犯罪発生マップは、各地域ごとの犯罪の発生密度を色彩で表すことにより、どの地区がどのくらい危険なのか、一目で分かるようになっています。 詳細地図には、各地500m四方の犯罪発生件数を、棒グラフで示しており、発生密度だけでなく、増減傾向も分かるようになっています。
事件事故発生状況マップ ：警視庁
犯罪発生マップは、各地域ごとの犯罪の発生密度を色彩で表すことにより、どの地区がどのくらい危険なのか、一目で分かるようになっています。 詳細地図には、各地500m四方の犯罪発生件数を、棒グラフで示しており、発生密度だけでなく、増減傾向も分かるようになっています。
The National Center for Public Policy and Higher Education
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顧客行動を可視化する「カスタマージャーニーマップ」とは
既存サービスの改善や新規サービスの開発・運用に役立つ「カスタマージャーニーマップ」が注目されている。カスタマージャーニーマップとは、サービスを利用する際に顧客がとる一連の行動や思考、感情の起伏などを視覚化した図のこと。自社と顧客との接点（「タッチポイント」という）を書き加えることで、どのタイミングでどのようなサービスを提供すればよいのかを検討できる。 例えば、冬の日曜日、街の中心部からやや離れた場所にある評判のレストランを訪ねたが、あいにく満席だったとする。その際、自分が寒い中を歩いてきて空腹だったとしたら、店にどんな対応をしてもらうとうれしいだろうか。待ち時間を教えてもらい、その間にメニューを選び、先に調理しておいてもらう。あるいは、空腹が我慢できないほど待ち時間が長いときは、別の店を紹介してもらえると、客としては助かるかもしれない。 こうした顧客の行動や文脈をあらかじめ調査し、可視化し
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東京風速
About Control | «前日 – 1時間前 – 1時間後 – 翌日» – 最新 – 現在地 Overlay | None – Temp – Hum – WV – IN – NO – NO2 – NOX OX – SO2 – CO – CH4 – NMHC – SPM – PM2.5 Air Data | 東京都環境局環境改善部大気保全課 Map Data | 国土数値情報（行政区域データ）国土交通省 Author | Cameron Beccario @cambecc, Facebook, はてな Source | github.com/cambecc/air Modules | node.js, D3.js, when.js Inspiration | HINT.FM wind map 免責事項 | 正確な情報を提供するためのものではありません
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
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