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この記事はData Visualization Advent Calendar 2015への寄稿です。 はじめに データ可視化を行うためのツールは選ぶのに困るほど様々なものが出回っています。ExcelやTableauなどのアプリケーションに加え、カスタム可視化を作成するD3などのツールキットなどもオープンソースソフトウェアとして個人で利用可能です。ツールの選択は「これが正解」というものはなく、基本的に自分のスキルセットやデータの種類に応じて使いやすいものを選べば良いと思います。しかしせっかくここはプログラマ向けの場所ですから、コードを書いて行う可視化に的を絞って話を進めます。本稿では、Jupyter Notebook、Beaker Notebookと言うプログラミングによる可視化を行う場合に便利なツールの紹介をします。その中でも特に、自分でJavaScriptコードを書いてカスタム可視化を

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データによるストーリーテリング 今回、サンフランシスコ空港のすぐ近くで開催されたODSCというカンファレンスに参加してきたのですが、その中の一つの講演が、ほぼ「大学生向け文章の書き方の可視化バージョン」といった趣きだったので、興味のある方もいるかと思い、メモを公開します。プログラマの場合も、このあたりの知識があるとデザイナーとの連携もスムーズになるではないでしょうか。さらに言えば、データ・ダッシュボード系のアプリケーション作成の場合、こういった知識を念頭に作れば、そのまま使えるレベルのシンプルなモックを作ることもできると思います。 ポイ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 昨年に引き続きNew York Times本社で行われたVisualizedと言う可視化全般の話題を扱うカンファレンスに参加してきましたので、その時のメモを公開します。基本的にこのカンファレンスは実装詳細よりも、多岐にわたる文化的な側面も扱いますので、今__実務家1達はどんな課題に取り組んでいるのか__を俯瞰するのに適した会議です。本稿は私が会議中にとったメモの簡単なまとめなので、基本的には講演中に触れられたプロジェクトへのリンク集のようなものです。面白そうだと思ったトピックは、ぜひ各リンク先を見てください。そこで実際にアプリ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? VIZBIキーノート二日目: Visualization for Outreach by Jer Thorp かなり前に書いたレポートですが、内容的にはそれほど古くなっていないので公開します。第一回目のレポートとあわせてどうぞ。 VIZBI Art & Biology Evening 二日目のキーノートは、Processing界隈ではとても有名なJer Thorp氏による___Visualization for Outreach___と題した講演でした。彼が今までに作成してきた作品について、データの背景や製作時のエピソードも含めて、そこ

# NETWORK_IDに対応するネットワークをJSONとして取得する http://localhost:1234/v1/networks/NETWORK_ID # NETWORK_IDに対応するネットワーク内の全てのノードを取得する http://localhost:1234/v1/networks/NETWORK_ID/nodes # 同エッジ http://localhost:1234/v1/networks/NETWORK_ID/edges # ネットワーク内の特定のノードを取得する http://localhost:1234/v1/networks/NETWORK_ID/nodes/NODE_ID # ネットワークのノードに関する全プロパティ（テーブル）を取得する http://localhost:1234/v1/networks/NETWORK_ID/tables/defaul

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 Bio

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 12/8/2014追記:　普通のプログラマの定義が色々と誤解を受けているようなので、日米の文化的差異を含む背景を説明しました。最後のセクションをお読み下さい。 12/7/2014追記：　推敲せずに一気に書いたので、色々と説明不足な点がある事に気づきました。補足や私のこの件に関する考えをツイートしましたので、興味のある方はそちらを御覧ください。 はじめに 私はアメリカの州立大学にて、研究助手兼科学アプリケーション開発者兼NIHスポンサードのNPOメンバーという比較的珍しいポジションで働いております。手短に言えばカリフォルニア州政府職員、つ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに 私は可視化の研究者ではありませんが、先日、実際に可視化を作成する必要に迫られて試行錯誤しながら学んだ知識の一部を以下の記事にまとめました： プログラマーが効果的な可視化を作成する 改めて読み返してみると、本来は本でカバーすべきようなトピックを無理やりまとめたため、かなり急ぎ足で流した部分が多く感じます。そこで本稿では、その中の一部を補足する記事を書いてみました。 #データ可視化と言う実際の作業 先の記事にも書きましたが、データ可視化をするということは、そこに伝えたいストーリーが存在するということです。ストーリーと言う言葉は多

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 最終回は、グラフ可視化で重要なレイアウトとスタイル設定、そしてCytoscapeで作成したデータの他のアプリケーションでの利用について紹介します。 東京メトロのアプリコンテスト このシリーズでは、どなたにも馴染みのあるデータとして鉄道路線図のグラフデータを例として利用しました。全くの偶

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (後半 Part1からの続きです。何故か元記事が消失したので、分割して再構成しました。) シリーズ各セクションへのリンク 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド データ可視化について更に学ぶ ここまでに書いたことは、可視化の専門家ではない自分が経験や読書などで得た知識の一部です。つまり普通に手に入る情報や本でこの分野はある程度まで独学できます。プログラマーの方々がこの先さらに学ぶためのポインタを幾つか示したい

はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの最終回です。 （9/1/2014 追記: 現在原因をQiitaさんに問い合わせているのですが、本日投稿した記事が長すぎたため（？）サーバー側で何らかの問題が発生して元の文書が消えてしまい、フォーマットと画像が失われましたので、二分割した後多少の修正を加えて再アップしました） 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド 前回までに私が可視化を行うときに従っているおおよその作業の流れと手法の選択方法などをまとめました。最終回は可視化作業全般で私が気をつけている基本原則と、更にこの分野を学び続けるための学習ガイドです。 可視化を行う時に従うべき基

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人にむ向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの最終回です。 前編 中編 前回までに私が可視化を行うときに従っているおおよその作業の流れと手法の選択方法などをまとめました。最終回は可視化作業全般で私が気をつけている基本原則と、更にこの分野を学び続けるための学習ガイドです。思いつくままに書いていたらダラダラと長くなってしまいましたので、必要なところだけ拾い読みしていただければと思います。 可視化を行う時に従うべき基本原則 いつでも機械的に適用できる都合のいい

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (9/2/2014　追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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

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

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 グラフ可視化ソフトCytoscapeによる地理情報データの可視化 (Cytoscapeによる東京周辺の路線図可視化。ハイレゾ版はこちら) はじめに 現代の地図はグラフです。そもそも数学的グラフの研究は現実世界の経路問題から始まりました(ケーニヒスベルクの問題)。計算機科学を専攻した方は、学生時代

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cytoscapeやネットワーク解析と可視化に関する情報リソース これは昨日の記事を読んでこういったものを実際に作ってみたいと思われた方に向けての補足です。とても基本的な情報ばかりですので、経験者の方には少々物足りないと思いますが… はじめに データ可視化という分野の中で、ネットワークの可視化は比較的ポピュラーな手法ですが、実務家向け（最新の計算機科学の研究論文ではなく、実務寄り、つまり実際にデータ解析を行う人々向け）の最新の情報は、あまりまとまった形で入手する事ができません。そして残念ながらほとんどの文献は英語で書かれています。ここで

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの