Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
「AIはエクセルのような仕事の必須ツールになる」データサイエンティストの提言
『週刊ダイヤモンド』特別レポート ダイヤモンド編集部による取材レポートと編集部厳選の特別寄稿を掲載。『週刊ダイヤモンド』と連動した様々なテーマで、経済・世相の「いま」を掘り下げていきます。 バックナンバー一覧 データサイエンティストの第一人者として、大阪ガスにおいてデータ分析を企業の意思決定に活かす取り組みに尽力してきた河本薫氏が、2018年4月、ビジネスの世界から教育の現場に身を置くことになった。だからこそ見えてきた、日本企業における人工知能（AI）やデータ分析をめぐる課題と期待について、語ってもらった。（聞き手／「週刊ダイヤモンド」編集部 鈴木崇久） ――データ分析力が企業やビジネスパーソンの競争力を決めると言われる時代になりました。「ビジネス界のデータサイエンティスト」として活躍してきた河本さんの目から見た、データ分析を企業経営に生かしていく上での問題意識を教えてください。
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