確認してきました。 ということで、いつものメモです。 Mackerel と Graphite について （y_uuk1さん） Graphite 時系列 工夫すればスケーラブル SensuやCollectdと組み合わせたり GrafanaとGrapheneでGUI Mackerel素敵だよと。 架空のわかりやすいグラフが見れた Kibana & Grafana & Influga （hakoberaさん） Kibana かっこいい。 JVM大変。 Grafana Graphiteがカッコ悪いのでKibanaをフォーク なぜか、ESが必要。 InfluxDBに浮気しそう Influga @haoberaさん作 InfluxDB Queryサポート 迷ったら、Kibana入れとけ。 DistinctがKibana
可視化ツール現状確認会に参加してきました。 #可視化 - BLOG::はるかさん
昨日2014年6月4日に開かれた可視化ツール現状確認会に参加してきました。会場のVOYAGE GROUPさんカジュアルウォーターの提供ありがとうございました。 上の画像はジョークですよ、もちろん。Keynoteはすばらしい3Dグラフの数々を描画できることをはじめて知りました。 さて、いつもだったら発表スライドを貼るんだけど、あまりに短い時間でつくったので、スライドを貼らずに要点だけかいつまんで説明しようと思います。だいぶエモいかんじになったんですが、言いたかったことはこの1枚のスライドです。なお分類は適当なので適宜修正してください。たぶんETLとかBIとかに強い人だと、スライド上方のレイヤーをきちんと分類できる気がします。 何が言いたかったかと言うと、僕らが本当に知りたいことには距離があって、それを知るには"可視化ツール"という単一のツールを考えるのではなくて、保存するログの内容から形式、
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Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
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