Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
Rで解析：データ可視化の色イロ表現！「squash」パッケージ
データ可視化のための色設定や風変わりなヒートマップが作成できる「squash」パッケージです。2次元のプロットシンボルに出現頻度や平均などから色情報を作成・付与することで、擬似的な3次元のプロットが可能です。 本パッケージでデータを表現すると新たな発見があるかもしれません。 パッケージのバージョンは1.0.9。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("squash")実行コマンド詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("squash") #####準備##################### #データ例の作成 TestData <- data.frame(Group = sample(past
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
15分で作る、Logstash＋Elasticsearchによるログ収集・解析環境 | さくらのナレッジ
たとえば、inputに「stdin」、outputに「file」というプラグインを使用すれば、標準入力からイベントを受け取り、それをファイルに出力することが可能となる。そしてLogstashが注目されている理由の1つのが、出力先として「Elasticsearch」が利用できる点だ。 検索機能に優れた分散型データベース「Elasticsearch」 Elasticsearchはオープンソースで開発されている分散型データベースシステムだ（図2）。「Elastic」という名前のため勘違いされやすいが、米Amazonが提供しているクラウドサービス「Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）」とは無関係だ。 図2 ElasticsearchのWebサイト ElasticsearchはJavaで実装されており、またデータ検索エンジンとして「Lucene」が組み込まれているのが特
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
サイトの品質・コンバージョン率を単純な考え方で“劇的に”改善するコツ／エクスペリエンス | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2014 Spring
「私は、サイトを評価する際の基準値として、すべての商品ジャンルでとは言えないが、トップページの直帰率はオーガニック検索の場合、25％までは目指せると考えている。全体直帰率は30％、広告経由の流入でも直帰率は50～60％まで持っていけるはずだ」と橘氏は語る。また、入力フォームの項目すべてがファーストビューに収まる場合、入力完了までのコンバージョン率は50％以上を目指すべきだという。 さらに、入力項目が25以上ある口座開設やローン開設の入力ページにおけるコンバージョン率は通常10％ほどだが、橘氏はこれまでの経験から40％以上を目指すことができると力説する。こういった基準値をしっかりと出すことで、自社サイトが毎日どれくらいの損失を出しているかを知ることができ、改善のための予算を胸を張って申請できるようになるのだ。 サイトの出来・不出来はアクセス解析でわかる。ページビュー数や訪問者数をただ眺めるだ
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
rChartsでR言語のデータ解析結果をダイナミックに可視化しよう
本連載ではTIS株式会社が提供している技術ブログ「Tech-Sketch」から「コレは！」というテーマをピックアップし、加筆修正して皆様にお届けしております。今回は、最近注目が集まっている統計解析向けプログラミング言語であるR言語（以下R）、そのオープンソースパッケージであるrChartsを紹介します。データ解析を行いたい場合、Rは非常に強力なツールです。しかし、実際に出力したRのグラフの見た目については、何か物足りなさを感じます。その物足りなさを補うために、今回Rで簡単なデータ解析した結果を、rChartsでダイナミックに可視化してみたいと思います。 Rはオープンソースの統計解析向けのプログラミング言語であり、その開発実行環境でもあります。統計解析に特化した言語にはSAS、SPSSなど、有償のものが多い中、Rは無償で使うことができます。その結果として、Rは多くのユーザに支持されています。
rChartsを使ってR言語のデータ分析結果を可視化する - Tech-Sketch
最近、ビッグデータ、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えてきました。そして、統計解析向けプログラミング言語である R にも注目が集まっています。R を使って、データ解析したいというニーズも増えてきています。今回、そのR で簡単なデータ解析した結果を、オープンソースパッケージのrCharts を使って可視化してみたいと思います。 統計解析向けプログラミング言語 R とは <img alt="Rlogo.png" src="http://tech-sketch.jp/Rlogo.png" width=181" height="137" class="mt-image-right" style="float: right; margin: 0 0 20px 20px;" /> R はオープンソースの統計解析向けのプログラミング言語であり、その開発実行環境でもあります。R が、他の
NYタイムズも注目！「データ×デザイン」を実現するデータビジュアリゼーション ライブラリ「d3.js デザイン会社 ビートラックス: ブログ
世界中でデータがどんどん増えていく中でデータをうまく扱うことはとても重要になってきています。そんな中、New York Timesが積極的に活用していたり、Githubのwatch数ランキングで上位にランクインしていたりと最近人気急上昇中のデータをビジュアライズする為の「d3.js」というライブラリがあります。 本日はこの「データｘデザイン」をwebサイト上で実現する為のjavascriptライブラリ”d3.js”について紹介したいと思います。 このライブラリを使うことで、今までなかなか難しくてできなかったウェブ上での「データの可視化」が手軽にできるようになり、複雑なデータを直感的に理解できるようなサイトが作りやすくなります。早速ですがこのd3.jsというものがどういうものかをなんとなく感じるには実際に動いているデモを見て頂くのが早いので以下をご覧下さい。 オバマ大統領の国家予算案詳細 (
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関東各地の環境放射能水準の可視化:micro sievert