いろいろな確率分布のパラメータをいじくるアプリ @ksmzn #Shiny
いろいろな確率分布のカタチを見ることができるWebアプリです。 パラメータをいじくって、確率分布のカタチがどのように変わるのか観察しましょう。 上部メニュー からお好きな確率分布を選んでください。 このアプリはR言語のWebアプリフレームワークであるShiny で、@ksmznが作りました。 ご指摘や、追加すべき確率分布などがありましたらTwitterで教えてくださると助かります。 また、全てのコードはGitHubにもおいてありますので、拙いコードでよろしければ参考にしてください。 時間があれば、グラフをggplot2ではなく、D3.jsなどを使ったインタラクティブなものにしたいですね。 参考文献 このアプリを使う際に参考にしたページは以下です。 特に、まだまだShinyの日本語情報が少ないなか、 @hoxo_mさんの記事やコードはとても参考になりました。 @hoxo_mさん、ありがとうご
学校基本調査DataViewを作りました。 - 大学職員の書き散らかしBLOG
以前、弊BLOGでは相場観を持つことの大切さについて言及しました。つまり、様々なデータが大体どの程度の数値なのかを大まかに理解することですね。大学に限らず、学校教育関係のデータと言えば、指定統計である学校基本調査が真っ先に思い浮かぶところです。そこで、以前弊BLOGで作成したデータ可視化サイトテンプレートを用いて、学校基本調査のデータを可視化した「学校基本調査DataView」を作りました。 学校基本調査DataView 現時点で掲載しているデータは以下のとおりです。 掲載データ 総括 進学者数等の推移、大学数の推移、学生数の推移、大学院数等の推移、大学院学生数等の推移、本務教員数の推移、本務職員数の推移 学部 分野別学部学生数の推移、設置者別関係学科別学生数の推移、関係学科別標準修業年限内卒業率の推移 大学院 専攻分野別大学院学生数の推移、設置者別大学院学生数の推移、専攻分野別当該大学出
そのツイート、どう広まった？ Twitterの拡散経路を可視化、“インフルエンサー”分かるツール無料公開
各ユーザーのフォロワーとリツイート（RT）した時刻をもとに、どのユーザーの投稿をきっかけにしてツイートやURLが拡散したかを推定し、経路を特定。拡散のハブとなった「インフルエンサー」が分かる。 自分の投稿がどう広まったか調べるには、Twitterアカウントを認証した上で、調べたいツイートを選べばOK。URLの拡散を調べる場合は、フォームに入力するだけで経路を確認できる。
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
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
確率分布曼荼羅 - archief voor stambomen
Lawrence M. Leemis〈Univariate Distribution Relationships〉 http://www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html 有名な確率分布曼荼羅論文：Lawrence M. Leemis and Jacquelyn T. McQueston 2008. Univariate Distribution Relationships. The American Statistician, Vol. 62, No. 1, pp. 45-53, February 2008 DOI:10.1198/000313008X270448 → pdf に関わる情報は以前に拾い集めた（→「「Univariate Distribution Relationships」－ 確率分布曼荼羅」）．しかし，本家本元の Lawren
データを分かりやすくスタイリッシュに可視化できるJavascriptライブラリ「D3.js」
どんなに情報をまとめても、それを可視化して見ている人にうまく伝えるのは至難の技です。そんな時にデータをスタイリッシュかつ見やすいグラフにしてくれるのが、様々なデザインのJavascriptがダウンロード可能なライブラリ「D3.js」です。 D3.js - Data-Driven Documents http://d3js.org/ D3.jsを使って作ったグラフの事例を公式ギャラリーから見ることが可能で、これらのグラフにもとになる素材(スクリプトのソース)がGitHubで入手可能です。 Gallery · mbostock/d3 Wiki · GitHub デザインの一例は以下から。 ◆:Bubble Chart 作成例によっては、ページに直接コードが記載されているものもあります。 ◆:Four Ways to Slice Obama’s 2013 Budget Proposal - In
NHK NEWS WEB 震災ビッグデータ報告【２】リアルタイムにデータをつかめ
国内外の研究者らが参加した「東日本大震災ビッグデータワークショップ」では、リアルタイムでツイッターの投稿内容やエリアごとの人口動態などを把握し、適切な支援や避難誘導、そしてマスメディアの報道にも活用する報告がおこなわれた。 一刻を争う災害時に、迅速に情報をつかみ的確に伝えるためには、何が求められているのか。 （ネット報道部デスク 足立義則） (制作：首都大学東京 渡邉英徳准教授) この動画は、震災後にどの地域でどのようなツイートが投稿されたかを位置情報をもとに地図に分布したもので、個々のツイート内容を確認することもできる。 (制作：東京大学大学院 早野龍五教授／首都大学東京 渡邉英徳准教授) この画像はＧＰＳ機能付きの携帯電話やＳＰＥＥＤＩ（放射性物質の影響予測システム）などのデータをもとに、去年の東京電力福島第一原発事故後の放射性ヨウ素の分布や住民の被ばく状況を分析したものだ。 大
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方
データを読み解き、理解させるのに これだけ多種多様のグラフを必要とするのは、 人間が本質的にデータを好きではないという 何よりの証拠だ 人間はそもそも大量の数字（データ）を読み解くことが大変苦手。データを効率よく理解し、処理するためには、グラフとして視覚化することが非常に役立ちます。Web担当者にとっても、企画書やプレゼン資料でグラフは必須でしょうし、一方で、自分がアクセス解析をするシーンなどでは、大量のデータを効率良く読むための視覚化が非常に有効です。 データを読むのが他人であっても自分であっても、複雑なデータから何かを読み取って利用したいという意図でグラフは使われるのですが、そこに何らかの主張や判断といった“意図”が反映されるという点では、前連載のリサーチ／データのリテラシー入門の話とも密接に関連しています。 この連載では、データで表現したいことを、効果的にひと目でわからせるためのグラ
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
グラフを扱うJavaライブラリ「Jung」の紹介 - Twitterのグラフ構造を視覚化 - public static void main
java-ja 第12回のLTで話そうと思ったのですが、出番がなかったので資料をブログで公開しておきます。 Jungは研究などでグラフ構造が出たときに、理解しやすくするために可視化するのに使っています。他にもいくつかグラフを扱うライブラリは存在していますが、日本語の資料があったのと拡張可能なことが多かったのでJungを結果的に使うようになりました。 以下はそのJungについての簡単な解説です。 Jungとは Jungの正式名称はJava Universal Network/Graph Frameworkで、ネットワーク(グラフ) 構造の分析や視覚化を行うためのJavaのOSSライブラリです。グラフ理論、データマイニング、ソーシャルネットワーク分析のアルゴリズムを数多く実装しています。 安定バージョンは1.7.6で最新は2.0betaで、BSDライセンスで使用できます。 http://jun
ニュースの可視化サイト『Newsgraphy』を公開しました - kaisehのブログ
日本のニュースを地図化して俯瞰できる『Newsgraphy』というサービスを作りました。 Newsgraphy 6月に公開して大きな反響をいただいたHatenarMapsの可視化手法を、Yahoo!のトピックスAPIから取得したニュース記事に適用して、いろいろと機能強化を施したものがNewsgraphyです。Mashup Award 4thにも応募しています。 追記（2008/9/26）: 「HatenarMapsの可視化手法を適用」と書きましたが、これは二次元平面へのマッピング手法（Voronoi Treemap）のことで、クラスタリング手法は含んでいません。Newsgraphyは、Yahoo!で分類済みのニュースカテゴリ階層を使用しています。 ニュースの可視化と言えばnewsmapが有名ですが、newsmapよりも面白くて実用性の高いサイトを目指して開発しました。 以下、Newsgra
メールの視覚化
メールで情報をやり取りする際に面倒な点の1つは、前後の話のつながりを追いづらいことですよね。例えば Gmail のように、関連するメールをスレッド形式で表示するなどといった工夫もありますが、話の流れが複数に分散した時に把握しづらくなります。そこでIBMがこんなアイデアを考え出したとのこと： ■ Thread Arcs (visualcomplexity.com) 2003年発表とのことですから、既にご存知の方も多いかもしれません。個々のメールを「点」で示し、他のメールとの関連を「弧（arc）」で示す「スレッド円弧（Thread Arcs、スレッド・アーチと意訳した方がカッコいいかも）」というアイデア。中が塗りつぶされている点は他人のメールを示し、さらに色の違いで送信者などを表すようになっているそうです。より詳しい情報は、IBMの公式ページからどうぞ： ■ THREAD ARCS: An E
100種類のデータ表現手法を学べる『aPToVM』 - IDEA*IDEA ～ 百式管理人のライフハックブログ ～
ドットインストール代表のライフハックブログ
This site is temporarily unavailable
If you are the owner of this site, please contact customer support.
kylescholz.com :: blog
interface History { ... void pushState(in any data, in DOMString title, in optional DOMString url); void replaceState(in any data, in DOMString title, in optional DOMString url); }; interface HTMLBodyElement : HTMLElement { ... attribute Function onpopstate; }; The new interface provides push/pop semantics that, until now, we've emulated using JavaScript libraries like Really Simple History. Web A
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
HatenarMaps - はてな村勢力地図
Visuwords™ online graphical dictionary