BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
Fundamentals of Data Visualization
Welcome This is the website for the book “Fundamentals of Data Visualization,” published by O’Reilly Media, Inc. The website contains the complete author manuscript before final copy-editing and other quality control. If you would like to order an official hardcopy or ebook, you can do so at various resellers, including Amazon, Barnes and Noble, Google Play, or Powells. The book is meant as a guid
「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
［解決！Python］Excelワークシートに株価チャートを作成するには（OpenPyXL）
［解決！Python］Excelワークシートに株価チャートを作成するには（OpenPyXL）：解決！Python OpenPyXLが提供するStockChartクラスとBarChartクラスを使って、各種の株価チャート（ローソク足など、と棒グラフの組み合わせ）を作成する方法を紹介する。 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active values = [ ['日付', '出来高', '始値', '高値', '安値', '終値'], ['2022年4月1日', 100300, 2289, 2289, 2212, 2263], ['2022年4月4日', 146700, 2299, 2375, 2265, 2375], ['2022年4月5日', 119400, 2398, 2434, 2376, 2390], ['20
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
［解決！Python］Excelワークシートにドーナツグラフを作成するには（OpenPyXL）
［解決！Python］Excelワークシートにドーナツグラフを作成するには（OpenPyXL）：解決！Python DoughnutChartクラスを使って、ドーナツグラフを作成したり、そこにパーセンテージ表示を加えたり、同心円状に複数の系列のデータを表示したりする方法を紹介する。 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active values = [ ['Product', '2020', '2021'], ['A', 4000, 4500], ['B', 3000, 2500], ['C', 2000, 1800], ['D', 1000, 1200] ] for v in values: ws.append(v) wb.save('sample_chart.xlsx') from openpyxl.chart i
データをデザインするということ 〜 データビジュアライゼーションの方法
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog データ領域、サイエンス領域のデザイン責任者兼クリエイティブディレクションを担当している駒宮大己(コマミヤヒロキ)です。私たちのチームでは、ヤフー・データソリューションサービスをはじめ、Yahoo! JAPAN研究所、サイエンスを活用した最先端技術のインターフェイスデザイン、ヤフーを利用されるお客様のデータ保護やプライバシーに関するUXデザインを担っています。 私たちはビッグデータという、まだ正解のない新しい領域のデザインをしています。その上でビジュアライゼーション時に自分自身が意識していること、学んだことを、チームメンバーの奥村奈々(オクムラナナ)とともに紹介いたします。 ヤフー・データソリューションとは 私たちが主として担当して
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
連載目次 前回は、「ビジュアライズ（可視化、視覚化）」というテーマの前編として、関数をグラフ化することによりモデルを可視化する方法を見ました。今回は後編です。収集したデータや分析結果を可視化するために、棒グラフやヒストグラム、散布図、ヒートマップなどを作成します。 今回の練習問題としては、3D散布図と個別の2D散布図を並べて描く例、回帰分析を行って散布図に回帰直線を重ねて描く例を取り上げます。もちろん、全て中学／高校までの数学の知識があれば作成できるプログラムです。グラフ化するデータの準備についてはある程度Pythonの経験がないと難しい部分もありますが、分からない部分については「おまじない」だと思ってサンプルコードをそのまま入力してもらって構いません。 見出し／図／リスト／脚注などの番号は、前編である前回からの続き番号となっています。
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
【Python】データ可視化ライブラリ Altair を使いこなす - Qiita
更新のお知らせ 好評につきまして Altair のハンズオン資料を大幅アップデートしました。ぜひこちらもご活用ください。 概要 本稿ではグラフ可視化ライブラリ Altair を用いて、interactive な図を作成する方法を紹介する。前稿では Kaggle のデータセットを用いたが、今回は乱数を用いてクロスセクションデータ（ある一点のデータ）と時系列データをそれぞれ生成し、それぞれに適した可視化を説明する。 ハンズオン (2022年11月26日追記) 本稿のipython notebookを公開しました（WEB形式, ソースコード）。よろしければご活用ください。 Altair の長所 データ可視化記述フォーマット VEGA に準拠したデザイン streamlit などでサーバーを立てなくても interactive な図を html や vega で出力できる。（interactive
GitHub - fossasia/visdom: A flexible tool for creating, organizing, and sharing visualizations of live, rich data. Supports Torch and Numpy.
Visdom has a simple set of features that can be composed for various use-cases. Windows The UI begins as a blank slate – you can populate it with plots, images, and text. These appear in windows that you can drag, drop, resize, and destroy. The windows live in envs and the state of envs is stored across sessions. You can download the content of windows – including your plots in svg. Tip: You can u
棒グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方｜かわちゃん
棒グラフについて「書くときの注意点」「棒グラフの種類」「どういったデータが棒グラフに向いているか」「実際の棒グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ さくっと書きたい人は「棒グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな棒グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフをまねして使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「棒グラフを書くときの注意点」を読めば、伝わる棒グラフの作り方がわかるとおもいます💡 棒グラフを書くときの注意点・棒グラフは使いやすい無難なグラフ シンプルで正確なグラフだけを考えるなら、棒グラフは簡単なグラフです🥇 エクセルの初期設定でもフォントを変えれば無難な棒グラフは簡単に作成できます。 円グラフは真面目に作ってもわかりにくいグラフはできるが、棒グラフは意図的に見る人を欺こうとしない限りわかりにくいグラフにはなりにくいです。 ただし、完成し
円グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方｜かわちゃん
円グラフについて「書くときの注意点」「円グラフの種類」「どういったデータが円グラフに向いているか」「実際の円グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ note公式Twitterでも紹介された人気記事なので、よかったら見てね😊 さくっと書きたい人は「円グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな円グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフを真似して使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「円グラフを書くときの注意点」を読めば、見やすい円グラフの作り方がわかるとおもいます。 円グラフを書くときの注意点・本当に円グラフでいいの？ 円グラフはわかりにくくなりやすいグラフです。 要素が3つ以上ある場合は、棒グラフを使ってみるのもおすすめです🙆 「円グラフは使うな」という方もいますが、私は使い方さえ間違えなければ円グラフも素晴らしい表現方法だと思うので、簡単にわか
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
プレゼンで使ってみたい！横棒グラフのデータ変化をアニメーションで表示するオンラインツール -Bar chart race
SNSやテレビなどで見かける、横棒グラフの変化をアニメーションで表示するオープンソースのオンラインツールを紹介します。 データは.csvにも対応しており、誰でも簡単に利用できます。 値の変化が非常に分かりやすく、プレゼンなどにもいいですね。 Bar chart race -GitHub Bar chart raceの特徴 Bar chart raceの使い方 Bar chart raceの特徴 Bar chart raceは、横棒グラフがレースをするかのようにその変化をアニメーションで表示するオンラインツールです。 MITライセンスで、商用プロジェクトでも無料で利用できます。 上記のロングバージョン Bar chart raceの使い方 Bar chart raceは、下記ページから利用できます。 横棒グラフのデータ（.csv）を用意し、アニメーション時間を設定するだけです。データが無い人
ちょっと面白いスクリプト！グラフやチャートを手書き風のラフな感じにするJavaScriptライブラリ -roughViz
手書きスタイルのグラフやチャートを簡単に作成できるJavaScriptライブラリを紹介します。手書きの度合いも調整でき、ちょとラフな感じ、雑な感じ、かなり雑な感じ、ぐちゃぐちゃな感じにもできます。 グラフやチャートに使用するデータは外部.csvファイルにも、カンマ区切りのテキストデータにも対応しています。 roughViz.js -GitHub roughViz.jsの特徴 roughViz.jsのデモ roughViz.jsの使い方 roughViz.jsの特徴 roughViz.jsは、ブラウザで手書きスタイルのグラフやチャートを作成するためのJavaScriptライブラリです。D3.jsとrough.jsをベースにしており、MITライセンスで利用できます。 グラフやチャートは、現在7種類に対応しています。 棒グラフ（垂直） 棒グラフ（水平） ドーナツ 折れ線グラフ 円グラフ 散布図
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GitHub - gtnx/pandas-highcharts: Beautiful charting of pandas.DataFrame with Highcharts
Facebook、リアルタイムにデータをグラフ化する「Visdom」、オープンソースとして公開
このIRのグラフがすごい!上場企業2020
