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
Html5j data visualization_and_d3
クラウド サービス (PaaS) でペタバイト級のデータ分析が可能な Azure SQL Data Warehouse。 今回、多様な製品でのデータ ウェアハウス構築の経験が豊富なシステム サポート様を迎え、リアルなシステムで本当に使える Azure SQL Data Warehouse のチューニングの勘所をお伝えします! 受講対象: Azure SQL Data Warehouse でパフォーマンスに悩んでいる方、DWH 製品を検討中の方、別製品からの移行を検討中の方に最適なセッションです。 関連リソース 1: Azure SQL Data Warehouse (https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/sql-data-warehouse/) 関連リソース 2: 株式会社システムサポート (https://www.sts-inc.co.jp
「エンジニアのためのデータ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化」を執筆しました - PolyPeaceLight
僕のような人間が書いていいのか、とは執筆前・執筆中・そして執筆が終わった今もずっと思っていますが、兎にも角にも書き終わりました。 エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化 (Software Design plus) 作者: 森藤大地,あんちべ出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/20メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 2月20日に書店に並ぶそうです。 内容について うまく伝えられているかはわからないですが下記のようなことを意識して書きました データ可視化は情報との対話であり、「データに存在する事実を掬い上げやすく加工する」「データに存在する事実を効率的に伝える」作業そのものである データ可視化はデータ処理(収集・保持・分析・解析)と企画者(施策・経営)のコミュニケーションを円滑にするものである 上記を実現す
![「エンジニアのためのデータ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化」を執筆しました - PolyPeaceLight](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6a8a762f50a4289ebcd4492c54e687513556e4e/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51PyKbKHGoL.jpg)
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
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 | ある研究者の手記
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
あなたのプロジェクトを美しく視覚化する
(追記：2013-11-01) DirFriendのバージョンアップについての記事を書きました。 あなたはファイルシステムに美を見るか？ プロジェクトにおけるディレクトリ構造をさっと把握したいという欲求があります。そういうときは通常treeします。 % bundle gem gem_project -bt % tree gem_project gem_project ├── Gemfile ├── LICENSE.txt ├── README.md ├── Rakefile ├── bin │ └── gem_project ├── gem_project.gemspec ├── lib │ ├── gem_project │ │ └── version.rb │ └── gem_project.rb └── spec ├── gem_project_spec.rb └
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。
Visualizing git blame
Git には git blame というコマンドがあり(他のツールでも同様の機能は提供されている)、これを使うことでソースコードのどこを書いたのが誰か、という情報がline-by-lineで取得できる。この情報は行単位なので一次元の情報だけれど、適切な空間充填曲線に乗せることで二次元にマッピングできて、それに適当に作者ごとに色をつけるということをやってみると色々楽しい。そのスクリプトはひじょうにstraight-forwardな記述だとこういった感じになる。上の絵はruby 1.8.7に対する実行結果で、ChangeLogとかのあきらかに面白くないファイルは除外してあるからまあ、そのままの結果ではないけれど、これを見ると色々な思いが去来する。 Ruby 1.8.7 は多数の開発者が手を入れており、少数の支配的な貢献者といったような存在をみいだすことができないしかしながら、全体がのっぺりと灰
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
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
gnuplot入門
gnuplot入門 gnuplotは，関数のプロットや数値データのプロットなどを行う，非常に すぐれたフリーソフトです．関数のプロットの方法はあちこちで説明されてい るので，ここではより実践的な，数値データ(つまり実験データや計算結果)の プロット方法に重点を置いて説明します． 基本の基本編 --- 起動から終了まで 終了，読み込み，保存 プロット パラメータの変更 shell 関数，変数，計算 数値計算編 --- 計算結果のプロット データファイルの準備 (X,Y)の組をプロット 同時に複数の線を引く グラフのタイトルと軸名を入れる XYの範囲を変更する 軸に目盛をいれる 完成 実験データ編 --- 実験データのプロット データファイルの準備 データの組をプロット 凡例をつける 計算値を重ねる 線種を変える 軸名を入れる 表示範囲を調節する 目盛を
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
JavaScriptで複雑なデータ視覚化のためのライブラリ「JavaScript InfoVis Toolkit」:phpspot開発日誌
JavaScript InfoVis Toolkit - Interactive Data Visualizations for the Web JavaScriptで複雑なデータ視覚化のためのライブラリ「JavaScript InfoVis Toolkit」 次のような、画像編集ツールで書くにしても大変そうな複雑なデータの描画をJavaScriptで行えます。 描画できるグラフもなかなかユニークなものが多くて、これは覚えておくといつか使えるかもしれません。 APIドキュメントはこちら 関連エントリ 複雑なデータも綺麗に描画できるデータのビジュアライズフレームワーク「Axiis」 データを視覚的に分かりやすくビジュアライズするためのライブラリ集
郵便番号マップを作ってみた - てっく煮ブログ
ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法 を読んでたら「アメリカの郵便番号を地図上に図示する」という例が出てきたので、これの日本版を作ってみました。 郵便番号マップ内陸地がぽっかりあいてるのが不思議だったり、色でどのへんの地域が近い番号なのかが分かったり、いろいろ興味深いです。絞り込み機能先頭の数字で絞り込む機能もつけてみました。これが東京（1XX）。これが中国四国地方（7XX）。うっすら四国の海岸線が見えます。今週は、これを作っていく過程を紹介していきたいと思います。乞うご期待。ビジュアライジング・データ ―Processingによる情報視覚化手法作者: Ben Fry, 増井俊之(監訳), 加藤慶彦出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/12/01メディア: 大型本 連載目次（予定）郵便番号データをデータベースに入れるgeocoding
RDF-Gravity
RDF Gravity (RDF Graph Visualization Tool) Sunil Goyal, Rupert Westenthaler {sgoyal, rwestenthaler}@salzburgresearch.at Salzburg Research, Austria RDF Gravity is a tool for visualising RDF/OWL Graphs/ ontologies. Its main features are: Graph Visualization Global and Local Filters (enabling specific views on a graph) Full text Search Generating views from RDQL Queries Visualising multiple RDF f
SIMILE | Welkin
What is this? Welkin is a graph-based RDF visualizer. What's New in Version 1.1 Works on Windows, Linux and MacOSX. Added support for Turtle/N3 RDF syntax. Dramatically reduced size for increased startup performance. Ability to turn on/off and modify link strength for individual predicates. Ability to color code resources. Ability to select and filter nodes directly on their graph-theoretical prop
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