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あとで読むとデータに関するizaemon314のブックマーク (6)

  • グラフを作ってデータを可視化する時に「見やすい色」を選ぶコツまとめ

    ウェブデザインやグラフィックデザインにおいて色の選択は非常に重要かつ難しい作業ですが、デザイナーでなくともグラフを作る際などに色の選択をする必要に迫られることがあります。データを分かりやすく可視化するためには、どのような色の組みあわせを選択すべきなのか、プロでなくともプロのようなグラフを作れるようになるポイントを、ビジュアルコミュニケーションを専門とするLisa Charlotte Rostさんがまとめています。 How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/ ◆色相をあれこれピックアップしすぎない カラーホイール上の色を大別すると、赤・オレンジ・黄・緑・青・紫の6つの色相となりますが、データを可視化

    グラフを作ってデータを可視化する時に「見やすい色」を選ぶコツまとめ
  • コーヒーマシンをIoT化。減りが早い本当の理由に一同驚愕!涙が止まらない...|imaimai

    そう、いかにも近接センサ(磁気センサ)でカウントできそうな機構ですね。どんなものでもデータを吸い上げる、弊社が大得意とする領域です。レバーに磁石を付け、倒したところに磁気センサをおいておくと、杯数がカウントできるわけです。 早速磁気センサをつけて...完成です! なんということでしょう...あれだけスタイリッシュだったコーヒーマシンが、超絶ダサダサマシンに生まれ変わりました。悲劇的ビフォーアフター。しかし、データ取得に犠牲はつきものです。幸い、味には変化がないので今回は許してもらいましょう 測ってみた弊社のiXacs(アイザックス)と呼ばれるサービスでは、IoTデータを収集し、可視化する生産性向上の支援サービスを、主に製造業向けに提供しています。汎用性の高いセンサーのため、工夫次第で色々なものを測れます。(iXacsの機能についてはこちら) 今回は、それを応用してコーヒーメーカーの利用率を

    コーヒーマシンをIoT化。減りが早い本当の理由に一同驚愕!涙が止まらない...|imaimai
  • ゼロから作るRAW現像 - その1 - Moiz's journal

    追記 このブログ記事「ゼロから作るRAW現像」を大きく再構成してより読みやすくした書籍「PythonColabでできる-ゼロから作るRAW現像」を【技術書典6】にて頒布しました。 現在はBOOTHにて入手可能です。書籍+PDF版は2200円プラス送料、PDF版は1200円です。 moiz.booth.pm 追記 はじめに RAWファイルおよびRAWデータについて カメラ画像処理 準備 RAW画像読み込み 画像データ変換 ブラックレベル補正 簡易デモザイク ホワイトバランス補正 カラーマトリクス補正 ガンマ補正 まとめ 最後に 次の記事 改定履歴 はじめに 会社の同僚にrawpyというPython用のライブラリの存在を教えてもらいました。 これを使うと各種デジカメのRAWファイルから、BayerのRAWデータを抽出できます。以前はDCRAWのソースコードを改造してrawデータのダンプなどし

    ゼロから作るRAW現像 - その1 - Moiz's journal
  • 京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明

    京都大学の梅野健教授と新谷健修士課程学生は、世界中の様々なビッグデータに現れる「べき則」の普遍性を説明する新しい統計法則を発見した。この統計法則は「超一般化中心極限定理」と呼べるもので、データ上に普遍的に現れるという。これにより世界の様々な現象の統計モデルの構築が期待される。 今回の研究では、現実のデータを反映した、従来の統計則である極限定理では捉えることができない、異なるべき分布を個々に持つ独立な確率変数の和という統計モデルを定式化した。その上で、データの数Nを無限にする極限において、レビの安定分布に収束するという極限定理を導出した。 この極限定理は、統計学の基法則である中心極限定理をべき則に一般化した一般化中心極限定理を、さらに異なるべき則の和の極限に拡張したもので、「超一般化中心極限定理」と呼ぶことができる。より一般化された状況でも成立する極限定理としての統計学的な意義があるととも

    京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明
  • 営業部門のデータを“真っ裸”にしたら 全員のモチベーションも成績も上がった話

    「名選手、名監督にあらず」と言いますが、ウイングアーク1stの久我 温紀さん(営業・ソリューション部 副部長)は例外です。 新人の頃からトップセールスの道を走り続け、マネージャーになると自部門の成績を常に向上させてきました。成功の秘密は、データの活用にあります。予算や実績だけでなく個々人の成績や進捗をことごとくオープンにするとともに、久我さんが培ってきた、勘に頼らない合理的な営業のノウハウを伝授。それによってメンバーの考え方や行動を変革したのです。 お話をお伺いしたDataLover:久我 温紀(クガ アツキ) ウイングアーク1st株式会社 マーケティング統括部統括部長兼経営戦略担当 2004年新卒入社。 法人向けソフトウェアの営業に従事し、新人賞、最年少トップセールス、4期連続トップセールス。その後、営業企画部門リーダー、事業推進責任者を担当。東日営業統括部長を経て2017年9月よ

    営業部門のデータを“真っ裸”にしたら 全員のモチベーションも成績も上がった話
    izaemon314
    izaemon314 2017/11/03
    隠し球を無くしておくというのは大事。
  • 普通の人の貯金はどれくらいあるのか - ゆとりずむ

    こんにちは、らくからちゃです 『誰か間違えて100万円くらい振り込んでくれてねえかなー』と思いながら預金口座を眺めていますが、一向にその気配はありません。がっかりです。 日々、減ったり減ったりしていく銀行残高を眺めていると、みんなだいたいどれくらい持ってんのよこれ、と思いまして、色々と調べてみましたのでまとめておきます。 平均的な貯蓄高について まずはざっくり、世帯別の貯蓄高についてみておきましょう。 (出典:家計調査報告(貯蓄・負債編)平成28(2016)) 同調査結果上の貯蓄高には、株や生命保険の残高なども含まれます。貯蓄高を平均計算をすると、超富裕層が計算結果を引き上げてしまうため、中央値などを用いたほうが、『普通の結果』になりやすい傾向にあります。 また家計に関する調査は、個人単位で行うものと世帯単位で行うものがあります、今回のデータについては、世帯単位のデータであり、夫婦共働きで

    普通の人の貯金はどれくらいあるのか - ゆとりずむ
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