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
「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。
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
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
Rickshaw: A JavaScript toolkit for creating interactive time-series graphs
Rickshaw is a JavaScript toolkit for creating interactive time series graphs. Rickshaw on GitHub Graphing Toolkit Rickshaw provides the elements you need to create interactive graphs: renderers, legends, hovers, range selectors, etc. You put the pieces together. See Demo → Built on d3.js It's all based on d3 underneath, so graphs are drawn with standard SVG and styled with CSS. Customize all you l
The National Center for Public Policy and Higher Education
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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
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この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
1. 1 「この Visualiza)on ツールがすごい2014」 〜データ世界を彩る美しきツール6選〜 March 2nd, 2014 データ可視化勉強会 Presented by Takahiro Inoue – Chief Data Scien:st 2. 2 Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Introduc:on Learning Visualiza:on 表計算部門：aabel3 Takahiro noue – Chief Data Dashboard 部門：Metric IInsights Scien:st BI 部門：tableau 統計ソフト部門：ggplot2 抽象化部門：Neo4j（Graph Database） プログラミング部門：d3.js（省略） Presented by 4. 4 Introduc)on • Takahiro I
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
DNS問い合わせの可視化 | ある研究者の手記
DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのようなドメイン名はサーバの場所を直接示しているわけではなく、「この名前を持っているサーバのIPアドレスはなんですか？」というのをDNSサーバという別のサーバに問い合わせることで目的のサーバのIPアドレスを教えてもらい、その後目的のサーバへ接続します。以前は正引き（ドメイン名からIPアドレスを問い合わせる）と逆引き（IPアドレスからドメイン名を問い合わせる）が対称構造になるように設定するのが主流でしたが
「ほとんどのダッシュボードは失敗作」 eMetrics: Marketing Optimization Summit基調講演レポート
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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産総研、YouTubeとニコ動の60万曲のつながりを可視化する「Songrium」 