はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
ケンオール法人番号APIをリリースしました - ケンオールブログ
国税庁が公開する法人番号データをAPIで提供するサービス「ケンオール法人番号API」をリリースしました。 法人名を検索できるAPIデモはこちら 法人番号データとは？ 法人番号とは、国税庁によって全ての法人（国内・国外合わせて500万件以上）に付与された13桁*1の固有番号です。個人に付与されるマイナンバーと異なり、法人番号のマスターデータは公開されています。 国税庁は、この法人番号とそれに付随する以下の情報を合わせた基本3情報を、オープンデータとして公開しています。 - 商号または名称 - 本店または主たる事務所の所在地 ケンオール法人番号APIとは？ 法人番号データを使うことで、法人の正式な住所情報を簡単に取得できます。 ケンオール法人番号APIは、この法人番号データをAPIとして提供するサービスです。 ケンオール法人番号APIを使うことにより、例えば以下のようなシステムを簡単に作ること
「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する - Qiita
データ視覚化のいろはを無視したグラフはニュースや学術論文によく現れます。いろんな資料からかきあつめたり苦労して測定したデータ、あるいは自分の部署の成果をかっこよく見せたい気持ちはわかりますが、たいていの場合「よく見せる」という欲求は色の濫用や3D化などデザイン要素の足し算として現れがちです。結果としてよく見せたいデータがごちゃごちゃした印象になってしまい、メッセージを読み取りにくいだけでなく時に誤解を生む図に仕上がってしまっていることも多いでしょう。 「データ視覚化のいろは」とは書きましたが、自分は実際に体系的に学んだことがあるわけではなく、ウェブや論文などで目にした良い例と悪い例からぼんやりと「こうすべきなのかな」という指針を認識している程度です。そんな折に、UXやUIを突き詰めたサービスで有名なTHE GUILDの方がデータ視覚化に関するnote記事を公開しているのをみつけました。 デ
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
公開されている日本の企業名辞書の紹介 - MNTSQ Techブログ
特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 会社名らしい文字列をテキストから抽出することは、形態素解析器の辞書を用いたり固有表現抽出モデルを学習することである程度実現される一方で、抽出した会社名をレコード化して分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が発生する。 自然言語処理における名寄せに似た問題は、エンティティリンキングや共参照解析といったアプローチで探求されており、実応用上は前者のアプローチが採られることが多い印象がある。*1 名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くためには、帰着先の知識ベース・辞書が予め存在していることが必要だが、研究の文脈では知識ベースとしてWikipediaが採用されることが多い。 Wikipediaを用いる利点は多くあり、様々なエンティティ種に対してそこそこのカバ
アクセス解析レポートは自動化が当たり前に。サイトの健康状態を秒で把握する方法とは
ビジネスの複雑化によりビジネスパーソンの業務量はますます増えてきています。とりわけデジタル業務に忙殺されるマーケターの最初の仕事は「しない仕事を決めること」と言っても過言ではありません。節約や断捨離のコツは「固定費や毎日使うもの」を見直すことですが、マーケター業務においては毎日のサイトのアクセス解析がそれにあたります。 アクセス解析においてよく使用されているGoogle アナリティクス。無料で使える上に非常に高機能ですが、高機能で選択肢が多すぎるがゆえに、逆に1つ1つのデータ抽出に時間がかかるという側面があるのも事実です。レポートの種類の選択からはじまり、PV、セッション数、期間、ディメンションの設定など、目的のレポートを抽出するまでには都度数分の時間を要する方も多いのではないでしょうか。 「Googleアナリティクス×アクセス解析レポートツール」という選択肢 そのようなマーケターの誰もが
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CraftMAP -日本･世界の白地図-
横幅100〜3,000Pixelの間で自由に日本地図を描きます。背景､線の色､国道・鉄道の描画も可能。
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