第1回 ウイスキーの味を分析した結果がアートになる
このアートは、86種類のスコッチウイスキー、詳しくはシングルモルトウイスキーの銘柄について、多種多様な味の違いと関連性をグラフで表現したものです。作品名は「Single Malt Sampler」。スコットランドのストラスクライド大学が提供する86種類のウイスキーのフレーバーに関するオープンデータを利用して、Teradata Asterで分析した結果です。データの詳細はあとで説明します。 アートのなかで見える赤や緑の点（ノード）は、シングルモルトウイスキーの銘柄を表します 。線（エッジ）は似た味のウイスキーを結び付けるのに使っています。この線が太ければ太いほど、同じような味がします。またAsterには分析結果をビジュアルに示す際、傾向が同じものを同じ色に自動分類する機能があります。今回のアートの場合、緑色は甘口、赤は辛口の傾向にあるウイスキーがそれぞれ集まっていることが確認できました。 例
楽しい可視化 ： elasticsearchとSpark Streamingの出会い | NTTデータ先端技術株式会社
0. ログやデータを取得した後は？ ログやデータの分析には、様々なアプローチが考えられるが、Apache Solrやelasticsearchといった全文検索エンジン製品にデータを蓄積し、その機能を用いて検索・集計・分析を行う方法がある。その際、データをそのまま蓄積するのではなく、各ツイート・各行に属性を付与（エンリッチメント）することにより、分析の幅は大きく広がる。 全文検索エンジンへのデータの投入では、Flume-ngやfluentdといったデータ収集製品を利用する実例が多い。しかし、リアルタイムにデータに対してエンリッチメントの前処理を行おうとした場合、処理が複雑になるにつれ、単体サーバーで動作するFlume-ngやfluentdでは処理能力が頭打ちになってくる。そこで、登場するのが、リアルタイムに大量のデータを処理することができるストリーミング処理系のビッグデータ関連技術である。
「数字を見せろ」から「コードを見せろ」へ 〜過程の透明性を確保したデータ可視化を目指す〜
このスライドは、Dava Visualization Japan Meetup #2にて大野圭一朗が利用したもののPDF版です。内容は、CC BY 4.0にて自由に再利用可能です。 http://data-visualization-japan.doorkeeper.jp/events/18551Read less
街中のWi-Fiを可聴音に変換すると、まるでそこは宇宙だった | sign
もし私たちが、ある日から耳が聞こえなくなったり、目が見えなくなったりしたら？ これまで当たり前にできていたことができなくなる恐怖にとらわれ、ただただ運命を呪い、我が身の不幸を嘆いて過ごすでしょうか。それとも、運命に立ち向かい、前向きに生きていくでしょうか。ロンドンのサイエンス・ライター、フランク・スウェインさんは後者のタイプでした。 きっかけは補聴器 スウェインさんは20代の時から徐々に耳が聞こえなくなり、二年前から補聴器を使い始めるようになりました。はじめは大きなショックを受けましたが、同時に『聴こえること』の重要さについて考えるようになり、本来聴こえないものを聴こえるようにする新しい技術を作れないかと考え始めるようになりました。そんなスウェインさんが目をつけたのが『Wi-Fi』でした。彼は、サウンドデザイナーのダニエル・ジョーンズさんとタッグを組み、補聴器を通してwi-fiネットワーク
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