データをグラフ化する際の10のベストプラクティス
Measuring Uの創設者。シックスシグマに熟練した統計学分析者であり、ユーザーエクスペリエンスを定量化したパイオニアでもあります。 データを可視化することで、数値をより簡単に解釈することができ、正確で効果的な意思決定ができるようになります。 しかしデータのグラフ化には、リスクが伴わないわけではありません。スケールやグラフの種類、スタイルの選択は、閲覧者の結果の解釈に対して、常に良い意味でも悪い意味でも影響を与えます。 今回は、データを作る際の10個のベストプラクティスと気を付けるべきことをまとめました。これらはデータの可視化に関する有名な著書の中ですすめられているものだけでなく、私たち自身がデータをグラフ化した経験もまとめて、紹介していきます。 １．チャートジャンクを避ける グラフの中のビジュアル要素は、情報を伝える上で必ずしも必要ではありません。場合によっては、伝えたい情報が伝わり
投球を可視化する技術〜Analyzing Pitching Data With Python
MLBの一球速報データを使った投球データの可視化をPython他でやってみました. BPStudy #103 2016/3/22 発表資料
Graylog ではじめるログ管理 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 セキュリティグループの星 (@kani_b) です。 主に "セキュリティ" や "AWS" といったタグのつきそうなこと全般を担当しています。 Fluentd などのデータコレクタ、Kibana やその他 SaaS による可視化、Kafka, Kinesis, Spark などのストリーム処理といった様々な分野で「ログの処理」がホットですが、アプリケーションのログ (行動ログなど) に関する話題が多くを占めています。 そうしたログの他に重要なのが OS や各種ミドルウェアのシステムログです。これらはトラブルシューティングであったり、セキュリティ上の問題を見つけたり、といったことに使われますが、最低限 syslog でどこかに集約しているだけ、といった例をよく見かけます。 これらのログをきちんと検索可能にし、分析することで、今まで気づかなかったような問
文章をCabochaで解析してグラフにして可視化する(歌詞可視化) - クフでダローバルな日記
最近どうやら歌詞を可視化するのが流行っているようです。 何がおもしろくて朝の時間をこんなものにつぶしたんだと10時間前の自分を責めたい pic.twitter.com/Y8kffFm8gW— 御苑トンネル (@Tatawidepine) 2015, 9月 28 自然言語処理をすれば簡単に自動化出来るんじゃないかと思ったので、文章を与えると流れを可視化してくれるプログラムを組んでみました。 出来上がったサンプルがこちら 使ったもの Ruby CaboCha(係り受け解析器) graphviz(グラフ作成) gviz(graphvizのgem) 事前準備 CaboChaのインストール 僕は既にMeCabとかをインストールしてあったので超簡単でした。 $ brew install cabocha $ gem install cabocha-ruby graphvizのインストール これもいつだっ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
