Lighthouse CIでデータを蓄積し、Looker Studioで日々のスコアを可視化した話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、WEARフロントエンド部Webブロックの新です。普段はWEARのWebサイトのリプレイス開発を担当しています。リプレイスを進める中で、不具合やリプレイス前後での変化にいち早く気づくため、Lighthouse CIによる日々の記録を可視化し定期的に通知する仕組みを作りました。本記事ではその取り組みについて詳しくご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 Lighthouse CI とは やったこと 1. GitHub Actionsでページ毎にLighthouse CIを実行し、結果をGoogleスプレッドシートに保存 2. GoogleスプレッドシートをデータソースとしてLooker Studioでグラフ化 3. Looker StudioからGoogle Apps Scriptを使用するアカウントへメール配信 4. Google Apps ScriptでLoo
今回の記事では、効率的にアイデアを可視化できるAI図解ツールを3つ紹介していきます。 「アイデアを図解したいけど、時間がかかりすぎる…」 「複雑な情報をシンプルに表現できたら、もっと効果的に伝わるのに…」 と思ったことがある人は多いのではないでしょうか。 今回は3つの「AI図解ツール」を使って、アイデアや情報の可視化がどこまで効率化できるか検証していきます。
AvePoint Japanは、2024年8月29日、Microsoft 365の利活用状況分析ツール「AvePoint tyGraph（タイグラフ）」に、「Copilot for Microsoft 365」のライセンスや活用状況の可視化・分析機能を追加した。 Copilot for Microsoft 365は、Microsoft 365に組み込まれた生成AI機能。AvePoint tyGraphの新機能では、Copilot for Microsoft 365のライセンス割り当て状況を把握でき、ライセンスを付与すべき部署やユーザーを特定できる。また、活用状況も部署・ユーザーレベルで分析でき、利用率の推移なども可視化する。
本書はデータ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた矢崎裕一氏が、情報デザインやコンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどの各分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、本質的なノウハウだけを抽出した解説書です。 プログラミング言語やツールに依存しない、いつどんな状況でも使えるデータ可視化の考え方やワークフローを学べます。 データ可視化はユーザーのインサイトを知るために不可欠の手法です。ぜひこの1冊で、基本を全部習得してしまいましょう。 目次 〈基礎編〉 第1章 なぜデータを可視化するのか 第2章 データ可視化とは何か 第3章 どんな分野で用いられているか 第4章 チャートの文法とは何か 第5章 可視化表現の三層モデルとは何か 第6章 色はどのように選ぶか 第7章 コミュニケーションとしての可視化 〈実務編〉 第8章 ワー
概要 普段からよくソートを使っているので動きを理解するためにHTML+Canvasを用いて可視化をしてみました クイックソートの実装 クイックソートの概要 クイックソートとは、とある基準値よりも大きい値の配列と小さい値の配列に分割してそれを再帰的に適用することで並び替えを行うアルゴリズムです。高速なソートアルゴリズムとして知られています 適当な基準値を決めます(※1) 配列を基準値より小さい値の配列と大きい値の配列に分割します(※2) 分割できなくなるまで1～2を繰り返します 分割できなくなったら配列を結合します ※1 中央値を基準値として扱えると効率の面で最適ですが、今回の記事は配列の先頭の値を基準値として扱います ※2 今回は視覚化を目的とするため配列は分割せずに実装します 実装 TypeScriptでソート関数を以下のように実装しました。 array T[] ソート対象の配列 com
【悲報】オタクコンテンツの「30年後」が可視化される……アイマスもラブライブもVtuberも30年後こうなる : 本田未央ちゃん応援まとめ速報
『ときメモ』30周年記念ライブにて新たな展開を示唆。「これからも『ときめきメモリアル』の新情報にご期待ください」
卒業研究で木構造を可視化させる必要があったので関数を作ってみました。 木構造・ノードクラスの属性は次のようになります。 Tree クラス 属性名 型,クラス 説明 root Node Treeの根ノード Node クラス 属性名 型,クラス 説明 num int ノード番号 child Node 子ノード brother Node 兄弟ノード(木構造で考えると右側のノード) parent Node 親ノード ソースコード 現在研究している自己生成ニューラル木に菖蒲の花のデータセットを学習させたものを可視化させるとこのようになりました。 関数を少し修正して花の種類で色分けするとこのようになりました。 木構造が可視化できると色々捗りますよね。 参考にさせていただきました PythonからGraphvizを使う - Leaaaaaaaaaaaaarning 画像処理についてあれこれ: Graph
肌診断機『スキンバイタリティスコア』では、シワやハリや均一な肌の色をスコアで可視化し、現在の肌をデータ分析！ - まゆまゆぱーてぃー
1910年にココ・シャネル（ガブリエル・ボヌール・シャネル）が創業したシャネル！ 持っているだけで、見ているだけで、うっとりしてしまうラグジュアリーなシャネル！ まとめ 1910年にココ・シャネル（ガブリエル・ボヌール・シャネル）が創業したシャネル！ こんにちは。まゆりんです。 シャネルとは、1910年にココ・シャネル（ガブリエル・ボヌール・シャネル）が創業した高級ファッションブランドです。 シャネルが扱うアイテムは、衣料品や化粧品、時計や香水など幅広く、主に女性をターゲットとして展開しています。 持っているだけで、見ているだけで、うっとりしてしまうラグジュアリーなシャネル！ 持っているだけで、見ているだけで、うっとりしてしまうラグジュアリーなコスメは、贅沢な使用感で心まで満たしてくれます。 私は2024年3月15日(金)に『シャネル そごう横浜店』で、7,590円（税込）の『ルージュ ア
GA4のレポーティングする際には常に最新データが反映されていなければならない。またそれは「自動化」されていることも重要な要件となる。そうでなければ、静的なある一時のデータを可視化することにBIツールを使うことにあまり意味を持たなくなるためだ。 ここではBigQueryの「クエリのスケジューリング」機能を用いて技術要件を解決する。この方法は最も単純な方法でもあり、テーブルを最新状態に保つために自動化させる上でイメージが付きやすく取り掛かりやすい。また、サイト規模が大きくなく複雑なデータパイプラインを組む必要がないのであれば、十分に実務で活用することができる。 GA4のデータマート構築のための「クエリのスケジューリング」 BigQueryのデータ可視化のアンチパターン BigQueryにエクスポートされたGA4のデータに対して、カスタムクエリの中でSQLを書いてデータ抽出をしている解説をよく見
LLM（に限らず NN の多く）は便利だが時にブラックボックス過ぎるキライがある。Google が発表した Gemma Scope は Google の LLM「Gemma」の内部ニューロンを可視化し分析することのできるオモシロツールである。 Gemma Scope公式が Colab を用意しているため触ってみた備忘録。 LLM の内部を理解する Mechanistic Interpretability（機械論的解釈可能性）Mechanistic Interpretability（機械論的解釈可能性）。唐突に難しい言葉だが、Gemma Scope 含めた LLM 内部挙動の理解を試みる領域を指す言葉なので触れておく。 深層学習モデルのブラックボックスを明らかにしようとする「機械論的解釈可能性」(Mechanistic Interpretability) の研究が注目されています。 機械論的
Microsoft Fabricとは、統合ソリューションを必要とする企業向けに設計されたエンドツーエンドの分析およびデータプラットフォームです。SaaS型のサービスとして提供されています。 今回は、そんなMicrosoft Fabricを使って半構造化データを取得し、グラフ作成による可視化まで行う方法をご紹介します。 実施概要 事前準備 実施手順 レイクハウスへのJSONファイルアップロード レイクハウスの新規作成 JSONファイルのアップロード データフロー Gen2を用いたデータの変換、テーブル作成 データフロー Gen2の新規作成とデータ取得 テーブルへの変換 データ型の自動変換 データのフィルタリング テーブルのアップロード Power BIによるグラフ作成 レポートの新規作成 グラフ作成 おわりに 実施概要 本記事では、ローカル上の半構造化データ(今回はJSONファイル)をMic
TDKと東京医科歯科大学は29日、磁気センサーなどを使って心臓の動きを通常の環境下で測ることに成功したと発表した。センサーの感度などを高め、外部ノイズを除去するソフトウエアを活用した。従来の高感度磁気センサーで必要だった外部ノイズを遮断するシールドルームや冷却用の液体ヘリウムを使わないため、一般の検査室で測定できる。今後は不整脈や胎児の心臓も測ることができるとして実用化を目指す。TDKが開発
Electron - WebContentsView 時代のアプリ構造を可視化してみる | 豆蔵デベロッパーサイト
はじめに # 今年の春頃に WebContentsView が Electron に導入され、v30.0.0 から正式版になりました。これに伴い、従来の BrowserView は deprecated になりました。 Electron に BrowserView を置き換える WebContentsView が実装されたので見てみる 元々 BrowserView や WebContentsView は、マルチビューなアプリのためのコンポーネントです。BrowserView を使う場合と WebContentsView とではアプリの構造がやや異なっていると感じたので可視化してみることにしました。 BrowserWindow によるシングルビューアプリの構造 # 最初にシングルビューのアプリから始めます。Electron ではシングルビューのアプリ構造はおよそ以下のようになっています。1つ
『Ingress』ポータルキー所持の有無をレイヤーで可視化!! 便利な最新機能と大切なお知らせ | ファミ通App【スマホゲーム情報サイト】
2024年8月29日（木）未明、位置情報アプリ『Ingress』の最新バージョンがリリース。 最寄りのポータルが“訪問済み”か“キャプチャー済み”なのかなどを可視化するレイヤー機能に新しい項目が追加された。 本記事ではとても便利な最新レイヤー“ポータルキー”についておさらい。 また、現在進行中にシーズンイベント“Shared Memories”の一環で開催予定だった佐世保と高松のイベントに関する重要なアナウンスを合わせて紹介していく。
rosbagsでautoware foundationのtopicを可視化する方法 rosbagsではROSのパッケージをインストールしなくてもtopicを可視化できるので rosbagを取得してjupyter環境(MAC)に転送して調査できる。 1.rosbagを取得してjupyter環境(MAC)に転送する。 autowareを起動してシュミレーションを起動する。 起動中にautowareの以下のtopicを取得してjupyter環境(MAC)に転送する。 /tf /sensing/lidar/concatenated/pointcloud /perception/object_recognition/detection/objects 1.1.autoware起動 source ~/autoware/install/setup.bash ros2 launch autoware_la
本会は、1994年3月に日本ファンクションポイントユーザ会（JFPUG）として設立し、2024年1月にITシステム可視化協議会（MCIS）に改称しました。「ITシステム測定・可視化の推進を通じて、会員（法人・個人）の成長と、ITシステムに関わる全ての人や社会の発展に貢献する」というミッションに基づき、ITシステムに関する課題解決に向けた活動を展開しています。
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生成AIで複雑な情報を効率的に可視化する方法3選｜ChatGPT研究所
「Copilot for Microsoft 365」への投資コストは適正か？ AvePointが活用状況の可視化機能
ツールに依存しない「データ可視化の本質」を解説 『データ可視化の基本が全部わかる本』発売
＃36 クイックソートをCanvasを用いて可視化してみた
graphvizを使って木構造を可視化する関数を作ってみた - カレーの恩返し
「クエリのスケジューリング」で最新データをLooker Studioで可視化 – Visual SEM Report
LLM のニューロンを可視化し理解する Gemma Scope のススメ｜kawamou
Microsoft Fabric 半構造化データの取得から可視化までの流れ - JBS Tech Blog
TDKと東京医科歯科大学、一般の検査室で心臓の動きを可視化 - 日本経済新聞
autoware foundationのtopicを可視化する - Qiita
MCIS | IT システム可視化協議会（旧日本ファンクションポイントユーザ会）