Amazon.co.jp: インフォグラフィックス: 情報をデザインする視点と表現: 木村博之: 本
デザイニング・データビジュアライゼーション
よりたくさんのデータを処理する必要性から、近年注目が集まる「ビジュアライゼーション」。本書は、そのデータのビジュアライゼーションを作成する際に留意すべき、基本的なコンセプトとベストプラクティスを紹介する書籍です。ビジュアライゼーションの分類、構成要素、目的、また選択すべき表現や避けるべきことなどを、簡潔に紹介しています。なお本書はEbook版のみの販売となります。 デザイニング データビジュアライゼーション はじめに 本書の構成 用語の意味 許可を受けて使用した図 カラーの図をオンラインで見る 出典および許可 問い合わせ先 謝辞 パートI 何をデザインするのか 1章 ビジュアライゼーションの分類 複雑さ インフォグラフィック vs ビジュアライゼーション インフォグラフィック データのビジュアライゼーション 探索 vs 説明 探索 説明 ハイブリッド：探索的説明 情報的 vs 説得的 vs
ビューティフルデータ
現在、多くの企業、公的機関、研究者が業務を通じて入手した大量のデータをオンラインに公開しています。またユーザ自身も日々膨大なコンテンツを生み出しています。それらのデータは、創造的な方法で、収集、処理、分析、可視化することにより、それ以前とはまったく異なる価値を持ちはじめます。本書『ビューティフルデータ』は、20本のエッセイを通して、大規模データの利用に関する現状と今後の可能性を伝える書籍です。Yahoo!、Facebook、Googleに在籍するエンジニアが執筆した基盤技術の開発ストーリーから、火星探査機の画像処理プログラム、レーザースキャナーによって撮影されたミュージックビデオ、国勢調査、犯罪レポート、投票行動などの可視化を通じた分析まで、幅広い分野にわたる先進的な事例を紹介し、データのなかに新しい意味を見出すための考え方を提供します。 はじめに 1章 データの中に生活を見る（Natha
ビジュアライジング・データ
手軽で強力なプログラミング環境「Processing」を用いた情報視覚化技術についての解説書。地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚化手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。EclipseなどのJava開発環境や、ActionScriptを利用した視覚化手法についてもカバーしています。情報視覚化に興味のある幅広い読者にとって役に立つでしょう。 ビジュアライジング・データで言及されている書籍の本棚 。 原著者によるサポートページ サンプルファイルのダウンロード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合があります
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
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
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Amazon.co.jp： ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法: Ben Fry, 増井 俊之 (監訳), 加藤 慶彦: 本