鉄道路線データをグラフとしてCytoscapeで可視化する 4: 東京メトロのデータを例に - 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 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。全くの偶然ですが、まもなく東京メトロが運行状況などの各種情報をJSON-LDとして公開し、アプリケーションコンテストを行うと発表しました: オープンデータ活用コンテスト これはコンテスト参加者しか利用できないデータなので、真の意味でのオープンデータではないのですが、
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
(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て驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
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