正しく使い分ける！グラフの種類と圧倒的に伝わるグラフ１１の改善点
資料を作成する際、グラフを活用することで表現力が増しますので、ぜひとも活用したいですよね。 しかし、「そもそもグラフにはどんな種類があるのか。」「それぞれをどう活用すべきなのか。」を悩まれている方も多いと思います。 実際、仮に間違ったグラフの使い方をしてしまうと、せっかく伝えたい内容がいくら素晴らしくても、受け手にその内容が正しく伝わらず、その効果は半減してしまいます。 ここでは、グラフとしてよく利用される、 ・棒グラフ ・折れ線グラフ ・積み上げ棒グラフ ・円グラフ ・帯グラフ ・散布図 の６つのグラフを取り上げ、どう使い分けるべきかについて解説していきます。 また、グラフを活用する上で、より見やすく、より伝わりやすいものにしていただけるよう、「見やすいグラフを作るための７つのテクニック」「グラフ作成時にやってはいけない４つのこと」について具体的な事例を用いて解説していきます。 実践いた
ipywidgetsとBokeh使ってインタラクティブな可視化をする - Qiita
なぜ対話型なのか 何らかのパラメータが入ったグラフを出力したい場合、パラメータを変化させる度に確認する方法としては下記のような方法が考えられます。 出力関数の引数を都度入力してグラフを出力 変化させたいパラメータの全てのグラフを出力 対話型でパラメータを設定してグラフを出力 1の方法は入力が少し面倒です。IPythonのコンソール上ならまだしも、Jupyter notebookで関数を実行して、実行した関数の引数を書き換えて・・・はい、面倒ですね。 2の方法はどうでしょうか。2〜3個のグラフを一度に出力して比較するのは十分実用的と言えそうです。 しかし、みたいパラメータが100個あるような状況では人間の目で確認するのが大変そうです。 ということで、3の方法を実装してみます。 ipywidgetsのインストール Jupyter notebookで対話型のUIを実装するにはipywidgets
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
スキルチェックリスト 2017年版
2. 【各シートの説明】 ■ スキルレベル定義 ・本リストでは、データサイエンティストに求められるスキルを 「ビジネス⼒」「データサイエンス⼒」「データエンジニアリング⼒」の３分野に分けて 定義しているほか、それぞれの分野のスキルレベルとして、①業界を代表するレベル、 ②棟梁レベル、③独り⽴ちレベル、④⾒習いレベルの４段階を定義しています。 「スキルレベル定義」では、各レベルの人材に求められるスキルのレベルを説明しています。 ■ チェックリスト説明 ・スキルチェックリストの⾒⽅のほか、各分野のサブカテゴリの⼀覧を掲載しています。 また、スキルレベルを満たす要件について、リストを作成しています。 ■ ビジネス⼒／データサイエンス⼒／データエンジニアリング⼒ ・ビジネス⼒、データサイエンス⼒、データエンジニアリング⼒別にサブカテゴリを設定し、 スキルレベルを満たす要件について説明しています。
Choose the Right Chart Type for your Data - Digital Inspiration
Find the Right Chart for your Data Type Charts help you visualize numeric data in a graphical format but the problem is there are just too many types of charts to choose from. You have bar charts, bubble charts, pie charts, line histograms and so on. If you are finding it hard to pick the right chart type for your type of data, refer to chart chooser diagram. Start from the center of the chart cho
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