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Graphの検索結果1 - 40 件 / 183件

Graphに関するエントリは183件あります。 グラフデータ統計 などが関連タグです。 人気エントリには 『【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』などがあります。
  • 【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

    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

      【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
    • N501Y変異株の爆発的な増加を知ってほしいという話 #わかるコロナ

      どこもかしこも変異株の「割合」ばかり気にしてるけどさ、ウイルスたちはお互いに連絡を取り合ってるわけじゃないので、変異株に感染したある一人の人間が、何人に感染させて、それが何日も経ってどれだけ増えていくかという話の中では、従来株の感染者数なんてまったく関係ないわけよ。 つまりさ、たとえば変異株が 1 → 2 → 4 → 8 → 16 と増えてるとしたら、 それはもう次に → 32 → 64 と増えていくのは火を見るより明らかで、それと並行して従来株が 500 → 400 → 320 → 256 → 200 と減っていようが、逆に増えていようが、関係ないわけ。 という前提で、東京都が公開しているデータを元に算出したN501Y変異株の1週間ごとの推定感染者数を、表とグラフにしてみる。 (5月17日更新: 最新データを反映して再計算)東京都 全体 従来株N501Y変異株緊急事態宣言など~2月21日

        N501Y変異株の爆発的な増加を知ってほしいという話 #わかるコロナ
      • 世界のワクチン接種状況|NHK

        ※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数(累計) Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反

          世界のワクチン接種状況|NHK
        • 円グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方|かわちゃん

          円グラフについて「書くときの注意点」「円グラフの種類」「どういったデータが円グラフに向いているか」「実際の円グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ note公式Twitterでも紹介された人気記事なので、よかったら見てね😊 さくっと書きたい人は「円グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな円グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフを真似して使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「円グラフを書くときの注意点」を読めば、見やすい円グラフの作り方がわかるとおもいます。 円グラフを書くときの注意点・本当に円グラフでいいの? 円グラフはわかりにくくなりやすいグラフです。 要素が3つ以上ある場合は、棒グラフを使ってみるのもおすすめです🙆 「円グラフは使うな」という方もいますが、私は使い方さえ間違えなければ円グラフも素晴らしい表現方法だと思うので、簡単にわか

            円グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方|かわちゃん
          • 小説の推敲補助ソフト「Novel Supporter」に隠れた文章癖をあぶり出す分析機能/文字種・文章長・段落長などの推移をグラフ化

              小説の推敲補助ソフト「Novel Supporter」に隠れた文章癖をあぶり出す分析機能/文字種・文章長・段落長などの推移をグラフ化
            • HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css

              棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか? Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ

                HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css
              • ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog

                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

                  ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
                • 【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/

                    【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
                  • コロナ禍で減っている感染症と変わらない感染症 その要因を感染症専門医が考察(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                    新型コロナの流行に伴い、コロナ以外の疾患も影響を受けています。 「コロナがコロナ以外の疾患に与える影響」では、コロナによる心筋梗塞、院外心停止、がん、死産、などへの影響をご紹介しました。 今回は日本国内の、コロナ以外の感染症への影響について紹介します。 感染症の感染経路について感染症の感染経路(日本医師会 COVID-19有識者会議 「新型コロナウイルス感染症制御における「換気」に関して」より)感染症の感染経路は主に3つで「接触感染」「飛沫感染」「空気感染」に大別されます。 コロナは「接触感染」と「飛沫感染」が主要な感染経路ですので、コロナの流行以降、手洗いやマスク着用などの感染対策を行なってきました。 これにより、他の接触感染で広がる感染症や飛沫感染で広がる感染症にも効果が期待されます。 これらの感染症について、今年のこれまでの流行と昨年の流行とを比較してみましょう。 飛沫感染で広がる感

                      コロナ禍で減っている感染症と変わらない感染症 その要因を感染症専門医が考察(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                    • グラフ理論入門 | DevelopersIO

                      こんにちは、ドイツのモナでございます〜 いろんなサイエンスにおいてグラフ理論がとても重要な用具となっていますが、グラフ理論ってそもそも何なのかご存知ない方も少なくもないですね。 ということで、今日は簡単にグラフ理論の基本や用語など紹介したいと思います!なお、入門のため誰にでも分かるように数学的な定義は避けるようにします。 また、グラフ理論の応用は別の話ですので今回は応用の話しません〜 なぜグラフが面白いのか 具体的な応用の話はしませんが、たくさんの分野においてグラフ理論が重要となっています。 ネットワーク(例:トポロジー、ルーティングアルゴリズム) AI(例:ニューラルネットワーク) コンピューターサイエンス(例:ファイルシステム) 社会科学(例:ソーシャルネットワーク分析) 皆さんの生活の中(例:カーナビの最短ルートの計算) グラフ理論とは? ここで議論するグラフというのは、よく思い浮か

                        グラフ理論入門 | DevelopersIO
                      • 新型コロナ・季節性インフルエンザ・RSウイルス リアルタイム流行・疫学情報

                        本Webサイトでは、エムスリー株式会社が保有する医療リアルワールドデータであるJAMDAS(日本臨床実態調査)をベースとした国内患者数に関する推計値と、厚生労働省または国立感染症研究所(NIID)による公表値を掲載しています。 JAMDASデータは、統計処理された集計データとして個人と紐づかない形で医療機関から提供されており、一切の個人情報を含みません。 新型コロナウイルス感染症新規陽性者全数報告に関する厚生労働省からの公表が2023年5月8日をもって終了したため、本Webサイトにおける新型コロナウイルス感染症新規陽性者の公表値の更新も、2023年5月8日分をもって終了しています。 JAMDASは国内約4,100医療機関(2022年12月時点)由来の臨床データに基づくデータベースで、検査結果等も含んだ前々日までの臨床データをリアルタイムに反映しています。 JAMDAS推計値は、医療機関の受

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                        • ChatGPTで業務フローが自動的に書けた|Yuji Inagaki

                          こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します(既に知ってるぞ!という方、すいません)。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう(「コードブロック」を選択してください)。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動

                            ChatGPTで業務フローが自動的に書けた|Yuji Inagaki
                          • Mermaid Graphical Editorを使うとVSCodeでサクサク図が書けるよ

                            技術記事は はてなブログ へお引越ししました。 興味を持ってくださった方はZennではなくこちらをご購読いただければと思います🙏 Mermaid Graphical Editor VSCodeの拡張機能です。 Mermaid記法を利用してマークダウン内部で作図しながら、Mermaidそれ自体のエディタを立ち上げることができます。 逆にMermaid Editor側で編集した内容もマークダウンにフィードバックされます。 vs Draw.io Integration 類似ツールとしてDraw.io Integrationがあります。 こちらは.drawio拡張子のファイルをVSCodeで作成すると、draw.ioのエディタが開いて作図ができるツールです。 しかし、draw.ioはあくまで図が書けるところを生業としていて、作成したdraw.ioファイルをマークダウンファイルに埋め込むには画像と

                              Mermaid Graphical Editorを使うとVSCodeでサクサク図が書けるよ
                            • 昨年比「600分の1」の衝撃 日本のインフルエンザ「消滅状態」は続くのか(市川衛) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                              4日、厚生労働省は最新のインフルエンザの国内発生状況(11月23日~29日分)を発表しました。 昨年は同時期に、全国で27,393件の発生が報告されましたが、今年は46件でした。昨年比でおよそ600分の1という、いわば「消滅状態」とも感じられる数字です。 今年の冬は、新型コロナとインフルエンザが同時流行する、いわゆる「ツインデミック」が不安視されていました。要治療者・入院者が急増することで、病院機能がパニックになる、と指摘する声もありました。 インフルエンザの流行は、年によって前後しますが11月下旬から12月にかけて発生します。ここ10年で、1月以降に流行が発生したのは2015/2016シーズン(2016年第1週)しかありません。 去年と今年の、国内のインフルエンザ報告数(定点あたり)の推移をグラフにすると下記のようになります。 インフルエンザ定点あたり報告数2019年と2020年の比較(

                                昨年比「600分の1」の衝撃 日本のインフルエンザ「消滅状態」は続くのか(市川衛) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                              • 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

                                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

                                  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
                                • Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog

                                  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

                                    Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
                                  • ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita

                                    導入 先日、ポケモンの最新作『Pokémon LEGENDS アルセウス』が発売されました。ポケモン愛好家の中で密かに話題を集めたのが、新たに登場したポケモン「ゾロア(ヒスイのすがた)」と「ゾロアーク(ヒスイの姿)」のタイプです。なんと驚くべきことに、両者のタイプは未だ登場したことのなかった「ノーマル・ゴースト」だったのです。 ポケモンを知る人には説明不要ですが、これはノーマルタイプの唯一の弱点であるかくとう技をゴーストタイプで無効化しながら、ゴーストタイプの弱点であるゴースト技をノーマルタイプで無効化するという、非常にバランスのとれた、まさに夢のような複合タイプです。一部では、この「ノーマル・ゴースト」こそ最強の組み合わせなのではないかと噂されました。 しかし、果たして本当にそうなのでしょうか? ポケモンのタイプは全部で18種類あり、一匹のポケモンは二つまでタイプを持つことができます。考

                                      ポケモンの最強タイプを考える【グラフ理論】 - Qiita
                                    • グラフを生成可能なマークダウン構文「Mermaid」がNotionで利用出来るようになりました #notion | DevelopersIO

                                      データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発チームのしんやです。 Notionの直近リリースノートに「Mermaidっていうマークダウン構文がNotionで使えるようになったよ!」という情報が載っていたので、試してみた内容を軽くではありますが紹介したいと思います。 目次 Mermaidとは 実践 #1. フローチャート #2. シーケンス図 #3. クラス図 #4. 状態遷移図 #5. ER図 #6. ジャーニーマップ #7. ガントチャート #8. パイチャート #9. 要件図 まとめ Mermaidとは Mermaidとは、フローチャート、シーケンス図、クラス図、ガントチャート、およびgitグラフを生成するためのマークダウン構文です。 コードから良い感じのグラフを生成できるイメージについては下記動画を参照頂くと良さそうです。 実践 では早速実践してみたいと思いま

                                        グラフを生成可能なマークダウン構文「Mermaid」がNotionで利用出来るようになりました #notion | DevelopersIO
                                      • Google Fontsからちょっと面白いフォントがリリース! 商用利用無料、折れ線グラフや棒データを描くためのフリーフォント

                                        折れ線グラフを描画するためのフォント「Linefont」、波形・スペクトル・ダイアグラム・ヒストグラムなどの棒データを描画するためのフォント「Wavefont」が、Google Fontsで利用できるようになったので紹介します。 Linefont | Wavefont フォントのライセンスはSIL Open Font Licenseで、個人でも商用プロジェクトでも無料で利用できます。 まずは、Linefont。 Linefontは中小規模の折れ線グラフ(時系列など)を描画するためのフォントです。値は0~100の範囲でさまざまな文字に割り当てられます。範囲、値、ウェイトはWavefontと互換性があり、視覚的な一貫性を維持しながらフォントを交換できます。

                                          Google Fontsからちょっと面白いフォントがリリース! 商用利用無料、折れ線グラフや棒データを描くためのフリーフォント
                                        • 気温には棒グラフを使わない - データ可視化ミニ講座(7)|荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA

                                          棒グラフと折れ線グラフは似た表現方法です。しばしば交換可能なものとして使われる両者ですが、使うべきポイントには違いもあります。 代表的な例が気温です。気温は棒グラフではなく、折れ線グラフで表現するのが正しいです。 そもそも棒グラフは、棒の長さ(≒ 棒部分の面積)の比率と数値の比率を対応させることで視覚的に数値を比較するものです。したがって、数値が2倍なら棒グラフの長さも2倍になります。棒グラフにおいて、縦軸を省略してはいけないのはそのためです。 しかし、気温において「X倍」に意味はありません。気温が10℃から20℃に上がっても「10℃上がった」とは言いますが「2倍の暑さになった」とは言いませんよね。気温とは、水が凍る温度を0℃、水が沸騰する温度を100℃とする相対的な指標です。気温がマイナスになることはしばしばありますが、これは本当に何かがマイナスになっている、失われているのではなく、水が

                                            気温には棒グラフを使わない - データ可視化ミニ講座(7)|荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
                                          • 現状、理想にもっとも近いアイデアノート? Markdownでメモを管理できる「Obsidian」/無限キャンバス、リンクグラフ……プラグインで自由に機能を拡張することも【レビュー】

                                              現状、理想にもっとも近いアイデアノート? Markdownでメモを管理できる「Obsidian」/無限キャンバス、リンクグラフ……プラグインで自由に機能を拡張することも【レビュー】
                                            • なぜ、日本のがん死亡者数はどんどん増えているのか?(大須賀覚) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                                              「がんで亡くなる人が増えている」と聞いたことがないでしょうか?たしかに、周囲でがんで亡くなる人は増えたなと、実感している方もいるかもしれません。 ただ同時に「がん治療はすごく進歩していて、最近ではがんになっても亡くなることが減った」と言う話も聞いたことがないでしょうか? これは矛盾する話のようにも聞こえます。 日本のがん治療は本当に進歩しているのでしょうか?なぜ、がんで亡くなる人は増えているのでしょうか?今の日本で何が起こっているのか、最新データを使って、丁寧に解説していきたいと思います。 がん死亡者数はたしかに増えているまず、日本での実際のデータを見て、死亡数はどうなっているのか検証してみます。 これは日本のがん死亡者数の推移を表したデータです。このデータを見ると、たしかにがん死亡者数はこの50年近く、どんどん増加しています。 これをみると日本でのがん治療はうまくいっていないようにも見え

                                                なぜ、日本のがん死亡者数はどんどん増えているのか?(大須賀覚) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                                              • 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

                                                  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
                                                • 【M5paper】天気情報ボードを作る(画面遷移なし)【UIFlow】|けんけん

                                                  CoreInkで作った、天気予報グラフのようなものを M5paperで作ろうと思います。 今回も本体を90度回転して使用します 下にグラフ、上に現在の天気など その他のスペースにいろいろ機能追加する予定。 今回は画面遷移なしで一つの情報のみをまず作ります デザイン X軸のラベルを置くの大変だった。 当初、draw.ioで書いてイメージしてから始めようとしてたけど、配置しながら微調整してたので、あまり意味がなかった。 グラフは1時間ごと2日分のグラフを作成表示。 3時間ごと5日分のグラフをタッチ操作で切り替えるようにする予定。 右上のウィンドウはM5paperの環境センサから取得した室温を表示。 週間予報を入れる予定。 日時の取得とバッテリー残量の取得◆日時は高度なブロックのNTPでネットから現在時刻を取得します ◆バッテリー残量はハードウェアのBatteryから取得できます ◆ブロックを繋

                                                    【M5paper】天気情報ボードを作る(画面遷移なし)【UIFlow】|けんけん
                                                  • コロナ急増の先進国は米国と日本くらい? グラフが拡散→「ミスリード」と指摘相次ぐ、専門家の見解は

                                                    新型コロナウイルスの感染者が急増している先進国は「トランプを支持する米国の一部と日本くらい」としてシェアされたグラフがTwitterで拡散している。 このグラフは一見すると、各国に比べて日本の感染者数が突出しているように見えるが、「ミスリード」であるとの指摘が相次いでいる。グラフの縦軸の値が、日本とそのほかの国で10倍以上も異なるからだ。 シェアした医師は「実数ではなく推移を比較したもの」としているが、別の医師や専門家からは「科学者として絶対にやってはいけないこと」との批判もあがっている。 グラフをシェアしたのは、内科医でNPO法人「医療ガバナンス研究所」理事長の上昌広医師。野党の推薦で、新型コロナウイルスに関する参議院の公聴会に出席した経験もある。グラフは8月3日、以下のような文言とともにツイートされた。 「真夏の北半球でコロナが急増している先進国は、トランプを支持する米国の一部と日本く

                                                      コロナ急増の先進国は米国と日本くらい? グラフが拡散→「ミスリード」と指摘相次ぐ、専門家の見解は
                                                    • 最適輸送の解き方

                                                      最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https

                                                        最適輸送の解き方
                                                      • まもなく2歳になる娘の『話せる言葉の数』の習得状況をグラフにしたら綺麗な右肩上がりになった「子供すごい」「記録するママもすごい」

                                                        高橋祥子 @Shokotan_takaha 娘の2才までの産出語彙数(話せる言葉の数)の習得状況を記録してきたのでグラフにしてみたけど綺麗な右肩上がり。子どもすごい。 pic.twitter.com/EWA5uuptS0

                                                          まもなく2歳になる娘の『話せる言葉の数』の習得状況をグラフにしたら綺麗な右肩上がりになった「子供すごい」「記録するママもすごい」
                                                        • 新型コロナの「検査陽性率」はどのように解釈すれば良いか(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                                                          新型コロナの流行を防ぐために必要な要因の一つとしてPCRをはじめとした検査体制が挙げられます。 現在、検査数が足りているのかどうかの指標の一つに「検査陽性率」があります。この「検査陽性率」はどのように解釈すれば良いのでしょうか。 中国から「5日間で1090万人にPCR検査」の報告今月、New England Journal of Medicine誌に中国の山東省青島市で起こった新型コロナの国内症例の発生とその対応についての論文が掲載されました。 中国では10月まで2ヶ月間国内感染例がなかったとのことですが(それもすごい話です)、10月11日に3例の国内感染例が報告されました。 地元当局はすぐにアウトブレイク宣言をし、この3名の接触者の調査が行われ、濃厚接触者は隔離されました。 そこまではまあいいんですが、建国記念日の後だったということもあり青島市には旅行者が多く訪れていたということで、青島

                                                            新型コロナの「検査陽性率」はどのように解釈すれば良いか(忽那賢志) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                                                          • 棒グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方|かわちゃん

                                                            棒グラフについて「書くときの注意点」「棒グラフの種類」「どういったデータが棒グラフに向いているか」「実際の棒グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ さくっと書きたい人は「棒グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな棒グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフをまねして使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「棒グラフを書くときの注意点」を読めば、伝わる棒グラフの作り方がわかるとおもいます💡 棒グラフを書くときの注意点・棒グラフは使いやすい無難なグラフ シンプルで正確なグラフだけを考えるなら、棒グラフは簡単なグラフです🥇 エクセルの初期設定でもフォントを変えれば無難な棒グラフは簡単に作成できます。 円グラフは真面目に作ってもわかりにくいグラフはできるが、棒グラフは意図的に見る人を欺こうとしない限りわかりにくいグラフにはなりにくいです。 ただし、完成し

                                                              棒グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方|かわちゃん
                                                            • Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary

                                                              概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo

                                                                Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
                                                              • ITエンジニア向けのトレンド情報 | Forkwell Press (フォークウェルプレス)

                                                                こんにちは。Forkwell の赤川です。 2022年5月、あなたは上位何%?ITエンジニアの年収分布まとめ【データベース完全公開】を公開したところ、ITmedia でも一部が取り上げられ、累計4,000RT以上の反響がありました。特に「エンジニアは自社内で”昇給を頑張る”よりも転職したほうが昇給できるバグがある」という一言に注目が集まりました。そこで今回は「このバグの正体」を掘り下げます。 この記事では、所属する企業タイプによって給与がどの程度変化するのかを報告し、さらに読者の手元で年収シミュレーションが可能なグラフを公開します。また、前回の記事では説明しきれなかった「どのようなアプローチが給与アップに効くのか?」という疑問に取り組みます。これについて結論を先にお伝えすると、自身の役割を変化させるよりも、給与払いの良い企業群に属することが有効、という身も蓋もない話をしています。 データは

                                                                  ITエンジニア向けのトレンド情報 | Forkwell Press (フォークウェルプレス)
                                                                • 「読みやすいコード」を依存グラフで考える

                                                                  はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと

                                                                    「読みやすいコード」を依存グラフで考える
                                                                  • あの演出はそういう名前だったのか! 「明日から使える!海外文献に頻出するLevel Design用語の紹介」で13用語を学ぼう[CEDEC 2024]

                                                                    あの演出はそういう名前だったのか! 「明日から使える!海外文献に頻出するLevel Design用語の紹介」で13用語を学ぼう[CEDEC 2024] ライター:わさび 2024年8月21日,ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2024」で,ゲームデザイナーの知久 温氏によるセッション「明日から使える!海外文献に頻出するLevel Design用語の紹介」が行われた。 本セッションは開発者向けに行われたものではあるが,実例を交えてやさしめに解説されていたため,「あのゲームで使われていた演出はこういう名前だったのか!」と,ゲーマー目線でも楽しめる内容だった。レベルデザイナーの目線で見るゲームの世界をのぞいてみません? 知久氏は,ハクスラSTGや対戦TPSといったジャンルでレベルデザイン業務を経験した実績を持つフリーのゲームデザイナー。副業としてゲーム開発の研究家としても活動している

                                                                      あの演出はそういう名前だったのか! 「明日から使える!海外文献に頻出するLevel Design用語の紹介」で13用語を学ぼう[CEDEC 2024]
                                                                    • GitHubで使えるようになった Mermaid の便利なところ

                                                                      はじめに GitHub で Mermaid がサポートされました。 Mermaid は図やグラフを描画するの独自の記法を持ちます。 その記法を Markdown のコードブロック中に記述するだけで図を描画できるのが便利です。 ...便利なのですが、記法が独特なことや機能が豊富なことから、とっつきにくいところもあります。 弊社[1]では みんチャレ 開発の情報共有ツールとして esa.io を活用しており、 esa も Mermaid をサポートしており以前から活用していました。 この記事では、私がこれまでに活用してきた中から特に便利だと感じた機能を紹介します。 ちなみに Zenn も Mermaid をサポートしているため図を描画できます。 Gantt ガントチャートです。 私が Mermaid を使いたいと思ったきっかけの機能です。 まずは、一番シンプルな例を書きます。 gantt Co

                                                                        GitHubで使えるようになった Mermaid の便利なところ
                                                                      • 因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog

                                                                        こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統

                                                                          因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
                                                                        • GitHub Copilotを持っているならvscode-mermAIdを試そう

                                                                          はじめに プログラマやドキュメント作成者にとって、図は複雑な概念を説明する上で欠かせないツールです。しかし、図の作成は煩雑で時間がかかるものです。Microsoftが開発した「mermAId」というVS Code拡張機能を使うことで、一瞬で図を作ることができるようになります。というわけで、実務で使ってみたので、その使い方をご紹介したいと思います。 Mermaidとは 紛らわしいのですが、Mermaidはテキストベースでフローチャートやシーケンス図などを描けるJavaScriptライブラリです。一方、mermAIdはそのMermaid記法をCopilotを使って自動生成・編集できるVS Code拡張機能です。余談ですが、「mermAId」のうち、なぜAIだけ大文字なんだろうと思ったら、AIと掛けているのですね。 たとえば、下記のテキストをMermaidにして出力すると 以下の通りになります。

                                                                            GitHub Copilotを持っているならvscode-mermAIdを試そう
                                                                          • GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser

                                                                            You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                              GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
                                                                            • AWSがダイアグラムエディタの開発に便利なライブラリ「Diagram Maker」を公開

                                                                              Amazon Web Services(AWS)がIoTアプリケーションの開発者向けにダイアグラム作成用オープンソースライブラリ「Diagram Maker」を公開しました。Diagram Makerを利用することで、開発者が外観や使い勝手などを独自に定義しつつ、簡単にダイアグラムエディタ機能をアプリケーションに実装することができるようになります。 Diagram Maker · A library to display an interactive editor for any graph-like data. https://awslabs.github.io/diagram-maker/ GitHub - awslabs/diagram-maker: A library to display an interactive editor for any graph-like data.

                                                                                AWSがダイアグラムエディタの開発に便利なライブラリ「Diagram Maker」を公開
                                                                              • 話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察

                                                                                初めまして。経営企画本部AI推進室の鏡味、窪田、小林と申します。当社は本年度、AI推進室という新組織を発足させ、主に生成AIについての社内の利用促進、およびユーザーへ生成AIを活用したソリューションの提供を進めるべく、新技術の展開や検証を行っています。 今回は、最近話題となっている、Microsoftが発表したRAG(Retrieval Augmented Generation)技術であるGraphRAG ⧉について、元となる論文やブログ記事、GitHubのコードを元に内部の構造を解析し、さらに現時点でどの程度実用的かを考察していきます。 GraphRAGとは GraphRAGは、ナレッジグラフと生成AIの技術を組み合わせることで、従来のRAGでは対応が難しかった問い合わせに回答できるようになったRAGです。2024年2月にMicrosoftによって発表 ⧉され、その後、2024年7月にリ

                                                                                  話題のGraphRAGとは - 内部構造の解析と実用性の考察
                                                                                • 科学技術情報分析の面白さ

                                                                                  下記のイベントで講演した資料です。私はDay 1に「科学技術情報分析の面白さ」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2021 https://peatix.com/event/3120368 「データ可視化研究の…

                                                                                    科学技術情報分析の面白さ

                                                                                  新着記事