Redash の次にくるのは superset!! - Airbnb 謹製の BI ツールが OSS で - Witch on the Other Shore
Redash (re:dash) 流行ってますね。 redash.io 最近 Github をにわかに賑わせている OSS が superset です。 github.com superset とは 公式説明によると data exploration platform とのことですが、僕の感覚的にはこれはつまり、いわゆる Business Intelligence (以下 BI) Tool です。そう、Tableau のような。 OSS (Apache 2.0) サーバーサイドは Python で書かれている Flask や pandas、SQLAlchemy などを利用 さまざまなデータソースに対応 (MySQL, Redshift、SparkSQL など) グラフ描画の種類が豊富 Role や Permission についてある程度細かく設定可能 Airbnb Engineering
GolangでFlame Graphを描く
アプリケーションのパフォーマンス問題の解決やチューニングで大切なのは問題のコアやボトルネックに最短パスで到達することである． 基本的なパフォーマンス分析の入り口はアプリケーションのスレッドがon-CPUで時間を消費しているかoff-CPUで時間を消費しているかを理解するところから始まる．on-CPUの場合はそれがuserモードかkernelモードかを特定し，さらにCPUプロファイリングによってどのcode pathがCPUを消費しているのかの分析に向かう．off-CPUの場合はI/OやLock，pagingといった問題の分析に向かう． Flame Graphはon-CPUでのパフォーマンスの問題が発覚した時に行うCPUプロファイリングを助ける．どのcode pathがボトルネックになっているのかを1つのグラフ上で理解できる．本記事ではFlame Graphとは何か? なぜ必要なのか? を解
ネットワークの可視化 | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015 の23日目担当の上竹です。普段はアプライアンスLB やネットワークの構築/運用をしております。 概要 バックボーンネットワークを設計運用していると、実際どのようなトラフィックがどのくらい流れているか中身を知りたい(見たい)ことがよくあります。 どのISP からどの回線へどのくらい流入があるのかだったり、どんなAS からどのくらいアクセスがきているか、これら様々な情報を正しく把握することは、Transit 回線やIX 回線をコントロールし今後のネットワーク戦略を考えるうえで非常に有益です。 また、昨今我々を悩ましているDDoS 対策の第一歩として、今流れているトラフィックをまず"知る"ということが必要だと思います。 そこで、今回ネットワークの見える化を、「NetFlow」、「Fluentd + ElasticSearch + Kibana」
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
The National Center for Public Policy and Higher Education
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dimple - A simple charting API for d3 data visualisations
An object-oriented API for business analytics powered by d3. Tweet Libraries Full Javascript Library With Comments Minified Javascript Library Zip File Tar Ball Resources Examples Advanced Examples View On GitHub Full API Documentation Simply Powerful The aim of dimple is to open up the power and flexibility of d3 to analysts. It aims to give a gentle learning curve and minimal code to achieve som
vis.js
vis.js community edition * A dynamic, browser based visualization library. The library is designed to be easy to use, to handle large amounts of dynamic data, and to enable manipulation of and interaction with the data. The library consists of the components DataSet, Timeline, Network, Graph2d and Graph3d.
この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
4. 4 Introduc)on • Takahiro Inoue (TwiPer: @doryokujin ) • Majored in Mathema:cs in Keio University • Chief Data Scien:st and Solu:on Architect @ Treasure-‐Data Presented by • Leader of Japanese MongoDB Community, MData Scien:st Takahiro Inoue – Chief ongo Masters • doryokujin’s blog hPp://doryokujin.hatenablog.jp/ 5. 5 Treasure Data Introduc)on Data Collection Data Storage Data Analysis Com
NVD3
This project is an attempt to build re-usable charts and chart components for d3.js without taking away the power that d3.js gives you. This is a very young collection of components, with the goal of keeping these components very customizable, staying away from your standard cookie cutter solutions. View more examples » GitHub Repo Download d3.v3.js. This is the only required library for NVD3. Dow
Git Cheatsheet
stash workspace index local repository upstream repository status Displays paths that have differences between the index file and the current HEAD commit, paths that have differences between the workspace and the index file, and paths in the workspace that are not tracked by git. diff Displays the differences not added to the index. diff commit or branch View the changes you have in your workspace
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
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。
Chartkick - Create beautiful JavaScript charts with one line of Ruby
<%= line_chart @goals.map { |goal| {name: goal.name, data: goal.feats.group_by_week(:created_at).count} } %> or <%= line_chart Feat.group(:goal_id).group_by_week(:created_at).count %> Say Goodbye To Timeouts Make your pages load super fast and stop worrying about timeouts. Give each chart its own endpoint. <%= line_chart completed_tasks_charts_path %> And in your controller, pass the data as JSON.
【タグクラウド】Wordle - Beautiful Word Clouds
Wordle is a wizard. “word cloud” from text as typed by the user The prominence of the cloud depends on the words that appear frequently in the original text. which can customize the characters according to the desired style, such as fonts, layout styles and font color Images created through Wordle can be used in any format. can be printed on paper or saved in the machine for later use Because the
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