データによるストーリーテリング - Qiita
今回、サンフランシスコ空港のすぐ近くで開催されたODSCというカンファレンスに参加してきたのですが、その中の一つの講演が、ほぼ「大学生向け文章の書き方の可視化バージョン」といった趣きだったので、興味のある方もいるかと思い、メモを公開します。プログラマの場合も、このあたりの知識があるとデザイナーとの連携もスムーズになるではないでしょうか。さらに言えば、データ・ダッシュボード系のアプリケーション作成の場合、こういった知識を念頭に作れば、そのまま使えるレベルのシンプルなモックを作ることもできると思います。 ポイントは、（コンピュータを使った）データ表現のためのスキルは、センスや才能ではなく学ぶものであるという点に尽きます。コードを書いて作るタイプの可視化も、Excelで作る各種チャートも根本は同じで、適切にスキルを学んでいれば、手書きの技術に左右されないために、ダイレクトにアウトプットの質を向上
GitHubの中のデータ可視化コミュニティを観察する - Qiita
はじめに 先日の記事では、可視化するグラフとして鉄道路線データを使いましたが、グラフとしてはある意味ちょっと特殊でした。もう少し一般的な作業例を紹介するため、今回はほとんどの方がネットワークと聞いて思い浮かべるであろういわゆるソーシャルネットワークのデータを公開APIから取得し、加工と可視化を行います。 (今回作成したデータの別レイアウト) ソーシャルネットワークとしてのGitHub GitHubはソースコードレポジトリサービスですが、同時にプログラマのソーシャルネットワークのような一面を持っています。著名なプロジェクトのコミッター周辺を観察することにより、面白いプロジェクトを発見したり、フォローすべき人が見つかったりすることもあるでしょう。今回は、そのような発見が得られるような可視化を作成するため、実データの例としてGitHubのAPIから取得できる各種データを使用します。 前提知識 こ
データ可視化の実践者が共有すべき知識 - Qiita
はじめに 私は可視化の研究者ではありませんが、先日、実際に可視化を作成する必要に迫られて試行錯誤しながら学んだ知識の一部を以下の記事にまとめました： プログラマーが効果的な可視化を作成する 改めて読み返してみると、本来は本でカバーすべきようなトピックを無理やりまとめたため、かなり急ぎ足で流した部分が多く感じます。そこで本稿では、その中の一部を補足する記事を書いてみました。 データ可視化と言う実際の作業 先の記事にも書きましたが、データ可視化をするということは、そこに伝えたいストーリーが存在するということです。ストーリーと言う言葉は多分に主観的な意味を含みますが、一方でそれを形作るデータは（原則論としては）客観的なものです。結果として、可視化を作成するという作業は、伝えたい自分のストーリーを形作るという主観的な部分と、データを一定のルールに従って視覚変数にマッピングしていくという客観的な作業
VIZBIキーノート2: 「アウトリーチの手段としての可視化」 - Qiita
VIZBIキーノート二日目: Visualization for Outreach by Jer Thorp かなり前に書いたレポートですが、内容的にはそれほど古くなっていないので公開します。第一回目のレポートとあわせてどうぞ。 VIZBI Art & Biology Evening 二日目のキーノートは、Processing界隈ではとても有名なJer Thorp氏によるVisualization for Outreachと題した講演でした。彼が今までに作成してきた作品について、データの背景や製作時のエピソードも含めて、そこで得られた教訓等を紹介するという構成でした。 このキーノートは、Art & Biology Eveningと題されたレセプションの一環として行われ、毎回実践的な可視化分野の著名人が呼ばれています。今回のThorp氏はどちらかと言うとアートに近い方面の可視化で有名な方です
VIZBIキーノート1: 「データ可視化の原則」 - Qiita
VIZBIとは？ VIZBI Poster 2015: http://www.vizbi.org/2015/ 生物学というのは専門性の高い分野なので、他分野の人々が参入するにはかなりのハードルがあります。しかし実験技術の飛躍的な進歩により、そこで生み出されるデータは大量かつ多岐にわたり、分野外の人々にも興味深い話題が多い分野でもあります。生物学者自身も、生命という複雑なシステムを理解するための新たな手法やツールを計算機科学などの分野から求めており、そう言った人々が集う場として6年前から始まったVIZBI (Visualizing Biological Data)と言う学会があります。基本構成は一般的な学会と同じく、専門的な生物学の各トピックを掘り下げる発表とポスターセッションですが、そこにアートの発表や、著名なツールを学ぶハンズオン形式のチュートリアル、可視化分野での著名人を招いてのキーノ
プログラマーが効果的な可視化を作成する（後編 Part 2）: 学習ガイド - Qiita
(後半 Part1からの続きです。何故か元記事が消失したので、分割して再構成しました。) シリーズ各セクションへのリンク 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド データ可視化について更に学ぶ ここまでに書いたことは、可視化の専門家ではない自分が経験や読書などで得た知識の一部です。つまり普通に手に入る情報や本でこの分野はある程度まで独学できます。プログラマーの方々がこの先さらに学ぶためのポインタを幾つか示したいと思います。 英語を学ぶ いきなりやる気を無くすアドバイスで申し訳ないのですが、プログラミング一般の話題と同じく、実務方面の可視化に関する最新の話題は、ほぼ全ての一次情報が英語で書かれています。日本語の紹介記事を待ってもいいのですが、そうするとかなりのタイム
Visualized 2015に関するメモ - Qiita
はじめに 昨年に引き続きNew York Times本社で行われたVisualizedと言う可視化全般の話題を扱うカンファレンスに参加してきましたので、その時のメモを公開します。基本的にこのカンファレンスは実装詳細よりも、多岐にわたる文化的な側面も扱いますので、今実務家1達はどんな課題に取り組んでいるのかを俯瞰するのに適した会議です。本稿は私が会議中にとったメモの簡単なまとめなので、基本的には講演中に触れられたプロジェクトへのリンク集のようなものです。面白そうだと思ったトピックは、ぜひ各リンク先を見てください。そこで実際にアプリーションやプロジェクトの詳細を見たり試したりすることができます。ニューヨークで行われるため滞在費が高いという問題がありますが、これを読んで興味が出た方は是非参加してみてください。 各講演に関するメモとリンク 1日目 JOHN KEEFE Senior Editor
アメリカに何の縁もないプログラマが渡米して働くには？ - Qiita
12/8/2014追記: 普通のプログラマの定義が色々と誤解を受けているようなので、日米の文化的差異を含む背景を説明しました。最後のセクションをお読み下さい。 12/7/2014追記： 推敲せずに一気に書いたので、色々と説明不足な点がある事に気づきました。補足や私のこの件に関する考えをツイートしましたので、興味のある方はそちらを御覧ください。 はじめに 私はアメリカの州立大学にて、研究助手兼科学アプリケーション開発者兼NIHスポンサードのNPOメンバーという比較的珍しいポジションで働いております。手短に言えばカリフォルニア州政府職員、つまり公務員です。私はかなり例外的な経路でアメリカで働くことになったため、私自身の経験はそれほど他の方の役に立たないですが、外国人がアメリカで働くことの諸問題は経験していますので、その辺りのことが参考になればと思いこの記事を書きました。 日本人が米国でプログラ
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 4: 東京メトロのデータを例に - Qiita
はじめに このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 最終回は、グラフ可視化で重要なレイアウトとスタイル設定、そしてCytoscapeで作成したデータの他のアプリケーションでの利用について紹介します。 東京メトロのアプリコンテスト このシリーズでは、どなたにも馴染みのあるデータとして鉄道路線図のグラフデータを例として利用しました。全くの偶然ですが、まもなく東京メトロが運行状況などの各種情報をJSON-LDとして公開し、アプリケーションコンテストを行うと発表しました: オープンデータ活用コンテスト これはコンテスト参加者しか利用できないデータなので、真の意味でのオープンデータではないのですが、
プログラマーが効果的な可視化を作成する（後編）: 基本原則と学習法 - Qiita
はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人にむ向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの最終回です。 前編 中編 前回までに私が可視化を行うときに従っているおおよその作業の流れと手法の選択方法などをまとめました。最終回は可視化作業全般で私が気をつけている基本原則と、更にこの分野を学び続けるための学習ガイドです。思いつくままに書いていたらダラダラと長くなってしまいましたので、必要なところだけ拾い読みしていただければと思います。 可視化を行う時に従うべき基本原則 いつでも機械的に適用できる都合のいいルールというものはなかなか無いのですが、考え方として常に意識しておいた方が良い原則と言うものはいくつかあります。ここでは、私が本や専門家のレクチャーなどから学んだそれらをまとめます。 チャートジャンクを避ける [Tufte 1983, 2001. p. 11
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
(9/2/2014 追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけて驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
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
鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 1 - Qiita
このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代に単純化した最短経路検索や各種経路問題を課題で解いた記憶があるかと思います。そして恐らくそこでクラスNPの問題がどういうものかとか、NP困難とは何か等々込み入った話もそこで知ったはずです。とても身近に見える問題群が複雑な数学の世界に繋がっていることはとても興
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
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・ネットワークの可視化とセキュリティ分析 オントロジー等、グラフ構造を持つデータの可視化 このソフトウェアはもう10年以上も開発が続いています。私もカリフォルニア大学のチームの一員として、かなり初期から開発に加わっておりますが、私の努力不足もあり、日本語のドキュメントはとて
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