ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
クリエイティブコーディングの教科書
ゲームエンジンや3Dソフトウェアを利用して高度な表現ができるこの時代でも、プリミティブな描画や動き、アルゴリズムから学べることは多い。それらをJavaScriptで書くクリエイティブコーディングという形で学べる手引書が本書となる。
【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
【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JavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory 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/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
BIツール活用に向けてデータをコンテキスト化しよう：データビジュアライゼーション玉手箱 第1回
クライアントや会社から提供されたKPIを追いかける事にひたすら終始している人は、意外と多いのではないでしょうか。また、日々の業務に臨む中で、提供されたKPI自体が果たして正しいのか、疑問に感じる事もあるかと思います。 2018年10月に実施した「ATARA LIVE 2018」において、「KPIマネジメントの実施方法とストラテジーマップの作成」と題しドーモ株式会社の福﨑一郎さんに講演いただいたKPIのマネジメント方法についてのセッションが好評を博しました。 ※参考：ATARA LIVE 2018イベントレポート 今回は、同セッシ... あくまでも、データビジュアライゼーションは、 ビジネスにおける目標を達成する過程で、問題発生⇒原因追求⇒解決のためのアクションを導き出しやすくするためのものであるという視点に常に立ち戻って、何をそこで表現すべきかを決めることが重要です。 アクションすべきかを
データは素晴らしい: 史上最も優れた 10 のデータビジュアライゼーション例
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation Tableau Tableau Pulse Data Management 埋め込み分析 CRM Analytics Enterprise Tableau Public 統合 最新リリース プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator ソリューション Toggle sub-navigation Ta
データ可視化勉強会
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
日経ビジュアルデータ
スペースウォーズ3 シリーズ：解剖 経済安保 2024.7.3 宇宙の時空を誰が握るか―。米中の覇権争いは地球外に飛び出した。フロンティアに到達する早さの争いにとどまらず、ルールメーキングでどこが先んじるかという新たな段階に入った。宇宙統治を巡り、世界各国は火花を散らす。
metrogram3D
metrogramは東京の地下鉄に関するデータ（路線/位置/時刻表などの情報）をもとに、普段見る事の出来ない人と電車の流れを視覚的にとらえるプロジェクトです。 ※ 当コンテンツは、WebGLという技術を用いております。最新のブラウザ環境でご覧ください。 metrogram is a Metro-based information visualized project. Including the metro lines, location and so on that normally the object which can not be visualized such as people and metro flow. ※ This work is using the WebGL web technology. Please use the latest version of your
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鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 2 - Qiita
はじめに このシリーズは、Cytoscapeを使ってやIPython Notebook、Pandasなどのオープンソースツールを利用し、公開データを元に実際のグラフ可視化を行う過程を紹介する、可視化の実践者向けの記事です。 第一回 第二回 第三回 第四回 更新履歴 8/17/2014（日）: 一部図や文章にアップデートを加えました。 9/8/2014: 第四回でひとまず完結しました。 対話的な環境でのデータ加工 図1: 日本全国の鉄道システムを接続してグラフ化したもの。高解像度版はこちら はじめに 前回は、データソースからダウンロードしたファイルをIPython Notebookを用いて加工し、Cytoscapeに読み込ませるところまでを行いました。しかし前回の状態では、緯度と経度を用いてノード（駅）を配置する分には問題ないのですが、実際の路線データそのものはグラフになっていません。下の図
Timesheet.js
Timesheet.js Visualize your data and events with sexy HTML5 and CSS3. Create simple time sheets with sneaky JavaScript. Style them with CSS and have mobile fun as well … Just include Timesheet.js and configure your data. No external dependencies, no jQuery needed and of course no Angular.JS! Just a few lines JavaScript to generate a beautiful HTML5 layout and some really delicious CSS to be custom
GitHub - anvaka/VivaGraphJS: Graph drawing library for JavaScript
VivaGraph VivaGraphJS is designed to be extensible and to support different rendering engines and layout algorithms. Underlying algorithms have been broken out into ngraph. The larger family of modules can be found by querying npm for "ngraph". Enough talking. Show me the demo! Some examples of library usage in the real projects: Amazon Visualization Shows related products on Amazon.com, uses SVG
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
OPEN METI
経済産業省が保有する多様なデータ。そこには、あらゆるテーマにわたって日本経済の過去と現在が記録されている。OPEN METIプロジェクトは、これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、活用可能なオープン・データとして公開していくプロジェクトです。経済産業省が保有する多様なデータ。 そこには、あらゆるテーマにわたって 日本経済の過去と現在が記録されている。 OPEN METIプロジェクトは、 これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、 活用可能なオープン・データとして 公開していくプロジェクトです。 経済産業省 〒100-8901 東京都千代田区霞が関1-3-1 代表電話 03-3501-1511 Copyright Ministry of Economy, Trade and Industry. All Rights Reserved. Supported by rhizomatiks
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