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
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
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。
パワフル機能を備えたデータ視覚化サイト「ManyEyes」 | ライフハッカー・ジャパン
「見せる化」すべきデータを「どう見せるか」に悩んだら、まずはコレ。 データを投げると、様々な形式でカンタンに可視化(ヴィジュアライズ)してくれる無料ツールでおなじみの「ManyEyes」です。ユーザーが生データをアップロードして、グラフを作ったり統計分析を行ったり、共有することができるソーシャルグラフサービスをIBMが運営しています。 自分のデータセットだけでなく、既に「Many Eyes」サイトに登録されているデータセットを使って、インフォグラフィックの自動生成をすることができますので、ぜひ一度遊んでみてください。初めての方でも挑戦しやすいシンプルさなので、英語のWebサイトですが、ハードルは低めかと。 自分でデータをアップロードするには、ユーザ登録が必要です。「upload data set」メニューから、視覚化したい手持ちのデータをサイトのフォームに貼り付けます。ただし、TSV(タブ
９つのグラフ表現を使い倒そう！ : 『ロジックとパッションの狭間から。。。』家弓正彦Blog
『ロジックとパッションの狭間から。。。』家弓正彦Blog 株式会社シナプスの代表取締役 家弓正彦が、 マーケティング、ビジネス、プライベートを気ままに綴ります。 お問い合わせ プライバシーポリシー 個人情報保護方針 データ分析の結果をレポートする時、グラフ表現を用いますよね？ それは、数値情報より視覚情報に訴えることで、 より分かりやすく、インパクトあるものとなります。 しかし、皆さんはグラフの意味合いを良く理解して使い分けていますか？ とてもよく分析できているレポートでも、 「グラフの使い方が間違っているな〜」なんてこともしばしば、、、 そこで、基本となるグラフの意味合いを整理してみました。 グラフ表現全体像まず各種グラフの全体像はコレです。 グラフにはもっと他にも様々なものがありますが、 ここではエクセルで作成できるものに絞り、 その中でも装飾的なものを省き、基本形と思われる９つを対象
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