データ可視化のためのグラフ描画JavaScriptライブラリ20選 | ゆっくりと…
SixRevisionsでオンラインでグラフを描画する場合に活躍しそうなJavaScriptライブラリの特集がありましたので、紹介します。個人サイトではあまり役に立たないかもしれませんが、観ているだけで楽しくなります。元記事に敬意を表し、なるべく趣旨が異ならずかつ変な日本語にならないよう心がけたつもりですが、訳に間違えがありましたら容赦願います。 2010年1月17日 by Jacob Gube 退屈な数値データを美麗かつインタラクティブに解り易く可視化するためのJavaScriptライブラリは数多くあります。通常はHTMLテーブルで表現するデータを、JavaScriptを使って可視化し美しく見せる事ができればあなたのデータはアクセシビリティーの優れたものとなるでしょう。私は2008年にデータのグラフ化＆チャート化のためのJavaScriptを書き上げましたが、今回再び単なるデータに生命を
404 Not Found.｜データ復旧 国内売上No.1【データ復旧.com】
※2018年2月実績 復旧率＝データ復旧件数/データ復旧ご依頼件数（2017年12月～2021年12月の各月復旧率の最高値）
The Short Lifespan of a Tweet: Retweets Only Happen Within the First Hour
We uphold a strict editorial policy that focuses on factual accuracy, relevance, and impartiality. Our content, created by leading industry experts, is meticulously reviewed by a team of seasoned editors to ensure compliance with the highest standards in reporting and publishing. For some, Twitter is a social network and for others it is just a broadcast medium. Judging from the latest data from s
Googleが「Android携帯は毎日16万台販売」と発表 - iPhoneを大幅に上回る驚異的なベース：In the looop：オルタナティブ・ブログ
iPad，iPhone4の華やかなデビューに目が移りがちだが，Androidはさらに凄い勢いで伸びている。 今日，Verizon Droidの最上位機種「Droid X」発表イベントで，GoogleのAndy Pubin氏（Android社の創業者で，現在はGoogleモバイルプラットフォーム担当副社長）が，「毎日16万台のAndroidスマートフォンをアクティベートしている」と語った。 ちなみに2010年5月のGoogle Developer's Conferenceでは10万台，さらに2010年2月には6万台をアクティベートしていると語っている。つまり，わずか1ヶ月で1.6倍，4ヶ月で2.7倍となっており，勢いは加速しているということだ。 そしてもうひとつ。1日16万台アクティベイトが意味するものは，月間500万台，四半期1500万台レベルという驚異的な出荷台数である。 参考まで，iP
2009年06月から2010年05月までに開催された勉強会の数を都道府県別に集計してみた (Kanasansoft Web Lab.)
いわゆる「地方」という言葉は好きではないが、東京以外もしくは関東圏以外を指す適切な言葉が見つからなかったので、ここでは「地方」とする。 Twitter上で次のようなTweetをした。 『関東でイベントや勉強会を行なって結果失敗しても、流行っている分野であれば、次回も参加者は集まる。失敗した回の参加者は次は参加しなくても、新規の参加者が見込まれる。まさに参加者の使い捨て。』 『地方のコミュニティにとって、勉強会・イベントの失敗は死活問題。このため一回一回に真剣に取り組んでいる印象がある。関西でもこの傾向があったので、それ以外の場所ではもっと必至だろうと充分予測できる。』 『関東でも真剣にやっているところもあるけど、適当にやっているところの割合が高いと思う。』 『時間を割いて来てくれた参加者が満足してくれているか、何かを得て帰ったか、刺激になったか。勢いで開催して、参加者の事を考えていないとこ
Hadoopを表計算のように使える「InfoSphere BigInsights」、IBMが発表
IBMがHadoopをベースにしたデータ分析ソフトウェア「InfoSphere BigInsights」を、先週ローマで開催された同社のイベント「IBM Information On Demand Europe 2010」で発表しました。 InfoSphere BigInsightsは、Apache Hadoopをベースにした分析エンジンの「BigInsights Core」と、その上で大規模データをWebブラウザを利用してスプレッドシートのようなユーザーインターフェイスで分析を行える「BigSheets」の2つから構成されます。 BigSheetsで表計算のようにデータ分析 BigInsights CoreのベースとなっているHadoopは、数百万件など大規模なデータを大量のサーバで分散処理するためのオープンソースのソフトウェアです。Yahoo!やFacebook、日本ではCookpad
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
存在論的ブラック・スワン : 池田信夫 blog
2010年01月26日23:56 カテゴリ経済 存在論的ブラック・スワン タレブが"Black Swan"の第2版で追加した部分をツイッターで紹介している。あれを読んだとき誰もが感じる疑問は、彼はフランク・ナイトを読んだことがないのかということだが、これに反論してタレブは、ナイトのリスクと不確実性の区別は本質的ではないという。 たとえば世界貿易センタービルで働いていた人にとって9・11は確率ゼロのブラック・スワンだったが、そこに突っ込む飛行機に乗っていたテロリストにとっては確率1に近い出来事だった。両者を知っている神がいれば「存在論的リスク」は計算可能かも知れないが、神はいないので、すべての社会現象はナイトの意味で不確実なのだ。それが機械的なリスクに見えるのは、特定の座標軸を固定した場合の錯覚にすぎない。 Black-Scholes公式に代表される経済学の理論は、社会の本質的な複雑性を捨象
NIRA政策レビュー No.40 ケインズ政策再考 - review40.pdf
ケインズ理論の復権 私の学生時代には、ケインズ理論が大学で熱心に教え られていた。当時は教科書にある流動性の罠の考え方を 一生懸命に理解しようとしたものだ。しかし、それから 20年近く、流動性の罠もデフレも現実の世界で経験する ことはなかった。教科書の世界のケインズ経済学と現実 の経済の間には大きなギャップがあったのだ。 ところが、1990年代の後半、日本経済にとってはデフ レと流動性の罠が、マクロ経済政策上の最大の関心事と なったのだ。それでも90年代は日本だけの特殊な出来事 と見られていたが、今回の世界的同時不況で、ケインズ 理論は政策論議の最前線に躍り出てきた。世界の多くの 国にとって、 「ケインズが考えた世界」は何十年も経験 したことのないものであった。これまで経験のない大胆 な財政政策と金融政策のアクセルをどこまで踏み込むの かが大きな問題となった。この号でも、専門家の方々が そ
日本経済のトレンドとサイクル : 池田信夫 blog
2010年01月15日20:03 カテゴリ本 日本経済のトレンドとサイクル 渡辺喜美氏にも1冊ぐらい経済学の本を読んでほしいが、Mankiwの教科書はちょっと無理だと思うので、最新のマクロ経済データをわかりやすく解説した本書を紹介しておこう。 本書の最大のポイントは、経済を見るとき長期的なトレンドと短期的なサイクルを区別することだ。目先の景気対策を求められる政治家や相場を見ているエコノミストはサイクルに目が行きがちだが、本書は両方のバランスをとってデータを分析しているところに特色がある（要約がNIRAのレポートにある）。 下の図の成長期のトレンド[A]は、1990年のバブル崩壊を境にして大きく屈折し、それが2002年ごろまで続いたあと、小泉政権のもとで回復[B]するが、今回の経済危機[C]で一挙に80年代の水準まで落ち込んでいる。著者のまとめによれば、90年代以前の安定成長期にはいわゆるG
Verizon Business News: 2011年のテクノロジトレンド・トップ10を発表 クラウド戦略と経済状況がポイントに
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「貧困率」についての誤解 : 池田信夫 blog
2009年11月04日13:04 カテゴリ経済 「貧困率」についての誤解 けさの朝日新聞に「１５．７％の衝撃―貧困率が映す日本の危機」という社説が出ていて、朝日新聞の論説委員のレベルの低さに衝撃を受けた。日本の貧困率がOECD諸国で第4位だということは、当ブログでも紹介したとおり5年前から周知の事実で、政府が「それに目を背けてきた」わけではない。大した意味がないから、特に問題にしなかっただけだ。 鳩山首相もこの数字について「大変ひどい数字だ。何でこんな日本にしてしまったとの思いの方も多いだろう」とコメントしたそうだが、彼はその意味がわかっているのだろうか。OECDの発表しているのは相対的貧困率で、これは国内の家計所得の中央値（メディアン）の半分に満たない世帯の比率を示す指標にすぎない。絶対的貧困率でみると、次の図のように、日本の下位20％の人々の所得（紫色の面積）は最大である。 この図の説
Secure Passwords Keep You Safer
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Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
2024 Ruby on Rails Community Survey
Welcome to the 2024 Ruby on Rails Community Survey! In 2009, we initiated the first community survey to gather insights about hosting Ruby on Rails applications. Over the years, we've expanded the scope to cover questions about tools, frameworks, and workflows to observe the evolving environment. Now, in its eighth edition, we're leaning deeper into the topics we're all curious about. As part of t
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