「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
山手線リアルタイム混雑情報で遊んでみよう
去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡
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
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
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
Kibana: Explore, Visualize, Discover Data | Elastic
Search and analytics, data ingestion, and visualization – all at your fingertips
Charting culture - YouTube
This animation distils hundreds of years of culture into just five minutes. A team of historians and scientists wanted to map cultural mobility, so they tracked the births and deaths of notable individuals like David, King of Israel, and Leonardo da Vinci, from 600 BC to the present day. Using them as a proxy for skills and ideas, their map reveals intellectual hotspots and tracks how empires rise
OPEN METI
経済産業省が保有する多様なデータ。そこには、あらゆるテーマにわたって日本経済の過去と現在が記録されている。OPEN METIプロジェクトは、これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、活用可能なオープン・データとして公開していくプロジェクトです。経済産業省が保有する多様なデータ。 そこには、あらゆるテーマにわたって 日本経済の過去と現在が記録されている。 OPEN METIプロジェクトは、 これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、 活用可能なオープン・データとして 公開していくプロジェクトです。 経済産業省 〒100-8901 東京都千代田区霞が関1-3-1 代表電話 03-3501-1511 Copyright Ministry of Economy, Trade and Industry. All Rights Reserved. Supported by rhizomatiks
vis.js
vis.js community edition * A dynamic, browser based visualization library. The library is designed to be easy to use, to handle large amounts of dynamic data, and to enable manipulation of and interaction with the data. The library consists of the components DataSet, Timeline, Network, Graph2d and Graph3d.
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
RAWGraphs
Open sourceInspired by and built on top of open source projects. RAWGraphs is open to the community for contributions. A wide range of chartsAlmost 30 visual models to visualize quantities, hierarchies, time series and find insights in your data. Your data is safeEven though RAWGraphs is a web app, the data you insert will be processed only by your web browser.
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
D3.jsをつかってData-Drivenにリッチなグラフやチャートを作成しよう - Tech-Sketch
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。 また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取るのは困難です。 そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 インフォグラフィックスやデータビジュアライゼーションといったキーワードにも注目が集まりつつありますね。 本記事ではD3.jsというJavaScriptのライブラリを利用し、このブログ(Teck-Sketch)のはてなブックマーク数や、世界の国別の人口の比較を視覚的に分かりやすく表現していきたいと思います。 インフォグラフィックス？データビジュアライゼーション？ キーワードとしてインフォグラフィックスとデータビ
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
D3.js
D3The JavaScript library for bespoke data visualization Create custom dynamic visualizations with unparalleled flexibility
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