データビジュアライゼーションとは？デザインする際の重要なポイントを紹介！ | DevelopersIO
こんにちは！アシスタントデザイナーのくぼです！ 本記事では、データビジュアライゼーションとは？から、デザインする際に注意するべきポイントをご紹介します！ データビジュアライゼーションとは「データを分かりやすくする」こと データビジュアライゼーションは、データを理解しやすいよう視覚的に表現することです。重要なのは、見る人がそのデータを正確に読み取れるようにすることです。 具体的には文字と数字で表されるデータを、グラフや図などのチャートで視覚化することを指します。この「視覚化」には、類義語に「可視化」という言葉が存在します。それぞれの意味を見比べてみましょう。 可視化→見えないものを見えるようにすること 視覚化→目に見えない抽象的な事などを、見てわかるような形にして示すこと データビジュアライゼーションにおいては、見えるようにするだけでは不十分で、データの意味や内容を分かりやすく・理解しやすく
日本の空き家問題を考える 2040年 空き家数全国予測マップ - ディレクターノート - NHK みんなでプラス
日本の空き家問題は新たなフェーズに突入しようとしています。 これまで人口減少が続く「地方の過疎地」の問題とされてきましたが、近年は県庁所在地などの都市部や大都市圏でも空き家が急増。そして団塊世代が平均寿命を超過し、多くの相続問題が発生する2040年に向けては、更に拍車がかかるといわれています。 今回NHKでは、明治大学の野澤千絵教授に協力を依頼。「2040年空き家数予測マップ」を作成し空き家問題の未来を可視化しました。分かってきたのは、いわゆる「人気の町」「人気のエリア」であっても空き家問題からは逃れられないという深刻な現実。 あなたの町、あなたの実家のある町は大丈夫ですか!? 必見のデータマップです。 野澤千絵さん / 明治大学政治経済学部教授 国土交通省の審議会委員 現場を訪ねデータ解析も用いて空き家や土地政策を研究 マップを見るポイント ―今回の2040年空き家予測マップの特筆すべき
データ指向アプリケーションデザインから見るGraphQL
グラフモデルとSoEとGraphQL / TECH STAND #7 GraphQL 2022/03/03 に行われた stand.fmさん主催の TECH STAND #7 にて上記のタイトルで登壇しました。 今回の内容は GraphQLの採用を検討するにあたって、RESTとの違い、BFFとの違いをデータの観点から言語化したかった Hasuraが良いという意見と, Apolloやgraphql-ruby, gqlgenなどのハンドライティングなGraphQLが良いという意見の違いがどこから生まれているかの考察がしたかった データ指向アプリケーションデザイン(2017年リリース)にSoEやGraphQLへの言及がないため, 今だとこういう内容が書かれているんじゃないかという考察がしたかった をモチベーションに調査・検討しました。 発表のハイライトはこちらです。 以下発表内容です。一部発表時
「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK
34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 2022年のNHKスペシャルなどで紹介された内容です なぜ「デジタルデータ」を集めたのか？ 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場
社会人のためのデータサイエンス入門
この度、「社会人のためのデータサイエンス入門」の開講に先立ち、「誰でも使える統計オープンデータ」を特別開講しております。 入門編と学習することで、統計の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べます。この機会にぜひ2講座併せてご受講ください。 ※「《特別開講》誰でも使える統計オープンデータ」は、修了証の発行はございません。 講座内容 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 コースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎につい
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第３週：データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第４週：誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
IT人材白書2014を読んだ - Qiita
IT人材はざっくり100万人いて、その8割がIT企業、というのが実態です。これはここ数年変わっていないようです。 また、これはこの調査と関係のない参考情報ですが、米国ではユーザー側の技術者の方が多く（人材の流動性が高く、プロジェクトが始まると積極的に採用する）。この日本の分断構造がアジャイルの採用を難しくしている、という１つの理由となっています（2012年のIPAの調査より）。 受託開発の今後 ぼくは、チェンジビジョンで「パッケージ開発」を、永和システムマネジメントで「受託開発」を事業としてやっています。受託開発やSIの今後（オワコンなどと呼ばれたりする）について興味があるので、このあたりを白書から見てみます。 サービス利用の拡大 明らかなデータとして、「作る」から「使う」に転換の傾向があります(p.18)。Google Apps, AWS, MS Azure, Salesforce など
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
平成時代の日本の税収入がここまで落ち込んだ理由〜デフレ下で間接税増税する愚策をなぜ繰り返すのか？ - 木走日記
いよいよ２６日、社会保障と税の一体改革法案が採決されます。 この歴史的トピックとなるだろう日に、マスメディアは小沢Ｇの離反など政局の動きの報道に終始しています。 ２６日付け社説にても、読売・産経などでは、「小沢氏の言動は、国難を招く権力闘争」（読売社説）、「造反者への厳しい処分も辞さず、消費税増税を柱とする一体改革を成し遂げる覚悟をいかに貫けるか」（産経社説）と、法案の中身を問うのではなく政局のみを取り上げて、首相に覚悟を求めています。 【読売社説】一体法案採決へ 首相は造反の抑制に全力を（6月26日付・読売社説） http://www.yomiuri.co.jp/editorial/news/20120625-OYT1T01490.htm 【産経社説】きょう衆院採決 首相は「処分」で覚悟示せ http://sankei.jp.msn.com/politics/news/120626/pl
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日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
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