インタラクティブ・データビジュアライゼーション
D3は、ウェブページにロードしたデータからビジュアルを生成するJavaScriptベースのツールです。本書は、プログラマではない人々を対象として、D3を使ったデータビジュアライゼーションのプログラミングについて解説しています。ビジュアルのスキルはあるもののデータやコードをいじったことがないアーティストやグラフィックデザイナ、または大量のデータを持っているがビジュアルやコードを相手にしたことがないジャーナリストや研究者などには、本書が大いに役立つでしょう。もちろん、データの可視化について学びたい読者にもおすすめします。 はじめに 本書での表記 サンプルコードの引用について 問い合わせ先 謝辞 1章 イントロダクション 1.1 なぜデータビジュアライゼーションなのか 1.2 なぜコードを書くのか 1.3 なぜ対話的にしようというのか 1.4 なぜウェブ上でなのか 1.5 この本は何なのか 1.
ビューティフルビジュアライゼーション
TOPICS Programming , Business/Essay 発行年月日 2011年10月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-504-7 原書 Beautiful Visualization FORMAT PDF ビジュアライゼーションについてのエッセイ集。ビジュアライゼーションは情報のグラフィカルな提示であり、その描写は複雑な情報を一目で明らかにしてくれます。地下鉄の路線図がよい例です。情報をグラフィカルなイメージに変換することで、ただ単に美しいだけでなく、物事の真相と新しい解釈を効果的に生み出す細部の積み重なりを表現できます。本書では学者や技術者、芸術家、分析の専門家など異なる立場でそれぞれのプロジェクトに取り組むその道のプロによるさまざまなビジュアライゼーション手法やツールを紹介します。日本語版オリジナルの巻末付録を2本収録。情報通信研究機
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
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、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
リアルタイムで見る世界サイバー攻撃大戦争
今この瞬間も攻撃が…。 カリフォルニア州にあるサイバーインテリジェンスとセキュリティの会社Norseが、サイバー攻撃が起きている様子をリアルタイムで見ることができる地図を開発し公開しました。サイト見てみてください。まるでゲームの画面を見るようですが、ものすごい数の攻撃が今この瞬間も起きています。ATMから企業メール、さまざまなものを相手に攻撃が行なわれています。 リアルタイム地図のサイトには、攻撃の発信国、ターゲット国、種類、そして発生日時が記されています。攻撃元でもターゲットでも、米国がダントツトップ、または必ず上位にはいっています。攻撃元としては中国も上位入り。 Norseは、40カ国150個のデータセンターからの膨大なデータをチェックし、1日に130テラバイトもの情報を処理しているといいます。うち800万件ほどはNorseがモニタリングするハニーポットコンピューターから得ている情報で
日本戦ツイート分析｜2014ワールドカップ（ブラジル大会）：朝日新聞デジタル
※選手や監督の名前を含むツイートを収集、その中に多く出てくる言葉を分析・抽出しています。 ※ツイッターのデータは「ＮＴＴデータ」の協力で収集。東北大学大学院の乾・岡崎研究室の支援を受けて、ツイート件数、関連語、ポジ・ネガを分析しました。関連語では、意味のない文字などを除いています。 ※円グラフは、いわゆる「ポジ・ネガ分析」です。活躍を評価しているツイートを「ポジティブ」。プレー批判や交代を要求するようなツイートを「ネガティブ」。単に選手交代を紹介するなど、評価に言及しないツイートを「ニュートラル」と分類しています。 ※最新ブラウザの使用をおすすめします。お使いのブラウザによっては正しく表示されない場合があります。 ※画像のうち、遠藤、岡崎、伊野波、、ザッケローニ監督、ボニ、ヤヤ・トゥーレ、ドログバ（２枚目はＡＦＰ）、長友（２枚目）はロイター。大久保、柿谷、内田、今野、青山、酒井高、ジェルビ
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
D3.jsをつかってData-Drivenにリッチなグラフやチャートを作成しよう - Tech-Sketch
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。 また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取るのは困難です。 そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 インフォグラフィックスやデータビジュアライゼーションといったキーワードにも注目が集まりつつありますね。 本記事ではD3.jsというJavaScriptのライブラリを利用し、このブログ(Teck-Sketch)のはてなブックマーク数や、世界の国別の人口の比較を視覚的に分かりやすく表現していきたいと思います。 インフォグラフィックス？データビジュアライゼーション？ キーワードとしてインフォグラフィックスとデータビ
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
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