iPad Air 3(かな?)が楽しみな竹永です。洗濯機はまだ無い。 このところElasticsearchとかKibanaとかばっかり触っていましたが たまには別のツールを触るのも良いと思うのです。 と、いうことで可視化ツールの Grafana を触ってみます。 Grafanaってなに？ 可視化ツールです。ダッシュボードを作ってヒャッハーできます。 プラグインの追加でいろいろなところからデータを持ってこれるので簡単にいろいろなデータを可視化することができます。 今のところプラグイン無しで対応しているのは下記のソース。 Graphite Elasticsearch CloudWatch InfluxDB OpenTSDB KairosDB Prometheus プラグイン を入れて試してみたのは下記。 Zabbix …対応しているデータソースがなかなか尖っています。 CloudWatchにひ

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データビジュアライゼーションのデザインパターン20 - 混沌から意味を見つける可視化の理論と導入 -posted with カエレバ鈴木雅彦,鈴村嘉右 技術評論社 2015-05-08 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 PythonライブラリのSeabornとは? Seabornのインストール Seabornの特徴 スタイルの変更方法 matplotlibのグラフをSeabornのデフォルトスタイルに変更する Seabornのスタイルを変更する whitegrid dark white ticks 右と上のグラフの枠線を無くす グラフ描画機能 折れ線グラフ 棒グラフ 一次元分布データの描画(ヒストグラムや確率密度関数) ヒストグラム表示 二次元の分布データの描画 散布図のプロット データセットの相関分析 ヒートマップ Mac

Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ

システムが大規模になるとファイルを分割し、各機能が分割して管理されるようになります。一つのファイルで長大なコードが書かれているよりも分かりやすいですが、定義元がどこで、何の変数を見ているのか分からなくなることもしばしばです。 そこで使ってみたいのがCodecrumbsです。コードに印をつけることで、コード同士の関連性が可視化されます。 Codecrumbsの使い方 デザイン例です。 折りたたむこともできます。 フローチャートで確認することもできます。 コードには以下のような独自のコメントを定義する必要があります。 function authenticate(provider) { return dispatch => { //cc:signin#1;firebase sign in;+2;call to firebase with auth provider, proceed if suc

フローチャート ※依存関係・フローチャートはJavaScriptのみです。 対応言語は、下記の通り。 JavaScript TypeScript Python PHP Java C++ 望む言語が他にあればIssueにどうぞ、とのことです。 Code Crumbsのデモ デモでは、JavaScriptのコードでその動作を確認できます。 デモページ 依存関係はDependenciesをオンに、フローチャートはFlowChartタブをクリックします。 Code Crumbsの使い方 セットアップ codecrumbをインストールします（yarn global add codecrumbs）。 codecrumbs -d project-src-dir -e project-src-dir/index.jsを実行し、プロジェクトに合わせてパラメータを変更します。-dはソースコードを含むディレクト

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (9/2/2014　追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 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 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけ

時系列センサデータから異常を検出するには？（製造業向け） データ分析でビジネス課題をどのように解決できるか、業界・ケース別にニーズの高いものを例に紹介します。 [2017年04月17日 ] 株式会社KSKアナリティクス データアナリスト　足立 悠 前回までは、データサイエンスの領域で使われる人工知能（AI）技術、機械学習やディープラーニング（深層学習）などの仕組みとその活用例を中心にお伝えしてきました。今回からは、業界・ケース別にデータ分析をどのように活かして課題を解決できるのか、具体例を挙げてお伝えします。 まず第1回目は、製造業の皆さまに共通の課題、時系列センサデータから異常を検出する方法について。 次のような状況を想定してください。ある半導体の検査装置では、製造した半導体が出荷OKの良品か出荷NGの不良品かをチェックしています。製造した半導体の多くは出荷可能な良品ですが、まれに出荷不

全3回の連載予定の「サブスクリプションの見える化」シリーズ。 4日前（12/11）の記事では、おかげさまで、Twitter、はてぶ、NewsPicks などでたくさんの反響をいただいています。ありがとうござます。 また、noteのサポート機能からご入金もいただきました。※見慣れない通知だなーと思って調べて初めて知ったのですが、10月にも複数の方から、サポートをいただいていました。大変遅くなってしまいましたが、この場をお借りして、ありがとうございます。（営利目的ではありませんが、わたしの記事を通してサポートしようと思っていただけたということが何よりうれしいです。） さて、今回は連載の第2回です。前回に引き続き、私自身がBtoBのサブスクリプションのビジネスでマーケティングやデータ分析を担当している経験をもとに、個別から全体、現在から未来に向けて、以下の3つの目的に合わせて考えていきます。 ～

こんにちは、うだひろえです。 新刊「家事も、育児も、お金も、紙に書くだけでお悩みスッキリ！とにかく書き出し解決術！」（KADOKAWA）から、特選エピソードをお送りしてきたのも、今回で最終回となりました。 前回のエピソード：高熱でダウン寸前なのに人に頼れず自分を追い詰めていた。〜思い込みを事実から切り離す方法〜 by うだひろえ 今回は、家族のふか～い問題……「役割分担」です。 何度かこちらでも書かせてもらっていますが、私は子どもが生まれてから、家事育児のタスクの多さにキャパオーバー、できない自分に自己嫌悪、時にはぶっ倒れて、このままではまずい！と思っていました。 なのでそれを、夫に伝えて、タスクの分担をできたらと思い、いろいろやってみたのですが……。 まあこれが、なかなかうまくいかないこと！ 「大変だ～助けてくれ～」と何度言っても伝わらなかったのが、こういう形にすることで「伝わる」んだな

文：Daniel Sim　分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた

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。

#はじめに WEBシステムに不具合が発生したときなどにApacheのアクセスログを調査した経験のある方 巨大なアクセスログをgrepやExcelを駆使してなんとか解析結果を作成した経験のある方 担当しているシステムには、OSSなんて導入できないからどうせ使えないと思っていた方 Windowsローカル環境にelasticsearchとkibanaを導入する方式でもログ解析がグンと簡単にそして楽しくなりますよ！ 1. ダウンロード（ZIP） elasticsearch-1.4.1.zip http://www.elasticsearch.org/overview/elkdownloads/ 適当なディレクトリに展開する。 (例) C:\work\elasticsearch-1.4.1 kibana-4.0.0-BETA2.zip http://www.elasticsearch.org/ove

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本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章　IPythonによる対話的コンピューティング入門 はじめに レシピ 1.1 IPython notebook入門 レシピ 1.2はじめてのIPython探索データ分析 レシピ 1.3高速配列計算のためのNumPy多次元配列 レシピ