D3.js を使ってみる - Qiita
まずはじめに、データ可視化は真の目的ではありません。手段です。 Vitaly Friedman の有名な言葉で、データ可視化の大目的は明瞭かつ効果的に情報とコミュニケーションができるように、データを視覚化できる能力そのものである (The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating infomation clearly and effectivelty.) というものがあります。 情報を視覚的に伝える 明確に情報を伝える 効果的に情報を伝える こういったことがデータ可視化の要件かと思います。 とくに、何のための可視化なのかという大目的を見失ってはいけません。 この辺の話は以下の「データ可視化勉強会」のスライドがとても素晴らしいのであわせて参照すると良いでしょう。 http:
交通費変形地図について言いたいことを言っておく - willist
はじめに 少し前に交通費変形地図というのを作ってみた。ほんとに作りたいやつのプロトタイプとして作ったのだが、思いの外拡散して、いろいろとコメントもあった。この、まぁ大体知り合いしか読んでいないだろうブログで言いたいことを言い放っておきたい。初めはグチとかを書こうと思ってたのだが、そのうちに「どうしてこうしたか」「どうしてこうなったか」というのについて延々と書く感じになった。 http://geodatavisualize.tumblr.com/post/149822189576/交通費変形地図都道府県vergeodatavisualize.tumblr.com 背景とやりたかったこと 物理的な距離とは違う距離についてと、人の移動について 「物理的な距離とは違う距離」というのを表したかった。 物理的な距離的には近いはずなのに電車がなくて行くのに時間がかかる、とかあって「あそこは近いのに遠い」
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
Rとウェブの融合（７）ーggvisパッケージー
今回は「Rとウェブの融合」最終回ということでggvisパッケージを紹介します。 ggvisパッケージはRStudioのWinston Chang氏が中心となって開発している比較的新しい可視化パッケージで、現在もアクティブに開発が進められています。 “Grammer of Graphics"というggplot2の可視化手法を継承していて、 ウェブブラウザ上での可視化、shinyをベースとしたインタラクティブなグラフの操作など、これまでのRによる可視化の概念を覆すポテンシャルを秘めています。 利用例 簡単な利用例を以下にいくつか示します（図1）。 グラフを作成すると、RStudio上ではViewerパネルに、R GUI上では既定のウェブブラウザにグラフが表示されます。 グラフ右上の歯車アイコンをクリックすると、SVG形式またはPNG形式によりグラフを画像として保存できます。 またグラフ右下のパ
文系のための「数の可視化」（８）
さて、そのような愚痴はさておき、 本日は多次元データの要約を可視化する方法について考える。 ケトレーの話にも通じるが、データを観察する上で最も基本となるのは、 データの中心からのバラツキであって、 分散、標準偏差、共分散、相関係数といった指標があった。 また、これらの指標に加えて、四分位やヒンジというのもあった。 さらに、それを可視化する方法として、 ヒストグラム、散布図、箱ヒゲ図、などがあった。 ところで、分散と共分散あるいは相関係数を同時に表現する方法として、 分散共分散行列と相関係数行列があった。 そこで、今回は分散共分散行列と相関係数行列を可視化する方法について述べる。 分散共分散行列と相関係数行列はどのような構造であったか？ 確か、分散共分散行列の場合は、対角成分に分散が入っていて、 その他の成分には共分散が入っているような対象行列であった。 一方、相関係数行列は、対角成分が「1
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奈良県を人口がだいたい等しくなるように2分割したマップが話題に…「本当にこれだから困る」「奈良県はロシア」
