Gource - a software version control visualization tool
Introduction Software projects are displayed by Gource as an animated tree with the root directory of the project at its centre. Directories appear as branches with files as leaves. Developers can be seen working on the tree at the times they contributed to the project. Gource includes built-in log generation support for Git, Mercurial, Bazaar and SVN. Gource can also parse logs produced by severa
グラフ作成のためのチートシートとPythonによる各種グラフの実装 - Qiita
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各
データ視覚化のデザイン #1｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD
こんにちは、THE GUILDの @goando です。 私はTHE GUILDの中でもデータを扱う仕事を中心に活動しており、「UXの改善をデータでサポートする」をミッションに取り組んでいます。 ざっくり言うと、THE GUILDのクライアント企業が運営するサービスのログを分析してユーザーの行動傾向からUXの改善点を見つけ出したり、マーケットの市場リサーチを通じてサービスの戦略の策定を支援したり、と言った内容です。 こうした活動を通じて、データ分析の結果をグラフ等のレポートに落とし込むという事を数多く行ってきました。 試行錯誤を繰り返しつつ、データをどのようなデザインで視覚化するとメッセージが伝わりやすいのか、逆にどういう点に気をつけないと誤解を与えやすいのか、といったノウハウを少しずつ蓄積してきました。 データ分析を台無しにするダメグラフかく言う私もかつて、そのグラフから何が言いたいのか
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
Jason Davies - Freelance Data Visualisation
Jason Davies is a freelance software developer based in London, UK.
Graphvizとdot言語でグラフを描く方法のまとめ - Qiita
概要 Graphvizはdot言語で記述されたグラフ構造を任意のフォーマットの画像ファイルへ出力するツールです。 グラフ構造はdot言語でdotファイルというプレーンテキストに記述します。 この記事はdot言語でグラフを書く方法を簡単にまとめたものです。 環境 下記の環境で動作確認を行いました。 Windows7 (64bit) Graphviz 2.38 参考 下記のサイトを参考にさせて頂きました。 Graphviz - Documentation Graphviz - Gallery Gvizの目次 - Rubyの世界からGraphvizの世界にこんにちは！ Rank attribute is confusing to me - stackoverflow Basic Graphviz - GitHub Graphviz チュートリアル (http://homepage3.nifty.
Qlik Senseのマップに顧客データを表示する | QlikView Training
Qlik Cloud 日本リージョンへの移行方法（qlik-cli利用時の注意点） 先日、本ブログにて、日本リージョンへテナントを移行する方法の全体像をご紹介しました。今回は、コマンドラインのqlik-cliを用いたテナント移行時の注意点と、コマンドやスクリプトの記述例をご紹介します。 Qlik Application Automation活用術：Microsoft Teamsにメッセージを配信する Qlik Sense SaaSを使用していて、メジャーの結果と事前に設定した閾値を比較して、閾値を超えたら通知を飛ばせたら良いな、と考えたことはありませんか？本記事では、Qlik Sense SaaSの「Qlik Application Automation」でMicrosoft Teamsにメッセージを配信する方法を紹介します。
Two visualization tools
The document describes two visualization tools: splot and tplot. Splot creates state plots from log files, showing states of different actors over time. Tplot creates time plots, showing how quantitative metrics change over time. Both tools take log files as input, use simple text processing like awk to extract time and actor/metric information, and output interactive visualizations without depend
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
js-sequence-diagrams by bramp
This should be a diagram! If you don't see it you need Javascript enabled Intro A simple javascript library to turn text into vector UML sequence diagrams. Heavily inspired by websequencediagrams.com, who offer a serverside solution. We use Jison to parse the text, and Snap.svg to draw the image. Examples
Edward Tufte forum: Sparkline theory and practice Edward Tufte
All 5 books, Edward Tufte paperback $180 All 5 clothbound books, autographed by ET $280
チャートジャンクは役立つ？ | Okumura's Blog
Useful junk?: the effects of visual embellishment on comprehension and memorability of charts というペーパーを教えていただいた。ACM会員でない場合は，ほぼ同じものがここに公開されている。 どこかで見た絵だと思ったら，このブログで紹介されていたのを見て，忘れていた。 Nigel Holmesのグラフィックと，Rで学生が描いたような単純なグラフとを比較して，どちらが理解しやすいか，どちらが記憶に残りやすいかを，被験者を使って調べた研究である。案の定，Holmesのグラフィックのほうが記憶に残りやすいという結果であった。 これは，チャートジャンクは少ない方がよい，データ/インク比（data-ink ratio）は大きい方がよいというTufteの主張の反証ということらしい。 しかし，実際にTufteの本
Cool Infographics
BOOK ● INFOGRAPHICS ● TOOLS ● JOBS ● POSTERS ● APPEARANCES ● ABOUT ● CONTACTCool Infographics® is the home for everything Data Visualization, Infographics, Presentations, Dashboards and Visual Communication.
「何がわからないか」がわからないをそのままにしておかない技術モドキ - 発声練習
残念ながら技術までにはまとめきれなかった。 まとめ 完璧主義者だから質問しないのではなく、わからないという事実を悩んでいるだけで、何がわからないのかを考えていない（考えることができない）学生、別の言い方をすると「何がわからないか」がわからないをそのままにしておく学生もいる このような学生は、失敗を恐れない、意図的に質問をするように心がけても、質問はできない。理由は質問の内容がないから。 「何がわからないのか」を取り扱うステップは以下のとおり 自分が『考えている』のは、『何がわからないかわからないので困った』ということなのか、『何がわからないのか』なのかを区別する 何らかの方法を用いて自分の頭の中を可視化する 頭で考えるのでなく手で考えるということ 追記1：Togetter：私的メモ：「頭がよくなる『図解思考』の技術」の感想 追記2 はてなブックマークのコメントにとても良い指摘があったので転
データを分かりやすくスタイリッシュに可視化できるJavascriptライブラリ「D3.js」
どんなに情報をまとめても、それを可視化して見ている人にうまく伝えるのは至難の技です。そんな時にデータをスタイリッシュかつ見やすいグラフにしてくれるのが、様々なデザインのJavascriptがダウンロード可能なライブラリ「D3.js」です。 D3.js - Data-Driven Documents http://d3js.org/ D3.jsを使って作ったグラフの事例を公式ギャラリーから見ることが可能で、これらのグラフにもとになる素材(スクリプトのソース)がGitHubで入手可能です。 Gallery · mbostock/d3 Wiki · GitHub デザインの一例は以下から。 ◆:Bubble Chart 作成例によっては、ページに直接コードが記載されているものもあります。 ◆:Four Ways to Slice Obama’s 2013 Budget Proposal - In
Incanter: Statistical Computing and Graphics Environment for Clojure
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム - iwiwiの日記
本日，PFI セミナーにて「大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム View more presentations from iwiwi Ustream の録画もあります． http://www.ustream.tv/recorded/27531606 内容としては，以下のようになっています． 現実世界のネットワークの特徴量と性質 次数分布 平均距離 クラスター係数 その他の特徴量 木っぽさ それらの性質を活用したグラフアルゴリズム セオリー方面 近接中心性の近似 コンパクトルーティング 支配集合問題の近似 プラクティカル方面 最短路 密部分グラフ列挙 可視化 タイトルは 1 年前にやった PFI セミナーと似ていますが，内容はあまりかぶっていません．今回は，グ
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