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Relive the Highlights from AI Networking Summit at ONUG Spring If you missed inaugural AI Networking Summit at ONUG Spring, or want to relive this great event, watch this captivating wrap-up video that highlights the key moments and themes of the conference. ONUG’s evolution to The AI Networking Summit is a response to the accelerating infusion of AI technologies into ONUG’s traditional areas of E
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。 また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取るのは困難です。 そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 インフォグラフィックスやデータビジュアライゼーションといったキーワードにも注目が集まりつつありますね。 本記事ではD3.jsというJavaScriptのライブラリを利用し、このブログ(Teck-Sketch)のはてなブックマーク数や、世界の国別の人口の比較を視覚的に分かりやすく表現していきたいと思います。 インフォグラフィックス?データビジュアライゼーション? キーワードとしてインフォグラフィックスとデータビ
25. その他:R+javascriptで可視化 • clickme(インタラクティブに触れる部分多し) – https://github.com/nachocab/clickme • rVega – https://github.com/metagraf/rVega • G3Plot(d3.js + shinyのパッケージ) – https://github.com/alexbbrown/g3plot-1 – http://glimmer.rstudio.com/alexbbrown/g3plot/ • rNVD3(rChartsに同機能あり、開発停止) – https://github.com/ramnathv/rNVD3 • rHighcharts(rChartsに同機能あり、開発停止?) – https://github.com/metagraf/rHighcharts 25
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新:オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
GrowthForecast is a web tool that let's you graph all sorts of metrics via a WebAPI. Our simple API let's you create and update charts in real time, customize your charts through a Web interface, and create charts that combine multiple metrics. You can graph your MySQL data with 1 line of code $ crontab -l */5 * * * * curl -F number=`mysql -BN -e 'select count(*) from member' game` http://example.
The most popular coding language for the web is javascript; so much so that since the advent of HTML5, it has now been officially accepted as the default standard. Javascript has moved beyond a smaller client-side browser-based language to become integrated not just for front-end design, but also for back-end server-side development. As a result there are has been a huge growth of Javascript libra
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1~2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
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