This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,

はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

最近ある YouTuber に急にハマった。その人は音楽系やゲーム系などいろんな YouTuber たちとコラボしていて、誰と誰が繋がっているのか把握するのが難しかったので、図にしてみようと思った。 方法 YouTuber 同士の繋がりやコラボレーションを可視化しているプロジェクトはいくつかあったので、参考になる方法がないか探してみた。 おすすめチャンネル欄を使う www.gugelproductions.de この記事では、あるチャンネルが別のチャンネルをおすすめチャンネル欄で紹介していれば、そこに繋がりがあると判定して、その繋がりを可視化していた。 こういうやつ けれどおすすめ欄には大抵サブチャンネルやグループのメンバーのチャンネルくらいしか入っておらず、逐一コラボ相手を載せる人は少ないので、この方法では不十分そうだった。 Twitter を使う datalion.com ここに載って

機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=

1.一般的なチャート （1）RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、 データの安全を保証できます。 （2）ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了します。グラフを SVG、PNG、JPEGの画像や PDFへの出力が可能です。また、 Facebook やTwitter などのSNSで作ったグラフを共有するだけではなく、生成したグラフのソースコードを Webサイトに埋め込む

JustinはUsabilityGeekの創始者であり、使いやすい記憶に残るオンライン体験の創出において15年以上もの実績があります。 システムが完全なものになるにつれ、定性的なデータや定量的なデータもまたさまざまな頻度・複雑さでを取得できるようになります。このような状況では、情報の可視化がさらに重要になります。 端的に言うと、情報の可視化（information visualisation）とは、抽象的なデータをユーザーが理解できるように可視化し、さらにデータ間の関係性を理解できるようにすることです。 デザイナーの役割と情報の可視化 デザイナーの役割は、ユーザーにとってわかりやすい方法でデータを表現することです。これには、課題や制約、データを表現するために利用できるスクリーンサイズという制限が伴います。 もしデザイナーがユーザーが理解しやすいデータを作成できないと、ユーザーがデータを利用

マハラギ @HARA_bvm 麻雀の麻の字も知らない人向けに説明画像を作りました。独断と偏見にまみれている上に低クオリティの資料だけどみんな麻雀しよ pic.twitter.com/v9leFeOf4a 2017-09-16 21:14:11

2017年6月11日 2時0分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 5月、経産省の官僚がレポート「不安な個人、立ちすくむ国家」を公表した 「定年退職すると一日テレビばかり見ている」ことが分かるグラフが話題に 「彼らを救えるような社会システムが必要ではないか」と担当者は語る の官僚が公表したレポート「不安な個人、立ちすくむ国家」が話題を呼んでいる。今年5月に提出されたもので、役所の文書らしくない過激な表現に大きな注目が集まったのだ。 気になる中身だが、《人類がこれまで経験したことのない変化に直面し、個人の生き方や価値観も急速に変化しつつあるにもかかわらず、日本の社会システムはちっとも変化できていない》という問題意識の下、その理由を探っている。 たとえば、以下のようなデータと解説が記載されている。 ●「結婚して、出産して、添い遂げる」という人生を送る人が、195

Service Not Reachable This service is not online at the moment please contact [email protected] if you need assistance. For more detailed infomration, allow the use of JavaScript in your browser.

どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、地図上にデータをマッピングすることで、さまざまな情報を「見える化(可視化)」できるWebサービスの活用法についてご紹介しようと思います！ マッピングが出来るようになると、単なる「データの集まり」だったものが視覚的にとても分かりやすくなるので非常に便利です。 誰でも簡単に扱える定番のマッピングサービスから、地図アプリなどの開発に役立つモノまで取り上げてご紹介しようと思います。 ちなみに、マッピングをするのに必要な「データ」に関しては、無償で利用できるオープンデータをまとめたサイト「LinkData」に公開中のモノを利用しているので、みなさんもぜひ一緒にトライしてみてください！ ■「Googleマイマップ」を活用しよう！ まずは、誰でも扱いやすいGoogleの「マイマップ機能」を使って、簡単なマッピングに挑戦してみましょう！ データは、Li

Fluentdなどから収集したメッセージをelasticsearchへ格納してKibanaで可視化するソリューションは素晴らしく、とても人気があります。次の画像のように見栄えが良いことも特徴です。 このダッシュボードアプリであるKibanaはJavaScriptアプリケーションです。そのため静的ファイルを配置すればどこでも動きます。 しかしそれだけのためにApacheやNginxなどのWEBサーバを新たに起ち上げるのは手間ですよね。 実は新たに起ち上げない方法もあるのです。こんな時に役立つTipsを紹介します。 elasticsearchのsiteプラグイン siteプラグインは、ウェブベースのインターフェースを提供するものです。 elasticsearchの挙動へ変更を加えるものではないため、サービス停止(再起動)を行わずにインストール・アップデート・アンインストールができます。 モニタ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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

ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。

世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im

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

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