グラフが論理的思考力を高める
図1 リンクの種類（意味的関係） 文と文の間の関係などはISO（国際標準化機構）の国際標準になっており、図の意味的関係の集合はそれらの国際標準を参考にして策定したもの。こうした関係の集合は言語に依存しないと考えられる。 従って、テキストの代わりにグラフを正式の文書として作成・編集・活用すれば、教育や業務、研究における文書処理（文書の作成・編集・活用）の効率が高まるはずです。さらに、グラフ作成者の批判的思考力が高まるため、文書処理に限らないさまざまな場面で知的生産性が向上すると考えられます。 テキストよりもグラフの方が文書処理の効率が高いのも、グラフを作成すると批判的思考力が高まるのも、グラフが論理的な構造を明示的に表現し、操作を容易にしているからだと考えられます。セマンティックエディタは、論理的な構造の操作をさらに容易にすることで、グラフのこのようなメリットを増大させると期待されます。 し
プレゼンスライドがみるみる良くなる基本の推敲技術 -事例付き解説-｜石原尚（大阪大学教員）
研究発表のスライドの仕上げの目的は、単に見栄えを良くすることではなく、伝えたいことが正しく・詳しく・分かりやすく伝わるようにすることです。スライドの推敲の技術を知って、実践的に身につけましょう。大阪大学大学院の教員であり、2021年10月に『卒論・修論研究の攻略本（森北出版）』を上梓した著者が実例付きで解説します。 スライドの推敲とは？文章がそうであるように、スライドもまた、「伝えたかったこと」をいつでも正しく伝えてくれるとは限りません。そして、正しく伝わるはずだ、という淡い期待を裏切られたときは、本当につらいものです。 文章を推敲するように、スライドにも推敲をかけましょう。ただし、スライドを推敲する際に、単にスライド中の語句を推敲するだけでは不十分です。スライドは、文章とは異なる表現形式だからです。 とはいえ、実は、著者の別記事で紹介した文章の推敲技術は、スライドの推敲にも使うことができ
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
Python でデータ分析するのに適したグラフツール3選
概要 Python でのデータ分析作業に向いたグラフ作成ツールの機能比較です。Python のグラフ作成ツールといえば matplotlib ですが、正直言って煩雑な構文で、こういった作業に向かないと思います。そこで、今回は使えそうな以下の3つ+α1のパッケージについて、大雑把に紹介します。 plotnine altair seaborn (pixiedust) グラフ作成ツールに求められる要件 サンプルコードと結果だけ見たい場合はここは読み飛ばしても問題ないです。 たとえば pandas-profiling はデータフレーム内の全ての列に対して記述統計量をとり、簡易的なヒストグラムなんかも表示してくれますが、多くの場合それだけでは不十分です。高次元のデータから変数間の関係を読み取ることを意図していました。いわゆる探索的データ解析 (EDA) に近いものだと思います2。変数どうしの関係を様
効果的なダッシュボードについて考える｜Takayuki Suzuki｜note
こんにちは。Takayuki Suzukiです。 2回目の投稿となる今回は、意思決定や分析に効果的なダッシュボードについて考えてみたいと思います。 目次 ・ダッシュボードとは ・ダッシュボードのメリット ・ダッシュボード構築のポイント ・効果的なグラフ作成のための参考図書・URLダッシュボードとはダッシュボードは、あらゆる情報を一目で把握できるように指標やデータが配置されたものです。掲載する情報はグラフとして表現される場合が多いですが、マトリクス表やコホートも必要に応じて載せたりします。 またダッシュボードを構築する上ではTableau / Google Data Studio / Redashなどのダッシュボード専用ツールを活用します。 （下図はGoogle Data Studioのサンプルダッシュボードです。） ダッシュボードのメリット問題や新たな気付きの早期発見につながる ダッシュボ
matplotlib の figure（図） と axes（座標軸）－python | コード７区
python の matplotlib でグラフを描くのは非常に簡単です。とくに、グラフが 1 つだけの場合は import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 20) y = x ** 2 plt.plot(x, y) plt.show()
Excelオタクが教えるグラフ術！10年ため込んだノウハウのすべて | ナビナビFX
不毛なExcel得意・不得意議論 ビジネスマンとの会話でExcelというと、ピボットやVLOOKUPが使えれば一人前、INDEXとMATCHこそ至高、VBAが使えなければ得意とはいえない、といった視野の狭い議論になりがちです。私から言わせてもらうと、そんなもの使えて当たり前です。 Excelはビジネスのなかの一つの道具に過ぎません。道具を使えることはそんなにすごいことでしょうか。たとえば、ペンを使えることはすごいことでしょうか。私はそうは思いません。ペンを使って美しい絵画を描くことがすごいのであって、使えること自体に価値があるのは子どものころまでです。 あなたはExcelを使うことが目的ではないはずです。Excelを使って、仕事上の何かしらの欲しい成果を得ることが目的のはずです。まずは視座を一段上げ、Excelを使うことに集中せず、Excelを使って成果を得ることに目を向けましょう。 グラ
「先輩のExcelグラフ、ダサいですね」とデザイナーが言ってきたので教えを請うたら恋が始まった
『Soldi』は、複数の企業と提携し情報を提供しており、当サイトを経由して商品への申込みがあった場合には、各企業から報酬を受け取ることがあります。ただし当サイト内のランキングや商品の評価に関して、提携の有無や支払いの有無が影響を及ぼすことはございません。また当サイトで得た収益は、サイトを訪れる皆様により役立つコンテンツを提供するために、情報の品質向上・ランキング精度の向上等に還元しております。 社内・社外向け問わず、資料作りで大活躍するのが Excelのグラフ。 Excelのデフォルト機能でさくっと作ったグラフでも結構いい感じに仕上がるので、「俺の資料、結構イケてるじゃん」と思っていました。 ところがある日の残業中、私が翌日の会議用資料の最終見直しをしていた時のことです。 私の後ろを通りかかったデザイナーのP子さんがぼそっとつぶやいた一言が、グサッと胸に刺さりました。 ※P子さんはこんな感
ゼロからはじめるPython(4) Jupyterでいろいろなグラフを描画しよう
前回、Jupyterノートブック上で、CSVファイルを読み込み、棒グラフを描画する方法を紹介した。今回は、CSVファイルの任意のデータを取り出したり、さらに、いろいろなグラフを描画する方法を紹介する。 人口の増減を確認しよう 前回より、Pandasというライブラリを利用して、CSVデータの読み込みと描画を行っている。Pandasは、非常に強力なデータ分析ライブラリだ。また、前回見たとおり、CSVファイルを読み込んでグラフを描くだけなら、数行記述するだけで事足りるというお手軽さも魅力だ。 さて、今回はもう少しPandasの実力を確認してみよう。最初に、Pandasで特定の列を取り出してみよう。そのためには、以下のように記述する。 import pandas as pd df = pd.read_csv("population.csv", encoding="SHIFT_JIS") df["平
【xkcd】pythonコードにたった一行で漫画のようなグラフを作る！ - プロクラシスト
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね！好きです A : 寝ないの？ B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ？ B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で！今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
JavaScriptで爆速グラフ・チャートが作成できる「CanvasJS」を使ってみた！ : うえぶはっく
ちょっとしたデータをサクッと「グラフ」や「チャート」にして、Webページに素早く公開したい人に最適なJavaScriptライブラリ「CanvasJS」のご紹介です！ 類似のライブラリはいくつかありますが、「CanvasJS」はわずか数行のコードですぐにグラフが作成でき、なおかつ豊富なパラメータをいじることで驚くほど細かいカスタマイズも実現できるのが特徴的です。 今回は、基本的な使い方を中心にご紹介しようと思います！ 必要なファイルを準備しよう！ 「CanvasJS」の本体ファイルは、サイトのトップページからダウンロードできますが、CDN経由からも利用できるようになっています。 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/canvasjs/1.7.0/canvasjs.min.js これを、HTMLファイルに読み込みます！ // index.html <!d
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能
JavaScriptのグラフライブラリを52種類も集めた「JavaScript Graphs」。グラフの種類や依存ライブラリ、価格などで絞り込み可能 数年前に自作のアプリケーションをJavaScriptで作ったときにグラフ機能を実装しようとして、いくつかのグラフ用のJavaScriptライブラリを探して試したことがありました。JavaScriptライブラリを探すのは、それなりに手間がかかるものでした。 もちろん当時からJavaScriptのグラフライブラリの情報をまとめたサイトはいくつかありましたが、最近登場した「JavaScript Graphs」は52種類ものライブラリを集めて、ビジュアルに一覧できるようにしたサイトです。 さまざまな条件で絞り込みができる便利な機能も備えており、条件としては折れ線グラフやドーナッツグラフに対応したものなどグラフの種類、無料や有料、非商用のものなどの価格
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚 -slideshare
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
ネットワーク可視化プラットフォームCytoscapeの現状まとめ - Qiita
Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの可視化とセキュリティ分析 オントロジー等、グラフ構造を持つデータの可視化 このソフトウェアはもう10年以上も開発が続いています。私もカリフォルニア大学のチームの一員として、かなり初期から開発に加わっておりますが、私の努力不足もあり、日本語のドキュメントはとて
plotlyパッケージでグラフをシェアしよう！ -Rによるグラフィックス- - Data Science by R and Python
Plotlyパッケージを紹介します。 PlotlyはRのグラフィックのライブラリで、グラフの作成や共有をインタラクティブに行えて、かつかなりハイレベルな図をブラウザーで表示できるという特徴を持っています。 実際、書いたものをアップロードして、URLでブログなどに張り込むということができるという点でとても実用的です。今回は、このplotlyを用いて、グラフを3つほどDemo的に作成します。 plotlyのインストール まずは、インストールですが、Rのコンソールから次のようにdevtoolsを読み込みます。libraryで使ってない人は、installをしてください。 install.packages("devtools") library("devtools")次に、githubからplotlyをダウンロードします。plotlyには様々なapiが用意されており、今回はR版を使います。Pyth
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 1 - Qiita
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 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代に単純化した最短経路検索や各種経路問題を課題で解いた記憶があるかと思います。そして恐らくそこでクラスNPの問題がどういうものかとか、NP困難とは何か等々込み入った話もそこで知ったはずです。とても身近に見える問題群が複雑な数学の世界に繋がっていることはとても興
EXCELでもこんなに美しいグラフができる：EXCELCHARTS.com - サイエンスメディアな日々 インフォグラフィクスな日々
「センスが良く、インパクトのあるグラフやインフォグラフィクスを作りたい。でも新しいツールを覚えるのは億劫だ。手元にあるEXCELでは、たいしたものは作れないだろうし...。」 そんなふうにあきらめている人は多いだろう。でも、まだあきらめないでほしい。そういう人々を助けてくれるサイトが、EXCELCHARTS.comだ。このサイトはその名の通り、EXCELを使って、美しく、わかりやすい、データの可視化を行う方法を教えてくれるサイトなのだ。 棒グラフ、円グラフ、散布図など、おなじみのEXCELの機能を使いつつ、いかに洗練されたグラフを作るかを、ブログの記事を通じて教えてくれる。デザイナーでもプログラマーでもない普通の人々にむけて、様々な理論やテクニックを、わかりやすく、コンパクトにまとめた内容は、参考になるものがたくさんありそうだ。（なお「プレミアム・ブログ」の購読は有料）。 このサイトの運営
チャートやグラフを飛躍的に分かりやすくするシンプルなポイント10個
情報を可視化すると人に伝わりやすく、また強く印象に残すことも可能です。そのためプレゼンテーションにおけるチャートやグラフは非常に重要になってきますが、一歩間違えば情報を分かりにくく、最悪の場合、間違った理解を見ている人に与えてしまいます。そこで、HubSpotがチャートやグラフのデザインなどプレゼン資料を飛躍的に見やすくするポイント10個を公開しています。 Why Most People's Charts & Graphs Look Like Crap http://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-mistakes Why Most People's Charts and Graphs Look Like Crap http://visage.co/peoples-charts-graphs-look-like-crap/ ◆01
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
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