JavaScript で始めるデータ ビジュアライゼーション –D3 連携編–
ArcGIS API for JavaScript を用いてデータ ビジュアライゼーションの手法とそれを実現する機能についてご紹介していく「JavaScript で始めるデータ ビジュアライゼーション」シリーズの第６弾です。 これまで紹介したサンプル コードとデモを確認したい方は GitHub リポジトリをご覧ください。 第１弾から様々な表現手法をお伝えしてきましたが、今回は少し趣向を変えて、データ ビジュアライゼーションを強みとするオープンソース JavaScript ライブラリである D3.js との連携例をご紹介します。 D3.js とは？ データ ドリブン ドキュメント（Data Driven Document）を略して「D3」と呼ばれている通り、データを操作し、可視化することに優れたライブラリです。Web サイトや Web アプリで採用される 2D ベクター グラフィックの標準形
1日に100万レコード増える場合のテーブル設計
MySQL（マイエスキューエル）は、TCX DataKonsultAB社などが開発するRDBMS（リレーショナルデータベースの管理システム)です。世界で最も人気の高いシステムで、オープンソースで開発されています。MySQLデータベースサーバは、高速性と信頼性があり、Linux、UNIX、Windowsなどの複数のプラットフォームで動作することができます。 PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。
ハクビシンにもわかる全文検索 - Qiita
高速な全文検索アルゴリズムであるFM-indexについて解説する。理解しがたい点や間違っている点があれば是非コメントで指摘してほしい。 概要 FM-indexはリニアな文字列に対して検索をするアルゴリズムで、主に簡潔データ構造とBWT(およびLF mapping)という二つのアイデアから成り立っている。BWTはBurrows-Wheeler変換のことで、文字列を特殊な並び順に変換するという可逆関数である。BWTされた文字列を簡潔データ構造固有の操作をすることで、クエリ文字列の長さに比例した短い時間で文字列を探し出すのがFM-indexだ。 簡潔データ構造 簡潔データ構造に関してはFM-indexで必要となる二つの関数だけ説明して、詳細は次の機会に譲るとする。さて、二つの関数はともに文字列のある位置より前の部分に含まれている文字の数を数え上げるというものでrank()とrankLessTha
協調フィルタリングでアイテムの推薦をする - Qiita
みな味の好みがバラバラで、同じメニューでも人によって採点が高かったり低かったりしているようです。 似ている人を探す 何らかの対象に対して人々の評価が集まったとき、その傾向が似ている程度を決定する基準が必要になります。これを 類似性スコア (Similarity score) と言います。類似性スコアの算出にはさまざまな方法がありますが、上記の集合知プログラミングではユークリッド距離とピアソン相関係数が取り上げられています。いずれも 2 つの確率変数の間の関連度合いを表す尺度であり -1 から 1 の範囲を取ります。 ユークリッド距離 ここでは 平方ユークリッド距離 (Squared Euclidean distance) を使います。これはそれぞれの軸の上での差を求め、その二乗を累計するものです。つまり数式では def sim_distance(prefs, person1, person
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
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