鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 4: 東京メトロのデータを例に - Qiita
はじめに このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 最終回は、グラフ可視化で重要なレイアウトとスタイル設定、そしてCytoscapeで作成したデータの他のアプリケーションでの利用について紹介します。 東京メトロのアプリコンテスト このシリーズでは、どなたにも馴染みのあるデータとして鉄道路線図のグラフデータを例として利用しました。全くの偶然ですが、まもなく東京メトロが運行状況などの各種情報をJSON-LDとして公開し、アプリケーションコンテストを行うと発表しました: オープンデータ活用コンテスト これはコンテスト参加者しか利用できないデータなので、真の意味でのオープンデータではないのですが、
プログラマーが効果的な可視化を作成する（後編）: 基本原則と学習法 - Qiita
はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人にむ向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの最終回です。 前編 中編 前回までに私が可視化を行うときに従っているおおよその作業の流れと手法の選択方法などをまとめました。最終回は可視化作業全般で私が気をつけている基本原則と、更にこの分野を学び続けるための学習ガイドです。思いつくままに書いていたらダラダラと長くなってしまいましたので、必要なところだけ拾い読みしていただければと思います。 可視化を行う時に従うべき基本原則 いつでも機械的に適用できる都合のいいルールというものはなかなか無いのですが、考え方として常に意識しておいた方が良い原則と言うものはいくつかあります。ここでは、私が本や専門家のレクチャーなどから学んだそれらをまとめます。 チャートジャンクを避ける [Tufte 1983, 2001. p. 11
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
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