Material DesignBuild beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
このIRのグラフがすごい!上場企業2017
I introduced amazing graphs which are drawn by listed Japanese companies at Japan.R 2016 again. These slides include 6 graphs for investors. Japan.R is the largest event of R study group in Japan. By participating this event, you can keep up with trends of analytics for business and academia. Website: http://japanr.net/
絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚 -slideshare
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
Cloud-based data analytics exploration for all | Chartio
Chartio has joined Atlassian! For over a decade, we have loved serving tens of millions of charts on millions of dashboards for thousands of incredible companies. All of you have helped us create a product that truly enables anyone in a company, not just data teams, to explore and understand their data. We are excited to announce that we have joined Atlassian and are now focused on bringing our te
「有益な情報を捨ててしまわないデータの可視化」 キソケン2013 ws草薙
「有益な情報を捨ててしまわないデータの可視化」 キソケン2013 ws草薙 1. 有益 な データ を 捨 ててしまわない データの可視化 1 2. アウトライン • なぜ今可視化か • きれいなグラフを描こう • 様々なグラフ – – – – – – – エラーバー 箱ひげ図 蜂群図 ヒストグラム 確率密度プロット 散布図（⾏列） おまけ • まとめ 2 3. なぜ 今可視化か 3 4. なぜ今可視化か • 外国語教育研究の成熟 – データの再現性の問題 – 分析の正確さの問題 – 知⾒の移り変わりのスピード – 電子化による浸透の早さ – 簡便なツールの普及 – 必要な情報量の変化 • 一方で決して満足いくものではない 4 5. なぜ今可視化か • 現状 – ツールは沢山あるけど… – 学習機会の少なさ – テキストやウェブサイト，WSは増えている けど… – 初学者に厳しい側面も…
The Extreme Presentation Method
The step-by-step approach for designing presentations of complex or controversial information in ways that drive people to action. Learn the Method
graph / chart / diagram / plot の違い | 白黒でないすべてのものはパンダではない
英文で D3.js やビジュアリゼーション絡みの記事や解説を読んでいると、graph、chart、plot などの単語がいずれも日本語で棒グラフ、折れ線グラフと言うときの「グラフ」と同じような文脈で使われており、そのニュアンスの違いは何だろうと疑問に思うことがあります。 実は英語ネイティブの間でも、これらの違いはあまり明瞭ではないようです。 “Difference between chart, plot and graph” （チャート、プロット、グラフの違い） “What’s the difference between a graph, a chart, and a plot?” (グラフ、チャート、プロットの違いとは？） 上記2サイトでは、人によっては特殊な使い分けを主張していますが、chart と graph に関しては大雑把には「だいたい似たもの」という意見のようです。 ただ、グ
Vol.28 No.1 (2013/01) 情報可視化（Information Visualization） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
橋本康弘（東京大学新領域創成科学研究科） 目次 はじめに 技術 Treemapping Word Cloud/Tag Cloud Stream Diagram Sankey Diagram Alluvial Diagram Edge Bundling Storylines Networks ツール コミュニティ リンク集 ポータル 事例 ウェブマガジン・ブログ おわりに はじめに "情報可視化"（Information Visualization）とはウェブデータやセンサスデータのような数値化されたデータや，さらには知識や概念，時間や空間といったシンボリックな対象の持つ特性を視覚的に表現することを指す．これに対して構造計算や流体計算といった物理的実体の解析・計測結果を対象とした可視化は"科学的可視化"（Scientific Visualization）という名で区別される．ここでは前者の"
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Fanalytics - TC18
Tableau テクニカルセッション極める組織で使うTableauダッシュボードデザイン
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seabornで描写したtsplotのx軸へ日付を使用する - Qiita
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GitHub - apache/superset: Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform
GitHub - mermaid-js/mermaid: Generation of diagrams like flowcharts or sequence diagrams from text in a similar manner as markdown
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