Python Browse all Python answers Django Flask Pandas NumPy PyTorch Javascript Browse all JavaScript answers Typescript jQuery React React Native
Source Trail : Solving programming and code problems for programmers
Python Browse all Python answers Django Flask Pandas NumPy PyTorch Javascript Browse all JavaScript answers Typescript jQuery React React Native
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
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
複雑な問題へのSOMの応用
自己組織化マップ（SOM)は、クラスタリングの問題にも、クラス分類の問題にも利用できます。しかしながら、日本ではこの２つの分類法の違いが正確に理解されておらず、混乱することが多々あります。 英語では、「分類」に関する単語がいろいろとあります。グルーピング（grouping)、セパレーション（separetion）、オーディネーション（ordination）、ソーテーション（sortation）、セグメンテーション（segmentation）、カテゴリゼーション（categorization）、クラシフィケーション（classfication）等々。これだけの言葉があるのは、それぞれ微妙に意味(ニュアンス）が違うからであって、だてではありません。欧米人は、「分類」について、これだけ繊細な感覚を持ってます。 一方、我々日本人はというと、「分類」は分類でしかなく、きわめて素朴です。 そのためか日
この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
1. 1 「この Visualiza)on ツールがすごい2014」 〜データ世界を彩る美しきツール6選〜 March 2nd, 2014 データ可視化勉強会 Presented by Takahiro Inoue – Chief Data Scien:st 2. 2 Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Introduc:on Learning Visualiza:on 表計算部門：aabel3 Takahiro noue – Chief Data Dashboard 部門：Metric IInsights Scien:st BI 部門：tableau 統計ソフト部門：ggplot2 抽象化部門：Neo4j（Graph Database） プログラミング部門：d3.js（省略） Presented by 4. 4 Introduc)on • Takahiro I
wonderfl build flash online | 面白法人カヤック
wonderflは、サイト上でFlashをつくることのできるサービス。 通常Flashをつくるためには、Flash IDEやFlex、FlashDevelop等といったツールを使って、コードを書き、コンパイルする必要がありますが、wonderflでは、サイトにあるフォームにActionscript3のコードを書けば、サーバサイドでコンパイルを行えます。 つまり、ブラウザさえあれば、Flashをつくれます。コンパイル結果はサイト上に表示され、作成されたFlash（swf）はページ上に自動的に表示されるので、完成したFlashをリアルタイムに見ながらコードを書くことができます。 ※APIとして、はてな OpenIDを使用してネットにさえつながれば、誰もがFlashクリエイターになれます。世界中のFlashクリエイターがユーザーになるwonderflは、 文字通り、世界のFlash図鑑となってい
Javaの内部動作を可視化する「ENdoSnipe」、Acroquest TechnologyがOSSとして公開
Acroquest Technologyは2013年7月11日、Javaシステムの内部動作を可視化・診断するソフトウエア「ENdoSnipe Ver.5.0」をオープンソースとして公開したと発表した。Ver.4まではプロプライエタリな製品だった。ダウンロード・サイトおよびGitHubのページからダウンロードできる。 新版の診断機能には、同社が提供するJavaシステムのトラブルシューティング・サービス「JaTS」での障害解析のノウハウを組み込んだという。アプリケーションの性能を監視する機能も追加した。従来版はEclipseプラグインとしてユーザーインタフェース（UI）を実現していたが、新版はWebベースのUIに変更されている。 診断機能では、メモリリークやハングアップリスク、非効率なデータベース・アクセスなどを検出する。プロファイラやデバッガとは異なり、問題が発生する具体的な理由まで指摘でき
Gephi - The Open Graph Viz Platform
Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
1
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
タウンワークをドライブさせるためになんちゃってアジャイルをやめた話 #devsumi #devsumiB / devsumi2018
無線LANネットワークの状況をリアルタイムに可視化「Xirrus Wi-Fi Inspector」NOT SUPPORTED