3年前に、図解の基本をまとめた本『図で考える。シンプルになる。』を書きました。その内容から、エッセンスを抽出したのが本noteになります。 （１）「幕の内図解」と「イチオシ図解」 図には、大きく分けて、2つのアプローチがあります。 ひとつは、幕の内弁当のように、いろんな要素を盛り込んだ図で、もうひとつが、唐揚げ弁当のように、イチオシのおかずにフォーカスした図です。 たとえば、桃太郎の話を「幕の内図解」のアプローチでまとめてみたのが、つぎの図です。 登場人物とエピソードをフラットに扱って、網羅的に盛り込んでいます。 この図を使って、人に説明しようとすると、「まず、お婆さんですが……」「つづいて、お爺さんですが……」といった具合に、「お婆さん」「お爺さん」「桃太郎」それぞれの視点に切り替えが必要になり、話す方も話しづらければ、聞く方もまどろっこしく感じてしまいます。 相手がじっくり聞く耳を持っ
【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
視座の可視化｜kgmyshin
視座が高いってそもそもなんやねん問題 1on1で「視座を上げてほしい」って言われたり、マネージャー陣の集まりで「視座高い人がいいよね」って会話をしたりするけど、じゃぁ「視座の高いってなんぞ？」「どう見極めればええのん？」ってなりますよね。 自分も前職でエンジニアリングマネージャーしてた頃から、現職にて横断組織の一環として採用にかかわるようになって良くそれらのセリフを聞いております。 で、これが正解ってわけじゃないんですけど、自分はいつもこんな感じで可視化してますよってのを紹介してみます。 「視座が高い」を端的に言うと 自分は「視座」ってのは一言でいうと「どのレベルの課題まで、当事者でいられるか」っていうスタンスの度合いだと解釈しています。 ここで言っているレベルというのは難易度ではなく対象のスコープのことです。個人の課題なのか、チームの課題なのか、はたまた所属する会社の課題なのか。 で、「
わかりにくいシステム構成図とは こんなシステム構成図を書いてないでしょうか？ このシステム構成図のわかりにくい点が３つあります。それは 製品名は書いてあるが「役割」が書いていない データと処理が区別できない データの流れと制御の流れが区別できない の３つです。 わかりやすいシステム構成図 これら３つのわかりにくい点を改善したわかりやすいシステム構成図が↓です ポイントを解説していきます ポイント1. 製品名称ではなく「役割」を書く システム構成図には製品名称ではなくシステムコンポーネントの「役割」を書きます。 役割とは、例えば〇〇データや〇〇処理といったことであり、それを読むだけでシステムの動きを理解できる文字列です。役割をかかずに製品名称のみを書いてしまうと、その製品を知らない人が見たときに理解できません。例えば「Cloud Pub/Sub」という製品はGCPというパブリッククラウドの分
道路を方角ごとに塗り分けると、その街のでき方がわかる
道路の方角は、隣り合う街どうしで微妙に違っていたりする。それが分かりやすいように道を方角によって塗り分けてみたところ、街の地形や歴史が見えて面白かった。 北海道、東京、京都、ニューヨークなどでやってみた。 今回、こんな地図を作った。 なんのこっちゃと思うが、拡大するとこうなっている。 道路を、その方角によって塗り分けたものだ。 右側の黄色いエリアは江東区。中央のカラフルなのは銀座とか日本橋だ。街ごとに道の方角が少しづつ違うということが色によってとても分かりやすくなっている。銀座から日本橋まで歩くと少しづつ道がカクッと曲がってるなーという感覚があるが、そういうこともまざまざと示されている。 こんなことできるかなと思ってやってみたらできて、結果も面白かったのでいろんな場所でやってみようというのが今回の趣旨です。 （本記事の地図は OpenStreetMap のデータをもとに加工したものです。末
15分・15kmマップ | 15cities
15分で移動できる範囲が分かるシンプルな地図です。まちを知るのに役立つ機能を順次追加していきます。
kokkaisaikutsu.github.io/index.html at main · kokkaisaikutsu/kokkaisaikutsu.github.io
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人身事故が起きた全国160万件分の地点を日本地図に置き、あなたの近くに潜む危険な場所を可視化しました。各地の小さな交差点で交通事故が多発していることも明らかに。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明
こんにちは！株式会社 picon CTO の tocky (@tttockllll) です。 （LINE で ChatGPT「AIチャットくん」をよろしくね！） さて PM の皆さん、こんなお悩みはありませんか？ 漠然としたアイデアを言語化する時間がない いちいちドキュメントにまとめるのが手間 やることをタスクに落としてアサインするのが面倒 これらの課題を解決できるのが Cursor です。 Cursor は、AI エージェントを搭載したテキストエディタです。 エンジニア向けコーディング支援ツールとしてのイメージが強いですが、メモ帳としての利用・要件定義書の作成などももちろん可能です。ドキュメント作成の多い PM 業務に Cursor を導入することで、大幅な効率化が期待できます。 本記事を実践すると、以下のような雑なメモ書きから… このような Notion をサクッと 15 分くらいで作
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ家事は紛争を呼ぶのか 私の周りも結婚・出産をする友人が増えました。 そこで必ずと言っていいほど上がる議題がこれ。 「夫（妻）がぜんっぜん家事をやらない」 日本で婚姻制度が発足してから早100年。 これだけ長い年月「夫婦」という形が取られているのに、なぜこんなにも初歩的な不満が世に蔓延するのでしょう。 私も妻と結婚して5年経ちます。 知人からの愚痴なども収集した結果、いくつかの原因が考えられました。 その１． 人は「自分が一番やってる」と思う生き物である これは私がサラリーマンとして働いてて出した結論です。 殆どの人が「自分は結構仕事
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
「意外とデカい日本列島」などメルカトル図法にゆがめられていない本当の国の大きさが分かる「The True Size Of ...」
日ごろよく目にする世界地図は、1569年に地理学者のゲラルドゥス・メルカトルが発表したメルカトル図法で描かれており、高緯度ほど拡大されるという特徴があります。そんなメルカトル図法の「ゆがみ」が一目で分かる「The True Size Of ...」を使用すると、日本列島の意外な大きさや、巨大だと思っていた北国が思ったよりも小さいことなど、新しい発見をすることができます。 The True Size Of ... https://thetruesize.com/ 「The True Size Of ...」は初期状態では、よく見知ったメルカトル図法の世界地図が表示されています。 「The True Size Of ...」の特徴は、左上の検索欄に入力した国の大きさを一目でわかるように表示してくれるという点。試しに、左上の入力欄に「Japan」(日本)と入力して、入力欄すぐ下にサジェスト表示さ
ネットワークの構成を視覚的に把握しやすいアイソメトリック図で表現でき、作成した図面を共有して相手に見せることができるオンラインサービスが「Isoflow」です。 Isoflow https://isoflow.io/ まずはお試しですぐに図面の作成画面に行くことができます。「CREATE A DIAGRAM」をクリック。 表示されたキャンバス上の好きな位置のマス目をクリックするとノード部品が設置されます。 ノードが設置されると左側にダイアログが出現するので、Label入力欄で名前を付けます。ノードのアイコンを変更するため「Node icon」をクリック。 アイコン一覧が表示されるので目的のアイコンの絵をクリックして変更します。 さらにノードを増やした後、ノードアイコンをクリック。 ノードのサブメニューが表示されるので「Connect」をクリック。 ノードを接続するためのポインタをマウスで動
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
note.com 先日、狂人を名乗っている小山さんが、「論破王」ひろゆきさんとtwitterで「議論」になった一部始終をnoteにまとめてらっしゃった。その内容は、ひろゆきさん自身に焦点を当てるよりも、ひろゆきさんのファン層に焦点を当てた内容だった。 小山さんは驚きをもって語る。「日本語は読めないけれど論破したい」という欲望が存在する、と。ひろゆきさんのファンからの声には、論争内容を理解したコメントがぜんぜんなくて、まったく論争内容を理解していないコメントが無限に飛んでくる、と。 自分はインターネットに20年以上どっぷり浸かり、不毛なネット論争を何十何百と繰り返してきたわけなのですが、ここまでファン層の知的レベルが低いのは確実にひろゆきさんが初めてだと思います。というか、おそらくは「論争」という知的（？）遊戯を嗜まない層にまでひろゆきさんの影響力は波及している。論争の当事者になることで、そ
にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 暗闇に郵便局を光らせてみた。全国約2万3800局。 離島・山間部にも満遍なく設置されていて、人の活動域が鮮明に。一つ一つの点に郵便物が集まり、やがて全国に散らばっていくと思うと、なにか深遠なものを見ているような気分になる。 #30DayMapChallenge Day 1 : Point - Post Offices in Japan pic.twitter.com/n9RUhIoSQQ
こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか？ 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している３つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト
「この可視化きれい」日本各地の財政状況がひと目でわかるサイト「図解財政」、何がどれだけ支出し収入を得ているか理解が捗るので役立ちそう
リンク 図解財政 市町村の財政状況一覧｜図解財政 全1,718市町村の財政分析結果を掲載しています。データ出典：総務省, 市町村別決算状況調 3
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
1月20日、アメリカに新しくバイデン大統領が就任した。深夜にテレビで中継されるその映像を、私は複雑な思いで眺めていた。 「トランプがディープステート（世界を牛耳る闇の組織）をやっつけてくれる」 「今回の大統領選ではトランプが勝っていたのに、選挙に不正があった」 「バイデンの就任式に、選挙不正に関わった者たちの大量逮捕がある」 そういった「陰謀論」を信じて期待をしていたからだ。 実際には「大量逮捕」は起こらなかったし、「トランプが大統領専用機から全世界の電波をジャックして行われる」といわれていた緊急放送もなかった。睡眠時間を削りながら、深夜まで起きて情報を集めていた自分がむなしく、詐欺にあったような気持ちになった。 マスクをしないで“蜜”になりながら支持者に囲まれ、自分の政権の成果を語るトランプ氏を見て、私の周りにもいるコロナ感染者の顔を思い出し、急激に冷めていくのを感じた。 こういった集会
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
「東京駅集合で」と言われたので「東京駅のどこですか？」と聞いたら「1から10まで言わないとわからんのか！」とキレる人がいたらヤバいですよね。
米村歩@日本一残業の少ないIT企業社長 @yonemura2006 「東京駅集合で」と言われたので「東京駅のどこですか？」と聞いたら「1から10まで言わないとわからんのか！」とキレる人がいたらヤバいですよね。そんなのたどり着けるわけないだろうと。 一方で「東京駅銀の鈴集合で」と言われて「銀の鈴までの道順詳しく教えて」と言われたら「1から10まで言わないとわからんのか！」となるのも当たり前と言える。それくらい自分で調べて何とかしろとなる。 これ仕事でも同じで、仕事のゴールと手順の違いなんですよね。ゴールを明確にせずに「1から10まで言わないとわからんのか！」という人は本当にヤバい。害悪なので本当にやめてほしい。 一方で銀の鈴までのたどり着き方を詳細に指示してもらわないと動けない人はもう少し自分の仕事のやり方を真剣に考えた方がいい。 2024-03-03 08:19:37 米村歩@日本一残業の
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
電子証明書の暗号化やブロックチェーンは、入力された値からまったく異なる値であるハッシュ値を算出する「ハッシュ関数」によって成り立っています。エンジニアのGreg Walker氏が、代表的なハッシュ関数である「SHA-256」のハッシュ値算出の過程をアニメーションで表示できるプログラム「SHA-256 Animation」を公開しています。 GitHub - in3rsha/sha256-animation: Animation of the SHA-256 hash function in your terminal. https://github.com/in3rsha/sha256-animation 実際にプログラムを動かしてみたムービーが以下のものです。 ハッシュ値が生成される様子を「SHA-256 Animation」で観察するとこんな感じ - YouTube プログラムを動かす
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
差し込みの多いプロダクト開発のスケジュールの精度を上げるためにはバーンアップチャートがおすすめです - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。 今回は差し込みの多いプロダクト開発におけるスケジュール精度の上げ方として、バーンアップチャートの利用をおすすめしたいと思います。 どんな人に読んでほしいか Product GrowthやEnhancementに携わっているけど、やることが多くて思ったように進捗が管理できない人 ↑のようなProduct Manager(PdM)やProject Manager(PjM)とのコミュニケーションが多いけど、期待に対してうまく動いてくれないことをもどかしく思ってる方 TL;DR 3ヶ月や6ヶ月程度でタイムボックスを切りましょう タイムボックスの中でやりたいことを全部リストアップして見積もりをしましょう 終わったタスクのcloseと新規タスクのリストアップを繰り返すと、自然と「やりたいことが全部できるのかどうか」が見える化します バーンアップチャートとは 下記のようなものです。 図中の
近年、サイバー攻撃が複雑高度化しており、サイバー攻撃が事業継続に及ぼすリスクはどんな企業であっても見逃すことはできません。また、企業が新たな価値創出をし、競争優位性を高めるためにはDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進が欠かせません。 これらの課題に取り組む上で、企業のセキュリティ対策は不可欠ですが、実際に自社にセキュリティ製品やサービスを導入するためには、社内予算を確保する必要があります。 しかし、予算権限を有する経営者は必ずしも情報システム(IT)、制御システム(OT)のセキュリティ分野に関する知見があるわけではありません。 そのため、企業のセキュリティ担当者にはセキュリティ対策を経営者が理解できるような言葉で説明することに苦悩し、自社のセキュリティ対策を遂行するための予算確保に苦労する方が多いと考えております。 セキュリティ対策を遂行するための予算を上手く確保できない原因とし
開発チームの生産性・健全性を客観的に知るためにリポジトリ履歴から機械的に可視化するツールを作った - Qiita
はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。 本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、git logの
2020年3月からテレワーク(Work From Home)が始まり、常時同じ部屋にいることも増えたこともあって、いくつかのデバイスを24/7で稼働させることを始めたけど、やりたかったとこまで一旦終わったのでブログにまとめてみました。 現在はこんな感じにモニターの下に置いて使ってます。 室温と湿度の可視化 まず最初にやったのが、M5StickCにFreeRTOSを入れて、DHT11センサーモジュールで室温と湿度を収集し、Raspberry Pi 3上で動いているAWS IoT Greengrass v1(v1.11.0)を経由してAWS IoTにデータを送っている。 IoT Coreで受け取ったデータはRuleの設定で、AWS CloudWatchのメトリックスとして登録され、その情報を使ってダッシュボード機能で可視化した。 ついでにAmazon QuickSightでも見れるようにしたか
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事を
はじめに この記事では新宿駅の屋内地図データを使用して、Three.jsで3Dによる可視化をします。 DEMOはこちら サンプルコードはこちら 使用するデータ 今回は、G空間情報センターで公開されている「新宿駅屋内地図オープンデータ」の統合版（ShapeFile）を使用します。 データについての詳細は製品仕様書に記載されています。 この記事のように、データの加工利用には以下の出典が必要となります。 コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。（コンテンツを編集・加工等して利用する場合の記載例）「新宿駅周辺屋内地図データ」（国土交通省）（https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/mlit-i
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【図解入門】シンプルな図の作り方｜櫻田潤🎨インフォグラフィック・エディター｜note
誰も教えてくれない「分かりやすく美しい図の作り方」超具体的な20のテクニック
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
わかりやすいシステム構成図の書き方 - Qiita
もやし（@w_coast_0330）さん / X
全国160万件の交通事故マップ-みえない交差点-プレミアムA：朝日新聞デジタル
黙秘する被疑者に「ガキ」「社会性欠けてる」…検察官の取り調べ映像、YouTubeで公開 - 弁護士ドットコムニュース
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
【超実践】CursorでPM業務を圧倒的効率化🔥｜tocky | picon
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
【個人開発】世の「家事やれよ論争」を撲滅するスマホアプリをリリースしました - Qiita
立体的な表現で見やすいネットワーク図がブラウザ上で作成できる「Isoflow」
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
タイトルすら読めない人の「声」は今のネットに存在するか - シロクマの屑籠
日本地図上で「郵便局」と「コンビニ」の位置を光らせてみたら色々と興味深かった「性格の違い分かる」
構成図を描く際に気をつけていること - NRIネットコムBlog
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
アメリカ大統領選の「陰謀論」にハマってしまった私～やらかした当事者が振り返る～ « ハーバー・ビジネス・オンライン
「データビジュアライゼーションの基礎」のまとめ グラフ編
「大量に見えるTwitterの誹謗中傷、実はごく少数」を可視化できるツールが有能と話題【やじうまWatch】
Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
アニメーションで感覚的にハッシュ関数「SHA-256」の算出過程を理解できる「SHA-256 Animation」
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
セキュリティ関連費用の可視化 ：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
Y.Nakayama | 海/氷の研究者 | ダートマス大🇺🇸に異動しました！ @umi_nakayama 100年に1度の暑さって表現は誤解しやすいな。過去100年の中で最も暑いてのは、これから、毎年のように起きる。 NASAはこういうデータの見せ方がすごい！すごくわかりやすい！！！1880年から2021年の地球全体の平均気温。
テレワーク環境の可視化 - sparkgene’s blog
Three.jsで新宿駅構内図を3Dで可視化してみる - Qiita
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