A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則(Principles) データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
最近、サイバー攻撃に関する調査でよく指摘されるのが、企業や組織において、攻撃が始まってから発覚するまでの期間の長期化だ。攻撃者が巧妙に侵入するため、気づかれにくくなっているという。攻撃の発見が遅れれば遅れるほど、被害は拡大することになる。調査結果でも、企業がサイバー攻撃から受ける被害は深刻化していることが明らかになっている。 そうした状態を回避する手段の1つが、攻撃をリアルタイムで可視化しているツールだ。同ツールを用いて世界中で発生している攻撃の状況や傾向をつかむことで、自社のセキュリティ対策に役立てることが可能だ。 以下、6つのツールのポイントを紹介しよう。 (1)NICTER WEB弐 「NICTER WEB弐」は、情報通信研究機構(NICT)がダークネットの観測を行い、サイバー空間上の不正なトラフィックを可視化しているツールだ。 ダークネットに到達したパケットを、世界地図上でアニメー
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
こんにちは。アプリケーションエンジニアの id:daiksy です。 はてなでは毎週木曜日に技術勉強会を開催しています。 参考: 寿司と勉強会とエンジニア - Hatena Developer Blog 先週、当番が回ってきたので、「バックログに入らないタスクを可視化する仕組み」というトークをしました。 speakerdeck.com 詳細はスライドを見ていただくとして、この発表で定義された「税」などの用語が、さっそく社内でのコミュニケーションでも使われだして、エンジニア同士で、ある概念について共通の認識を持つためにもこういった場は効果があるな、と実感しました。 はてなでは、アプリケーションを構築する技術だけではなく、プロジェクトマネジメントやチームビルディングの知見などもこうして技術勉強会で共有されています。
Googleによると、世界の漁業は大きな転機を迎えているそうだ。海で取れた魚を主要タンパク源としている人は全世界で10億人以上いるが、現在の漁業は持続可能な水準を超える漁獲高で運営されているという。 生息数がこの1世代で90%も減少した種類の魚があるのに対し、人口は増加の一途だ。そして、世界で取引される魚の5分の1は、密漁や不正行為で取られたものだとした。 そこでGoogleは、漁業資源の保護に取り組むOceanaと、環境保護団体SkyTruthの協力を得て、全世界の海洋漁業活動を可視化するウェブサイト「Global Fishing Watch」(ベータ版)を開設した。 Global Fishing Watchは、人工衛星などから取得した漁船の位置情報などを解析し、地図上に漁船の活動状況を表示するサービス。対象時期は、2012年1月から現在までの任意の期間が指定できる。漁船をマウスでクリッ
ラズパイ触ってみたい~と思いながらも中々手をつけられなかった私ですが、以前よりIoTミニ四駆イベントをずっと心待ちにしておりましたところ、この度ようやく来週参加出来ることとなりました。 ワークショップ「スマホで自由自在に操作できるIoTミニ四駆を作ろう!」を特別開催 | Cerevoからのお知らせ 今回はそんなIoTにまつわるお話し。 「IoTで社内問題を解決しちゃった男がいるんですよ~!」 「なぁーにぃ~???」 IoTでトイレの個室空き状況をWEBで閲覧できるサービスをつくりました。 (中略) 2016年2月現在、トイレの混雑に悩まされているとの声が多かったリクルートライフスタイル(グラントウキョウサウスタワー35F男子トイレ)に協力頂いて試験運用しています。 tech.recruit-mp.co.jp おぉー、さすがリクルートさん。 IoTのチカラで、オフィスの個室トイレの満席問題に
Googleが公開しているデータベース「Freebase」にはさまざまなデータが保存されており、誰でも無料で閲覧できます。そのFreebaseに登録されている歴史上の人物や社会に功績を残した人たちの「生まれた場所」と「亡くなった場所」のデータを解析し、どのようにして人が文化や知識を世界に広めていったのか、世界地図上で可視化したアニメーションが「Charting culture」です。 Humanity's cultural history captured in 5-minute film : Nature News & Comment http://www.nature.com/news/humanity-s-cultural-history-captured-in-5-minute-film-1.15650#/b1 Charting culture - YouTube イタリアのルネサ
可視化ツール現状確認会に参加して、カジュアルウォーターじゃなくて可視化ツールの現状を確認してきました。 ということで、いつものメモです。 Mackerel と Graphite について (y_uuk1さん) Graphite 時系列 工夫すればスケーラブル SensuやCollectdと組み合わせたり GrafanaとGrapheneでGUI Mackerel素敵だよと。 架空のわかりやすいグラフが見れた Kibana & Grafana & Influga (hakoberaさん) Kibana かっこいい。 JVM大変。 Grafana Graphiteがカッコ悪いのでKibanaをフォーク なぜか、ESが必要。 InfluxDBに浮気しそう Influga @haoberaさん作 InfluxDB Queryサポート 迷ったら、Kibana入れとけ。 DistinctがKibana
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
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母(あるいは全数)と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのようなドメイン名はサーバの場所を直接示しているわけではなく、「この名前を持っているサーバのIPアドレスはなんですか?」というのをDNSサーバという別のサーバに問い合わせることで目的のサーバのIPアドレスを教えてもらい、その後目的のサーバへ接続します。以前は正引き(ドメイン名からIPアドレスを問い合わせる)と逆引き(IPアドレスからドメイン名を問い合わせる)が対称構造になるように設定するのが主流でしたが
クラウド・スコープ・テクノロジーズは2013年11月5日、仮想サーバー環境の構成情報を可視化する運用監視ソフトの新版「MoonWalker ver.3.0」(写真)を発表、同日出荷した。新版では、トポロジーマップの生成機能を強化し、仮想サーバーが所属するVLANを自動的に検出できるようにした。価格(税別)は500万円から。 MoonWalkerは、仮想サーバー環境向けの運用監視ソフトである(クラウド・スコープ、VLAN構成も可視化する仮想環境向け監視ソフトを発表)。最大の特徴は、稼働状況や性能を監視するアラート監視画面に加えて、仮想環境の構成情報をトポロジーマップとして可視化できることである。業務サービス、仮想サーバー、物理サーバー、ストレージ、VLAN、物理スイッチなどの構成を図示する。視点を変えて、業務サービスの視点で業務サービスを構成する要素を見たり、VLAN視点でVLANに所属する
Twitterが生活の一部となっている人も多いと思いますが、世界中のツイートを分析するといつもと少し違うTwitterを見ることができます。そんなTwitterの様々な情報を可視化できる見ていて楽しいWebサイトを集めてみました。 1. Twitter + GNIP 最初に紹介するのは世界中のTwitter使用状況を可視化したマップのTwitter + GNIP。 東京にズームしてみました。線路や道路だと思われる場所が光っていますね。 AndroidやiPhone、BlackBerryといった端末別に絞り込むこともできます。 2. HiveMindMap 続いては人気のハッシュタグをマインドマップのように見ることができるHiveMindMap。 マインドマップのように可視化することで、ハッシュタグごとの関連性を見ることができます。 また、カレンダーで今週話題のハッシュタグをチェックすること
TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
入門 機械学習の11章でTwitterのネットワーク可視化がトピックになっていて面白そうだったので、Pythonで作成してみました。*1 某Q大の図書館のアカウントを分析してみました。*2大きく2つに分かれていて、左側が図書館関係のアカウント、右側が大学関係のアカウントになっています。図書館関係のアカウントもそのなかで、LSS関係、大学図書館公式、あたりはクラスタになっていそうな感じです。大学関係のアカウントで多くフォローを集めているのは、個人よりも大学関連の情報発信系のアカウントのようです。個人ユーザーとおぼしきアカウントは、図書館系のクラスタよりも密度が低くなっていますね。このあたりに学部ごとのクラスタが出来てないかなぁと期待しているのですが、実際はどうなんでしょうね。 以下にデータとで作成したグラフをいくつか置いておくのでよかったらご覧ください。 https://dl.dropbox
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GiraffeはGraphiteのグラフをより見やすくフレキシブルにしてくれるソフトウェアです。 システムのステータスなどをグラフ化してリアルタイムモニタリングできるツールは多数ありますが、その一つであるGraphiteのUIを見栄えよくしてくれるのがGiraffeです。 ダッシュボードです。 データをシリーズごとにフィルタリングできます。 見た目の設定も行えます。 Giraffeは10分程度から7週間程度まで自由に時間を区切ったり、データのシリーズを切り替えたりできます。データはGraphiteのものを使っているのでGiraffe自体はサーバサイドの仕組みを持っていません。面白いソフトウェアです。 GiraffeはHTML/JavaScript製、MIT Licenseのオープンソース・ソフトウェアです。 MOONGIFTはこう見る この手のツールとしてはmuninなどが知られています。
マルウェア攻撃の“連鎖”を可視化することでネットユーザーが晒される脅威が見えてくると、米Blue Coatのセキュリティ研究者のクリス・ラーセンは解説している。 インターネットやメールなどの利用には常にマルウェア感染の危険がつきまとう。米Blue Coat Systemsのシニア・マルウェア・リサーチャー、クリス・ラーセン氏は、脅威の実態を可視化することでユーザーが取り得る対応策が見えてくると話す。 ラーセン氏は、数年来にわたってインターネットベースのマルウェア攻撃がどのような仕組みで行われるのかを可視化する研究に取り組んできたという。一般的にこの種の攻撃は、スパムメールに記されたリンクやインターネット検索の結果からユーザーを不正サイトに誘導、マルウェアをダウンロードさせて感染を試みる。感染後はコンピュータから機密情報を抜き取って闇市場で売りさばいたり、コンピュータを不正に操作して別のコン
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