JavaScriptでグラフ描画入門！全８個のライブラリをコード付きで一挙に解説！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、JavaScriptを使って「グラフやチャートを描きたい！」とか、「さまざまなデータを可視化させたい！」という人にオススメのJSライブラリをご紹介しようと思います。 また、すぐに使い始められるように、ミニマムな構成の「サンプルコード」も合わせて掲載しているので、自分に合ったライブラリを使う取っ掛かりになれば幸いです。 ■Chart.js 【Chart.js】 最近、活発にバージョンアップをしている「Chart.js」は、すべてのグラフが自動的にアニメーション表示されるユニークな仕掛けを持っており、シンプルで理解しやすい記述が出来る点も魅力です。 グラフの種類は少ないものの、モダンブラウザ＆レスポンシブ対応で、あまりカスタマイズせずに「デフォルト」のままでも手軽に使えるでしょう。 【 基本の書き方 】 「chart.js」ファイルは、公式
今年よかった習慣: ライフログ収集および可視化 - yasuhisa's blog
データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu
東京駅から日本全国への「到達所要時間マップ」 - Yahoo! JAPANビッグデータレポート - YouTube
この動画は、Yahoo! JAPANのコンテンツである「Yahoo!ビッグデータレポート」において公開中の「リニアは日本をどれだけ狭くするのか？ 到達所要時間ビジュアライゼーションマップに挑戦」のレポートで紹介している動画です。 この動画はYahoo!地図の「ルート探索」機能を用いて以下の条件にて作成しています １：「東京駅」を出発地とする ２：出発時間を「平日午前7時」として計算する ３：利用する交通手段は「徒歩」「車」「電車」「新幹線」「バス」「フェリー」「飛行機」とする ４：到達地点は、日本全国の町丁目エリア約19万件の代表点を設定する（例：○○町○○丁目） ５：到着時間の最大値は出発から12時間後までとする 詳細についてはYahoo! JAPANビッグデータレポートをご覧ください http://docs.yahoo.co.jp/info/bigdata/special/
【衝撃事件の核心】「命令に答えろ、あほ」ＩＣレコーダーに録音、取調室の２時間２０分…８０代元校長、大阪府警を「違法」提訴（1/5ページ） - 産経WEST
ＩＣレコーダーには若手警察官の生々しい肉声が残されていた。「やりましたって一言ゆうてくれたら済む」「あなたは犯人です」「命令に答えろ、あほ」…。録音したのは、８０代の堺市に住む元小学校校長の男性。音声は、知人男性への傷害容疑で大阪府警西堺署に任意で事情聴取された際のものだ。その後、書類送検を経て在宅起訴され、１審無罪が確定した男性は２月、犯人と決めつける違法な取り調べで精神的な苦痛を受けたとして、大阪府を相手取り、国家賠償請求訴訟を大阪地裁に起こした。府警では最近も東署や関西空港署で不適切な取り調べがあったとして、当事者の警察官が刑事責任を問われる事態にもなっている。なぜ「教訓」は生かされないのだろうか。 「侮辱的、屈辱的な取り調べ」 「ちょっと今日はマシな話、聞かせて」 代理人弁護士によると、平成２５年９月１１日、２０代の男性巡査長は男性に対し、こう切り出したという。男性への任意聴取は同
第2回 階層的クラスタリングによる特徴抽出 | gihyo.jp
はじめに 前回は、情報可視化の基本的な考え方について、HatenarMapsなどの実例を示しながら説明しました。第2回以降は、Java言語を使用して実際にプログラムを作成することで、情報可視化の実践例を示していきたいと思います。 目標 本連載では、はてなブックマークの人気エントリーのデータを可視化することを最終的な目標にします。可視化にあたっては、統計学的観点から「階層的クラスタリング」、視覚的観点から「ツリーマップ」の手法をそれぞれ用いることにします。 Java開発環境のセットアップ 手元にJavaの開発環境がなく、本連載のプログラムを試したい場合には、Sun Microsystemsが提供している統合開発環境、NetBeansの導入をおすすめします。 NetBeansはオールインワン型のIDEですので、インストールするだけで特別な設定の必要もなく、一通りの開発環境を整えることができ
西川農相 安倍首相に辞表提出 NHKニュース
西川農林水産大臣は、安倍総理大臣と総理大臣官邸で会談し、みずからの政党支部が国の補助金を受けた企業などから献金を受けていた問題などで、これ以上国会審議に影響が出ることは避けたいなどとして、辞表を提出しました。
見えないはずのWi-Fiや無線LANの電波をLEDライトで徹底的に見えるようにするとこうなる
Wi-Fiや無線LANの電波強度に反応して赤・緑・青に色が変化するLEDライトを使って、飛び交う電波を2Dでは飽き足らず、3Dまで駆使して可視化してしまった強者が現れました。可視化にあたって、木工用フライス盤や自作ツールまで書き上げてしまうという徹底ぶりは必見です。 Now, I can see wifi signals. - Album on Imgur https://imgur.com/gallery/jdNA6 Wi-Fi信号を徹底的に可視化していく様子は、以下のムービーから見ることができます。 High Res Wifi Signal Mapping - YouTube これがWi-Fiや無線LANの電波強度に応じて色を変えるLEDライト。ESP8266・WS2812 LED・Hubsan バッテリーパックを組み合わせたもので、普段はPCに接続してインターネットの接続状況を確かめ
「差別的ツイートが多い地域」がわかる地図
全米からTwitterに投稿されるヘイトスピーチ（差別的表現）の出所をピンポイントでつきとめ、表示する新しいマップが公開された。これによると、こういった投稿を行うツイッター利用者の多くは米国の東半分地域に住んでいるようだ。 この「ヘイト・マップ」は、カリフォルニア州にあるハンボルト州立大学で地理学を専攻する学生らが作成したものだ。2012年6月から2013年4月までの期間に投稿された、15万件以上の位置情報付きツイートが分析され、人種差別発言、同性愛者や身体障害者に対する蔑視を意図した用語を含んだツイートを追跡し、これらの用語が使われている文脈についても判断を行っている。
中古マンション売買データを分析してみた(4) - 完成系の階層モデルと駅ブランド力の可視化 - About connecting the dots.
半年ぐらいウダウダやってましたが，今回が最終回です．自分としては満足のいく階層モデルに仕上がり，可視化までたどり着きました．ということでこれまでのエントリを別ページにまとめておきます． 問題点の修正 前回のモデルを公開したところ，@beroberoさんから以下のようにご指摘いただきました． .@smrmkt それぐらいなら大丈夫そうです。それよりも原因わかったっぽいです。少なくともr_sのasがいらなさそうです。これがY[i]のaとバッティングして、a+asが一定の値になればいいので収束しなさそうです。よく考えるとさらに減らせる項があるかもしれません。— berobero (@berobero11) November 11, 2014 これがまさしくその通りで，項を削除することで呆気なく収束に至りました．つまり前回のモデルはこちらだったのですが， このは駅ごとに推定する値ではなく，全物件で
Datavisualization.ch Selected Tools
GeoCommons A public community and set of tools to access, visualize and analyze data with compelling map visualizations. http://geocommons.com GeoCommons Type: Web Application & API Technology: JavaScript, Ruby License: Various Links Website API Documentation GitHub User Google Fusion Tables A web application that makes it easy to host, manage, collaborate on, visualize, and publish data tables. h
第1回 情報可視化の概要 | gihyo.jp
はじめに コンピュータやインターネットの発展によって、大量のデータを集積し、分析することが容易になってきました。しかし、データそのものに関心が集まる一方で、データの「見せ方」については、あまり注意が払われていないのが現実ではないでしょうか。 データは、人が理解することで初めて価値を持ちます。そして、その理解のカギを握っているのは、データを人の目で知覚可能な形へと「可視化」するプロセスに他なりません。データはただ表示すれば良いと安易に考えるのはやめて、表現力豊かな可視化のテクニックを追求してみませんか？ 本連載では、具体例やサンプルコードを交えながら、情報可視化の基礎から実践までを解説します。 情報可視化とは何か 「可視化（Visualization）」とは、画像やアニメーションのような視覚的表現を使用し、人に何らかの意味を伝達することです。特に「情報可視化（Information Vi
具体例で学ぶ！情報可視化のテクニック 記事一覧 | gihyo.jp
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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.
ビューティフルビジュアライゼーション
TOPICS Programming , Business/Essay 発行年月日 2011年10月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-504-7 原書 Beautiful Visualization FORMAT PDF ビジュアライゼーションについてのエッセイ集。ビジュアライゼーションは情報のグラフィカルな提示であり、その描写は複雑な情報を一目で明らかにしてくれます。地下鉄の路線図がよい例です。情報をグラフィカルなイメージに変換することで、ただ単に美しいだけでなく、物事の真相と新しい解釈を効果的に生み出す細部の積み重なりを表現できます。本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。日本語版オリジナルの巻末付録を2本収録。情報通信研究機
D3をはじめよう
データ可視化のために作成されたJavaScriptベースのツールキット、「D3.js」の概説書です。D3の基礎となる、データセットの文脈によってコンテンツの要素を取扱う方法を学びます。ニューヨーク都市交通公社（MTA）の公開している実データに基づいて、HTML、Canvas、SVGを使った、豊富でグラフィカルなビジュアライゼーションの方法を知ることができるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章 はじめに D3 基本設定 ニューヨーク都市交通公社のデータセット 2章 Enterセレクション シンプルな地下鉄路線状況表示盤を作成する プラザの1日平均交通量のグラフを作成する 3章 スケールと座標軸と折れ線グラフ バスの故障、衝突や人身事故 回転式ゲートの交通量をグラフ化する 4章 インタラクションとトランザクション 地下鉄の定時運行率の評価UIその1――インタラク
可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) - ほくそ笑む
先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ
約2600年間かけて文化や知識が世界中に広まっていった様子を可視化するとこうなる
Googleが公開しているデータベース「Freebase」にはさまざまなデータが保存されており、誰でも無料で閲覧できます。そのFreebaseに登録されている歴史上の人物や社会に功績を残した人たちの「生まれた場所」と「亡くなった場所」のデータを解析し、どのようにして人が文化や知識を世界に広めていったのか、世界地図上で可視化したアニメーションが「Charting culture」です。 Humanity's cultural history captured in 5-minute film : Nature News & Comment http://www.nature.com/news/humanity-s-cultural-history-captured-in-5-minute-film-1.15650#/b1 Charting culture - YouTube イタリアのルネサ
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