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GitHubの中のデータ可視化コミュニティを観察する - Qiita
はじめに先日の記事では、可視化するグラフとして鉄道路線データを使いましたが、グラフとしてはある意味ちょっと特殊でした。もう少し一般的な作業例を紹介するため、今回はほとんどの方がネットワークと聞いて思い浮かべるであろういわゆるソーシャルネットワークのデータを公開APIから取得し、加工と可視化を行います。 (今回作成したデータの別レイアウト) ソーシャルネットワークとしてのGitHub GitHubはソースコードレポジトリサービスですが、同時にプログラマのソーシャルネットワークのような一面を持っています。著名なプロジェクトのコミッター周辺を観察することにより、面白いプロジェクトを発見したり、フォローすべき人が見つかったりすることもあるでしょう。今回は、そのような発見が得られるような可視化を作成するため、実データの例としてGitHubのAPIから取得できる各種データを使用します。前提知識こ
sh19910711 2018/12/02
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VIZBIキーノート1: 「データ可視化の原則」 - Qiita
VIZBIとは？ VIZBI Poster 2015: http://www.vizbi.org/2015/ 生物学というのは専門性の高い分野なので、他分野の人々が参入するにはかなりのハードルがあります。しかし実験技術の飛躍的な進歩により、そこで生み出されるデータは大量かつ多岐にわたり、分野外の人々にも興味深い話題が多い分野でもあります。生物学者自身も、生命という複雑なシステムを理解するための新たな手法やツールを計算機科学などの分野から求めており、そう言った人々が集う場として6年前から始まったVIZBI (Visualizing Biological Data)と言う学会があります。基本構成は一般的な学会と同じく、専門的な生物学の各トピックを掘り下げる発表とポスターセッションですが、そこにアートの発表や、著名なツールを学ぶハンズオン形式のチュートリアル、可視化分野での著名人を招いてのキーノ
sh19910711 2018/06/04
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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
sh19910711 2014/09/27
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