神戸市がやってくれました！ 全国規模の人口移動・就業状況の「ダッシュボード」、全国の誰にでも無料公開。Tableau使いの市職員が作成、オープンデータの可視化・活用方法として提案【地図と位置情報】
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ウェブデザインやグラフィックデザインにおいて色の選択は非常に重要かつ難しい作業ですが、デザイナーでなくともグラフを作る際などに色の選択をする必要に迫られることがあります。データを分かりやすく可視化するためには、どのような色の組みあわせを選択すべきなのか、プロでなくともプロのようなグラフを作れるようになるポイントを、ビジュアルコミュニケーションを専門とするLisa Charlotte Rostさんがまとめています。 How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/ ◆色相をあれこれピックアップしすぎない カラーホイール上の色を大別すると、赤・オレンジ・黄・緑・青・紫の6つの色相となりますが、データを可視化
オリジナルグッズ作成・販売サービス「SUZURI」に関わるエンジニアメンバーや事業部長が登壇し、SUZURIの開発の今や、現在の課題・今後の取り組みについて話す「43万人超のクリエイターの表現活動を支える！ECプラットフォームSUZURIの開発の裏側」。ここで技術部の近藤氏が登壇。生産性をすることになった背景と、具体的な測定方法を紹介します。 自己紹介 近藤宇智朗氏（以下、近藤）：では、お願いします。「生産性を可視化したい」と題して発表します。ということで、自己紹介します。私は技術部に所属している、近藤といいます。ふだん、インターネットなどでは“うづら”と呼ばれているので、お気軽にうづらと呼んでください。現在、技術基盤チーム兼データ基盤チームという感じで働いていて、SUZURIの事業部には直接所属していませんが、お手伝いという感じで今回はお話しします。 ちなみに、福岡市のエンジニアカフェと
ChatGPT Code Interpreter を利用して、お手軽にデータ分析・可視化 - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして「Code Interpreter」が発表されました。 「Code Interpreter」は、ChatGPT上でPythonのコードを生成・実行する仕組みを持っています。 これまでも、ChatGPTで、プログラムのソースコードを出力することは可能でしたが、実行まではできませんでした。 「Code Interpreter」は、ChatGPTの有料版で利用することが可能ですが、ユーザーが自然言語で指示や要求を出すだけで、 ChatGPTがその内容を理解し、ソースコードの生成から実行まで行えたり、既存のコードを解釈してその動作を説明したりすることが可能になります。 openai.com 本記事では、この「Code Interpreter」を利用して、CSVファイルを元に、データの可視化を行ってみま
はじめに 連載第1回「『Python』と『Google Colaboratory』で株価データ分析に挑戦」では株価データを取得して簡単なグラフで確認しました。連載第2回では、ライブラリを用いて取得した株価データをさまざまな種類のチャートで表示して分析します。 連載の趣旨がデータ分析である以上、Python自体の言語仕様や文法に関しては詳しい説明を割愛する場合があることをご了承ください。また株価分析に関する用語に関しても、分析の手法が分かる程度の説明にとどめていることをご了承ください。 サンプルの実行方法 サンプルファイルを実行する場合は、サンプルファイルのリンクを開いた後に、メニューの「ファイル」から「ドライブにコピーを保存」を選択して保存したコピーを「Google Colaboratory」で実行してください。 Pythonライブラリのインストール Pythonでは外部ライブラリをインス
「データを上手くまとめる方法を知りたい」と思っている方は多いのではないでしょうか。 Excelなどで表を作っても視覚化して分析するのは大変ですよね。Google Date Studioはそんな悩みを解決してくれます。データを視覚化できるのでプレゼンテーションや分析に役立つツールです。 今回はそんなGoogle Date Studioについて基本的な情報や特徴を紹介します。さらに実際の使い方も解説しているのでぜひ最後までお読みくださいね。 Google Data Studioとは？ Google Data Studioは、Googleが無料で提供しているデータ収集・分析・解析ツールです。 Googleの既存ツールであるGoogle AnalyticsやGoogle AdWordsなどのデータ、さらには表計算ツールとして多くの人に支持されているスプレッドシート、MySQLなどのデータもそのまま
こんにちは、ふた月です。 ナビタイムジャパンで主にサーバーサイドのシステム開発や公共交通データの運用改善を担当しています。 今回は公共交通データの運用改善を進める中で、学習や調査向けのデータ可視化に Jupyter を使用した事例を紹介します。 Jupyter とはJupyter はインタラクティブにプログラミングやデータ分析を行うための Web アプリケーションです。Python で利用されることが多いですが、数十のプログラミング言語に対応しています。JupyterLab や Visual Studio Code を利用してローカル環境で利用する他、 GCP、 Azure といったクラウド環境上でも動作環境が提供されています。機械学習でよく用いられている Google Colaboratory にも Jupyter が利用されています。 向き合いたい課題当社では経路探索や案内情報の提供の
「Facebookは中高年男性のSNS」「若者向けのTikTokになぜか40代男性が多い」など日本のSNSの統計データを可視化するとこうなる
Twitter・LINE・Facebookなど、日本では日常的にさまざまなSNSが利用されていますが、各SNSごとに利用するユーザー層の違いが存在します。どのような年齢層・性別の人が各SNSを使っているのかというデータを可視化したグラフが公開されており、その内容が非常に興味深いものとなっています。 Top Japanese Social Media Apps: Demographics of 7 Major Apps in 2020 https://edamamejapan.com/japanese-social-media/ このデータは、海外企業の日本でのビジネス拡大を助けるマーケティング会社・edamame Japanが公開したもの。YouTube・LINE・Twitter・Facebook・Instagram・TikTok・LinkedInなど7つのSNSのユーザー数をグラフにした
ゲセガーガーガーガーガーガーガーガーガー！！ ｵｳ、ｵｳ！（ﾄﾞｭﾝ、ﾄﾞｭﾝ、ﾄﾞｭﾝﾝ）ｵｳ、ｵｳ！ どうもー @fujitako03 です！よろしくおねがいしますー これはBrainpad AdventCalendarの記事です。 今年のM-1、最高に面白かった！今年のM−1グランプリは皆さんご存知の通り、ミルクボーイが歴代最高得点を出しての優勝となりました。私も、コーンフレークのネタは自宅の机を叩きながら今年一番の大笑いをしました。 今年は歌ネタのニューヨークを皮切りに、鼓や扇子を使った漫才のすゑひろがりず、ツッコまないツッコミのぺこぱなど、とにかく漫才の幅が広かったように思います。「面白さ」だけでなく「新しさ」を求められるM-1グランプリは多様な漫才が見られて視聴者としてはとても楽しいのですが、その具体的な違いが何かと問われると、意外と難しいのではないでしょうか。そんなときはデー
AWS、マネージドサービスで監視ツールの「Prometheus」と監視データを可視化する「Grafana」を提供すると発表。AWS re:Invent 2020
AWS、マネージドサービスで監視ツールの「Prometheus」と監視データを可視化する「Grafana」を提供すると発表。AWS re:Invent 2020 Amazon Web Services（AWS）は、オンラインで開催中のイベント「AWS re:Invent 2020」で、監視ツールの「Prometheus」をマネージドサービスとして提供する「Amazon Managed Service for Prometheus」と、監視などで収集したデータをダッシュボードなどにより可視化する「Grafana」をマネージドサービスとして提供する「Amazon Managed Service for Grafana」の提供を発表しました。 クラウドネイティブなアプリケーションにおいては、アプリケーションの状態をつねに把握し迅速に対応する必要性が高まることから、アプリケーションの「可観測性」へ
Edit(2024-08-15): Notion DBにチャート機能が入ったので、notion-plotlyはDeprecatedになりました。 チャート機能でデータを視覚化し、進捗状況をNotionで直接追跡 Notionにはデータベースのデータをグラフとして表示する機能がありません。 外部サービスなどを使えばグラフを埋め込むことは可能ですが、それだけのために外部にデータベースの値を渡すのは微妙です。 Notion2Charts - Create Embeddable Charts From Your Notion Tables Create customizable notion charts | Nochart そこまで高機能なものが欲しいわけでも無かったので、作ることにしました。 Notion Plotly Notion Plotlyというサイトを作りました。 このサイトは、URL
2021年7月3日に静岡県熱海市伊豆山地区で発生した土石流災害に関連して、静岡県では兼ねてから災害に備えて3次元点群データの蓄積・オープンデータ化が進められていたほか、災害発生直後より比較的短期間にもかかわらず、2次元・3次元を含めてさまざまな空間データ・デジタル地図等が共有されました。執筆者自身がSNS等から把握し、原典を調べてまとめた情報のため、網羅性・完全性は担保できませんが、二次利用可能なものを中心にリスト化しました（以下、順不同）。もし追加等あれば教えてください。【作成：瀬戸寿一 ｜本記事は、CC BY 4.0としますが、サムネイル画像はデータ公開元によって異なるライセンスを用いている場合がありますので二次利用される場合はご注意下さい】 静岡県庁 静岡県熱海市土砂災害動画（MOV形式 - CC BY 4.0/ODbL のデュアルライセンス） https://www.geospat
2022年の紅白歌合戦については既に視聴率を元にした論評がたくさん出ていると思いますが、当研究室ではデジタル空間上でアクセス可能な様々なオープンデータとプログラミング言語Pythonを使って、その影響を分析してみたいと思います。その結果、世帯視聴率のみから論ずるのとはまた異なった紅白像がみえてきました。 実は過去最高のツイート数今回の紅白のテーマは「LOVE & PEACE -みんなでシェア！-」でした。この時点で紅白が、主にSNSを通じて番組が多数シェアされることを目指し、そのための企画を準備してることが推察できますね。ロゴもTwitterやInstagramでの「いいね」ボタンのアイコンを想起させるものでした。 「第73回NHK紅白歌合戦」 出場歌手発表は 今日・11月16日(水)17:00頃を予定 今年の紅白のテーマは 「LOVE & PEACE -みんなでシェア！-」 そこで今年は
Data Portalでアプリのデータを可視化しよう こんにちは、メディアサービス開発部アプリ開発グループのタンです。 作ったアプリがどう使われているかは誰しも知りたいですね。頑張ってAnalyticsでイベントを実装して、BigQueryにも連携させたのに、なかなか活用されないケースが多いでしょう。 集めたデータを見る機会も少なく、数字だけで見にくくて解釈するのに時間がかかります。そんな問題を解決するためにGoogleさんがGoogleマーケティングプラットフォームの機能の一つとしてData Portal（旧Data Studio）を2016年にリリースしました。今回はそんなData Portalの簡単な使い方を紹介したいと思います。 事前準備 当たり前ですが、Data Portalを使うにはまずデータが必要です。BigQuery、スプレッドシート、CSVファイル、様々なインプットが使え
AIで“小鳥のさえずり”を分類→Webアプリ化 大量のデータを可視化する手法「t-SNE」の活用例：遊んで学べる「Experiments with Google」（第17回）（1/2 ページ） 「Experiments with Google」は、Googleが人工知能（AI）や拡張現実（AR）といった最新技術の可能性を示すために、実験的な応用例を紹介するショーケースだ。膨大なコンテンツを公開しており、その多くはスマートフォンやPCで試せる。 この連載では、多種多様な応用例の中から興味深いものをピックアップ。実際に遊んだ体験レポートを通して、裏側にあるテクノロジーや、技術の活用方法とその目的を解説する。 読者の皆さんも、ぜひ自分の手で試しながらその仕組みを学んでもらえたらうれしい。きっと、最新技術の魅力に気付くはずだ。 今回も“AIの頭の中”をのぞいてみる 連載17回目は、前回に引き続きA
概要 出窓ガーデニング ＝ 出窓菜園ティストのまえぷーです。 普段はnoteにマガジンとして掲載しておりますが、技術的なところの記事を書きたいと思いQiitaに投稿した次第です。 紆余曲折して給水システムの自動化と菜園管理のためにデータ収集システムを作りました。 この記事では、本システムの作り方を備忘録として書いています。 最後にソースコードを載せていますが、時間処理を適当に作っております。ちゃんと作ろうとしている方は時間処理以外をご参考にしていただければ幸いです。 できたのものはこちら。 【給水の様子】 自動給水システムの試運転。 この後びしょ濡れになりました(笑) pic.twitter.com/EnmYwafViQ — まえぷー@出窓菜園 BWG (@kmaepu) May 4, 2020 【データの可視化】 システム構成 本システムでは、土壌湿度センサを使用して土の乾き具合を計測し
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は、主成分分析（PCA）をご説明します。 主成分分析は教師なし学習の重要手法の１つです。教師なし学習は正解情報なしでデータのパターンを推測する手法です。その中でも、主成分分析は多数の特徴量を少数の特徴量で表現する手法です。言い換えれば、高次元のデータを低次元で表現するため、次元圧縮の手法とも呼ばれます。 本記事では、主成分分析の概要と実装例をご紹介します。実装例では、手書き数字の画像データを実際に次元圧縮してみます。手書き数字の画像データでパターンが観測されるか確かめてみましょう。 では、早速始めていきます。 主成分分析 実装例 データセットを準備 標準化でスケールを揃える 主成分分析の実行 結果の可視化 まとめ 参考 主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis: PCA）は、多数の特徴量のデー
JavaScriptで「データを可視化」何を使う？ 10種類のライブラリを比較：提供ツールや付加機能、短所、導入／使用方法を解説 CoderPadはJavaScriptでよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。ApexCharやChart.js、D3.jsなどを扱う。 コーディング面接に使われるWebサービスなどを手掛けるCoderPadは2022年8月23日（米国時間）、「JavaScript」でよく使われる10種類のデータ可視化ライブラリを紹介した。 データをビジュアルでグラフィカルなフォーマットに合わせて表示するデータ可視化は、データを分かりやすく、効率的に伝える上で効果的だ。 紹介されている10種類のライブラリは次の通り。 ・ApexChart ・Chart.js ・D3.js ・Techan.js ・AnyChart ・Taucharts ・Zoomcharts
Matplotlibライブラリの魔法：データを可視化するPythonの力 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
データの可視化は、システムエンジニアやデータサイエンティストにとって不可欠なスキルです。PythonのMatplotlibライブラリは、豊富な可視化機能を提供し、データを直感的に理解するのに役立ちます。この記事では、Matplotlibの基本的な使い方から高度なテクニックまで、具体的なコードを交えながら詳しく説明します。 Matplotlibの基本 Matplotlibは、グラフやプロットを描画するための広く使用されているライブラリです。まずは、基本的な使い方から始めましょう。 import matplotlib.pyplot as plt 折れ線グラフの描画 # データの準備 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 折れ線グラフの描画 plt.plot(x, y) # グラフにタイトルとラベルを追加 plt.title('折れ線グラフの例')
この記事は、Merpay Advent Calendar 2021の24日目の記事です。 こんにちは、メルペイQAエンジニアのEnnです。 今回は、メルペイQAチームで取り組んでいる「不具合データの可視化と分析」について紹介します。 はじめに 「プロジェクトを振り返り、今後の新しいプロジェクトの推進やプロセス改善のために活かして、より良いサービスをお客さまに届けたい！！」というスローガンは、社内のレトロスペクティブで使用されているスライドの最初のページに掲げている内容です。いい振り返りをするために、メンバーとの議論以外に、案件の不具合データ分析や案件進行中の記録などがとても重要だと考えます。プロジェクトの振り返りとして、定性的な感想や意見だけでは足りない部分をQAチームから定量的な指標をフィードバックすることで、より有意義で建設的な振り返りを実施できるように取り組んでいます。 不具合データ
はじめに データアナリティクス事業本部の鈴木です。 緯度・経度の情報が入っている地理データを確認する機会がありました。 手軽に確認するのに、Foliumというライブラリを使うと便利だったので紹介します。 Foliumとは pythonからLeafletを使ってインタラクティブな地図を作成できるライブラリです。LeafletはオープンソースのJavaScriptライブラリで、Web地図サービスでインタラクティブな地図を作成するのに使われています。 Foliumを使うと、緯度・経度の値を使って、地図上にマーカーを立てたり、そのマーカーに視覚的な効果を付け足すことができます。タイルはいくつかの選択肢がありますが、デフォルトではOpenStreetMapが使われます。 こんなときに使うと便利 データの観測地点の場所が知りたいとき 地図上にマーカーを作成できるので、データの場所を可視化できます。 必
サービス内のトレンドを把握するために、テキストデータを可視化・通知してくれるslack botを作った話 - コネヒト開発者ブログ
本記事はコネヒト Advent Calendar 2019 17日目の記事です。 こんにちは！MLエンジニアの野澤（@takapy0210）です！ 今回は、ママリ内に日々蓄積されているテキストデータを良い感じに可視化して、定期的にslack通知する仕組みを実装したお話です。 ※下記で使用している画像やデータに関しては、あくまでママリ内での傾向を算出しており、個人を特定できるものではございません。また、画像に関しては一部加工しております。 目次 どんなもの？ なぜやったのか アーキテクチャ CloudWatch StepFunctions Glue Fargate 終わりに どんなもの？ 毎朝9時頃に、前日投稿されたテキストデータを元に、word cloudやN-gramによる単語の出現頻度を可視化してslackに投稿しています。 下記は12月のとある日の投稿ですが、インフルエンザやワクチン
大学在学中＆休学中に複数のIT系スタートアップでのインターンやベンチャーキャピタルでのリサーチバイトを経験後、フリーランスとして独立。現在は「TechCrunch Japan」などでスタートアップ企業のプロダクトや資金調達を中心としたインタビュー・執筆活動を行っている。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記事は本連載からお読みいただけます。 バックナンバー一覧 さまざまな情報にウェブ上でアクセスできる今の時代においてもなお、個人で網羅的に
Podcastリスナーに刺さる曜日・時間帯をデータで可視化する - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
TL;DR Podcast（音声配信サービス）のログを用いて、曜日・時間帯ごとに再生回数を集計し、ダッシュボードに可視化します。 BigQueryとGoogle Data Studioを利用しています。 事業概要 今回はポッドキャスト制作会社PitPa（ピトパ）のデータを扱います。 人気声優による豪華コンテンツなどを手掛けています。 シマラヤジャパン株式会社（以下シマラヤジャパン／ CEO 安陽（あん よう）／所在地：東京都渋谷区）と、株式会社PitPa（以下PitPa／代表取締役石部達也（いしべ たつや）／東京都渋谷区）は、共同制作ボイスドラマ『THE LEAKS（ザ・リークス）』の配信を、2020年9月29日（火）より開始いたしました。 音声プラットフォーム「himalaya（ヒマラヤ）」で、人気声優・内田彩＆浅沼晋太郎を起用したオリジナルボイスドラマ『THE LEAKS』を配信開始
高次元データの可視化を目的とした次元削減手法を紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社データサイエンティストが、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する「次元削減手法」について代表的な3つの手法をご紹介します。また、実際に画像データを用いて手法を試してみましたので、その結果もご紹介します！ こんにちは。アナリティクスサービス部の西條です。 今回は、高次元データを可視化する際に使用する手法の1つである次元削減についてご紹介します。 次元削減とは 次元削減の手法 PCA t-SNE UMAP 各手法の比較 おわりに 参考文献 次元削減とは 次元削減とは、高次元のデータをできる限り重要な情報を保持したまま低次元データに変換する手法のことです。我々が取り扱うデータの中には画像や音声といった高次元データが存在しますが、これらを直接可視化して特徴把握
Webマーケターにはおなじみの「Google データポータル」。大多数の企業が活用しているGoogle アナリティクスやGoogle Search Consoleといったアクセス解析ツールで収集したデータを参照しながら、表やグラフで「見える化」するツールです。Google データポータルを使えば、分析の結果が誰でもわかるような形に変換されるので、社内の意思決定を迅速かつ簡潔に進めることが可能です。 この記事でGoogle データポータルの使い方や活用するメリットを学んで、提案や分析をよりスピーディーに行っていきましょう。 Google データポータルとは？ Google データポータルとは、Googleが提供する「ダッシュボード」のこと。ダッシュボードとは、異なるデータ元の情報を一元管理して集計、可視化するためのツール全般を指します。つまりGoogle データポータルは、Googleが提供
Streamlitでアプリ開発を行いたいものの、 ・他のWebフレームワークとの違いが分からない…。 ・機能や使い方が知りたい…。 という方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、 ・Streamlitの特徴や主な用途 ・インストールや基本的な機能の使い方 についてご紹介します。 Streamlitの利用が初めての方でも、この記事を読めば、アプリの作成方法やデータを可視化する方法がわかります。 公開日：2022/07/29 Pythonのみでアプリ開発できるStreamlitとは？ Streamlitとは、PythonでWebアプリケーションを作成するためのフレームワークです。 データサイエンティストやAIエンジニア向けに開発されており、バックエンド開発の知識がなくてもPythonのコードを数行書くだけで、気軽にデモ用のアプリを作成することができるのが特徴です。 出典：Stream
Observable を活用した IoT データの可視化探索ガイド - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは、Things Cloud のカスタマーサクセスチーム 伊藤、佐々木、高橋、三橋です。私たちは、データプラットフォームサービス部で IoT プラットフォーム「Things Cloud」のサービス開発やお客様への技術支援を担当しています。 さて、皆さんはデータを見やすいようにグラフ化したり、表にまとめる時はどんな方法を使っていますか？最近では、JupyterLab や Python ライブラリの Pandas を利用されている方が多いかもしれませんね。私たちのチームでは、Observable という Web サービスを利用しています。Observable を使うと、下図のようなカラフルで見やすいグラフを短時間で作成できます。 本記事では、Observable を活用した IoT データ可視化における探索と、私たちが携わっている IoT プラットフォーム「Things Cl
コンバージョンしないのはどのステップが原因！？GA4のファネルデータ探索を使ってデータを可視化する基礎的な方法を解説｜アナグラム株式会社
コンバージョンしないのはどのステップが原因！？GA4のファネルデータ探索を使ってデータを可視化する基礎的な方法を解説 広告運用をしていると、「クリック率には問題が無く、しっかり集客はできているが、コンバージョンが付かず頭を抱える」といったシーンは多いのではないでしょうか？ そんな時、コンバージョンまでの導線のどのステップに問題があるか、サッと分析できたら嬉しいですよね。 本記事では、「ファネルデータ探索」を使って、ウェブサイト上のユーザー行動を元に、コンバージョンに至るまでのフローを可視化する方法をご紹介したいと思います。 一見難しそうに見えるかもしれませんが、視覚的にわかりやすいUIとなっており、基本的な使い方をする上では、設定の複雑さはありません。GA4初心者の方にとっても、面白さを感じていただきやすい機能だと思います。 監修： 森野 誠之（運営堂） 運営堂代表。 名古屋を中心に地方の
テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目しており、サーベイや検証をしております。以前にも以下の記事を書きました。 複雑なアルゴリズムを適用する前に、当たりをつけたり、結果を確認したりするためには、可視化が重要です。本記事では、いくつかあるグラフの可視化ツールの中でも、大規模なネットワークでも簡単に使えるCosmographを紹介し、テラーノベルのデータを使って可視化してみます。 Cosmographとは グラフデータを可視化するツールはたくさんありますが、もっとも有名なのはgrapgvizです。graphvizにはsfdp[1]という大規模なデータに対応したアルゴリズムが用意されていますが、ノード数が10k以上のような大規模なグラフになると計算時間もかなりかかって、パラメータ調整も大変になります。 Cosmographは、Web
奈良県でリモートワークしている玉井です。 2020年4月現在、世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルス感染症 （COVID-19）ですが、これに立ち向かうべく、医療関係者をはじめ、色々な人・企業が様々な取組を実施しています。 私が業務で扱うBIツールの企業も下記のような取組を行っています。 Tableau GCP（Looker） ※ダッシュボード部分にLookerが使用されている 正式な分析や対策等は上記の取組等に託したいと思いますが、Lookerの学習を兼ねて、自分でもCOVID-19関連のデータを可視化してみようと思ったので、本記事ではそれについて書きます。 注意事項 本記事はあくまで「可視化」までを実施するものです。 その先の「分析」は一切行いません（私は医療従事者でも何でもない）。 「もうすぐこの地域で感染爆発が起こりそう」みたいな予測等はしない 「ウイルス対策として○○をすれ
こんにちは。データアナリストの卵、渡辺です。デジタルマーケティングエージェンシーにて、GA4を中心としたWebサイト分析業務に従事しております。 GA4データの可視化をするためのBIツールとしては、無料かつ、Google関連サービスとの接続がしやすいLooker Studioを用いるケースが多いと思います。しかし、グラフ描画の自由度や利用できるコネクタの種類についてはTableauのほうが優れているため、今回TableauでのGA4データの可視化を行ってみました。 結論としては、記事執筆時点ではTableauのGA4コネクタでデータの可視化を行うのは難しく、BigQueryを経由したデータのつなぎ込みが必要と考えています。 GA4データのつなぎこみ方法：2023/8/25時点ではBigQuery経由が現実的 GA4のデータをつなぎこむ基本的な方法は、TableauのGA4コネクタを使うか、
かなり柔らかい話題の雑記です。 本記事のサマリ by AI この記事は、Google SheetとApps Scriptを使用してデータを可視化し、Slackに投稿する方法について説明しています。また、ChatGPTを使用してプログラムの作成やAPIの仕様の理解を支援する方法についても言及しています。Apps Scri
はじめに 今回扱うプロジェクト ウズベキスタン国内の鉄道の中でも、カルシ-テルメズ間は、同国から他国を経由せずアフガニスタンへ至る唯一の鉄道路線です。貨物輸送にも重要な役割を果たしており、その鉄道輸送需要はさらなる拡大が予想されています。しかし、カルシ-テルメズ区間には急勾配の山岳地帯が含まれるため、複線化による輸送力増強が困難でした。そこで、同区間において、ディーゼル方式よりも牽引力の高い電気方式への改良を日本が支援しました。 （出所：ODA見える化サイト） 本記事の内容 この支援（事業）によって、対象エリアにおける「経済活性化」が期待されていました。そこで、衛星・地理データを活用して、事業による「経済活性化」を可視化してみたいと思います。 今回使用するツールはGoogle Earth Engine（GEE）とQGISです。GEEで衛星データのインポート・集計・ダウンロードを行い、QGI
【2023年3月最新】Looker StudioでSQLを使わずにGA4データを可視化する2つの方法 | 株式会社プリンシプル
Looker StudioはGoogleが提供する無料BIツールであり、GA、Search Console、Google広告などのさまざまなデータを可視化できます。今回はLooker Studioを使ったGA4データの可視化についてご紹介します。 ①GAコネクタでGA4とLooker Studioを接続する。 ②GA4データをBigQueryにエクスポートし、カスタムクエリ(SQL)を書いてBigQueryとLooker Studioを接続する。 ③GA4データをBigQueryにエクスポートし、FirebaseテンプレートレベルでGA4データとLooker Studioを接続する。 ※③は、SQLを書かずにGA4データテーブルをそのまま接続する方法です。 BigQueryにエクスポートされるGA4データのテーブルは、Firebase 向けGoogleアナリティクスのデータ用のテンプレート
Looker StudioでGA4データを可視化したらBigQuery課金がスパイクした件 - G-gen Tech Blog
G-gen のタナです。Google Cloud (旧称 GCP) で、BigQuery へエクスポートした Google Analytics 4 (GA4) のデータを Looker Studio レポートのデータソースとして使用した際に、BigQuery の料金がスパイク (想定以上に膨らむこと) してしまいました。同じ問題に直面した方のために、私の経験と解決策を共有します。 やりたかったこと 事象 原因 1. BigQuery のキャッシュが効かなかった 症状 仕様 原因 2. Looker Studio のキャッシュが効かなかった 症状 仕様 原因 (推測) 解決方法 シャーディング分割テーブルをパーティション分割テーブルへ統合 データマートテーブルを利用 その他の工夫 クエリ課金の原因となっているレポートの調査 オンデマンド課金に上限を設ける その他のコスト削減手法 やりたかった
About Grafana は、様々なデータを可視化してくれるダッシュボードツールです 本記事では、ローカル環境上ででサクッと試してみます GrafanaとMySQLのコンテナをDocker上で用意する MySQLで適当なデータベースを作る Grafanaでそのデータを表示する (Grafanaへのユーザ登録やログインは不要です) 環境 Windows 11 Home WSL2 (Ubuntu-20.04) Docker MySQLでデータベースを作る MySQLコンテナを作る 下記コマンドによってMySQLコンテナを作ります。簡易的にデータ永続化をするために、ここではローカルに db というディレクトリを作ってそれをマウントしています。これによって、コンテナを作り直してもデータベースが保持されます。また、アクセス権限を設定しないとrootで書き込まれてしまうため、userを指定しています
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グラフを作ってデータを可視化する時に「見やすい色」を選ぶコツまとめ
“生産性向上に投資するため”のデータの可視化 生産性測定から組織の仕組み作りをサポート
Pythonの「mplfinance」「pyti」ライブラリで株価データを可視化する
無料でデータを可視化して効率化できる！Google Data Studioとは
Jupyter で公共交通データを可視化する｜NAVITIME_Tech
M-1の漫才をデータで可視化すると、ミルクボーイ優勝の要因が見えてきた｜Kosuke Fujita
マップル、全国の「登記所備付地図データ」を可視化するビューア公開。法務省のデータを使いやすく 地図XMLフォーマットからベクトルタイルデータへ変換
Notionのデータベースのデータを可視化するグラフURLを作成する
2021年7月静岡県熱海市の土石流災害に関する空間データの可視化と共有 - Qiita
紅白歌合戦を｢視聴率以外｣のデータから可視化してみる｜こちら徒然研究室(仮称)
Data Portalでアプリのデータを可視化しよう - BOOK☆WALKER inside
GA4、SNS、広告など複数データを可視化しよう！ 無料ツール「Looker Studio」でレポート業務を効率化 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 春
AIで“小鳥のさえずり”を分類→Webアプリ化 大量のデータを可視化する手法「t-SNE」の活用例
出窓菜園の自動給水と、土壌湿度データの可視化システムを作った - Qiita
「モヤモヤの正体、突き止めた」データで可視化、女性外科医の優秀さ：朝日新聞デジタル
教師なし学習の実践 主成分分析で高次元データを可視化する - DATAFLUCT Tech Blog
JavaScriptで「データを可視化」何を使う？ 10種類のライブラリを比較
不具合データの可視化と分析 | メルカリエンジニアリング
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