データ可視化コンテンツのソースコードをGitHubで公開する理由｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
「なぜ東洋経済オンラインではデータ可視化コンテンツのソースコードをGitHubで公開するのか？」という質問を最近よく受けます。 ざっくり説明すると、GitHubとはウェブサイトやソフトウェアなどのプログラム（＝ソースコード）を公開できるウェブサービスのことです。修正履歴の公開や、他のユーザーからの改修提案なども受け付けることができます。社会で広く使ってほしい、公共性のあるプロジェクトに使われることが多いと思います。 東洋経済オンラインでは、COVID-19のダッシュボード「新型コロナウイルス 国内感染の状況」のデータやソースコードをGitHubで公開しています。データもコードも「許諾不要で自由に使っていい、ただし出典表記は必要」としています。それ以前に作ったプロジェクトも、私（荻原）が作ったものであればほぼすべて公開しています。 他に新型コロナ関連では、東京都の新型コロナウイルス対策サイト
データの可視化はグラフ選びが難しい？人気ツール「Tableau」で役立つグラフの使いどころを解説
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Project codename "GeoFlow" Preview for Excel - Office 2013 | Microsoft BI
All Microsoft Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox Deals Small Business Support Software Windows Apps AI Outlook OneDrive Microsoft Teams OneNote Microsoft Edge Skype PCs & Devices Computers Shop Xbox Accessories VR & mixed reality Certified Refurbished Trade-in for cash Entertainment Xbox Game Pass Ultimate PC Game Pass Xbox games PC and Windows games Movies & TV Business Micro
世界の行政機関 情報可視化 事例 | Visualizing.JP
内閣府委託事業の一部として、2019年10月ごろに筆者が実施したリサーチレポートです。一般公開の許可をいただけましたので共有します。何かしらお役に立ちましたら幸いです。 目次 自メディアでのコミュニケーション民間のデザイナーを活用するオープンイノベーション民間サービスガイドライン整備行政が考えるデータビジュアライゼーションの価値データビジュアライゼーションの活用提案
WhatとWhyを可視化する、「ユーザーストーリー」フォーマット
まえふり弊社の場合、受託開発の際、発注者にユーザーストーリーを書いてもらっています(または一緒に作成します)。一口にユーザーストーリーと言っても、人によって定義がぐちゃぐちゃなので、大変です。 できる限り、過不足ない状態を意識して作成しています。この過不足なくというのがポイントです。大概の場合、発注者がユーザーストーリーを書くと、過剰がちになります(正直読んでられないぐらい長文になる)。また、プログラマーが書くと、不足がちになります。まぁ、この手の物は過不足なく、ちょうどいい塩梅にするのがポイントです(バランスよくするっていうのは簡単なんですよね)。 そんな時には、フォーマットがあればいいよねということで、弊社で使っているフォーマットを紹介したいと思います。 ユーザーストーリーとはそもそもユーザーストーリーとはどんな言葉なのか。定番ですが、Wikipediaで見てみましょう。 User s
改めて注目されているデータ可視化の始め方：新刊ピックアップ
データ可視化とは データ可視化（データビジュアライゼーション）はデータサイエンスに関わる一領域であり，データ分析に使われる技術の1つです。数値やテキストなどのデータを「長さ」「大きさ」「角度」「色」などの視覚表現を使って描画することで，誰でも直感的にデータの姿をつかむことができます。 昨今は，ビッグデータやAI（人工知能）の活用が進み，意思決定のエビデンス（証拠）にデータやその分析結果を求める傾向が強まっています。しかし，専門家ではない人々に説明または説得をするのに，機械判別に最適化された膨大なデータのままでは使えません。そこで，直感的にデータの特徴を伝えることができるデータ可視化の有用性が改めて注目されています。 意思疎通の手段として発展 現代のデータ可視化の歴史は，（定まった見解ではありませんが）18世紀の棒グラフや折れ線グラフといった統計グラフの発明が端緒と見られており，20
How to Make Machine Learning Models for Beginners - Data Science Central
Introduction Data science is one of the hottest topics in the 21st century because we are generating data at a rate which is much higher than what we can actually process. A lot of business and tech firms are now leveraging key benefits by harnessing the benefits of data science. Due to this, data science right now is really booming. In this blog, we will deep dive into the world of machine learni
日立ソリューションズ東日本、IoT・データ分析活用の製造業向けソリューション「WellLine」提供開始 | IoT NEWS
2021-08-262019-10-16 日立ソリューションズ東日本、IoT・データ分析活用の製造業向けソリューション「WellLine」提供開始 労働力人口の不足や働き方改革など、近年では、働き手と働く時間の縮小が深刻化している。このような中で、業務の効率化や自動化を実現するためにAI、IoT、RPAといった最新技術への関心は急速に高まっており、これらの技術を活用して、業務の自動化や、人材を付加価値の高い業務へシフトするなど、モノづくりの現場の生産性向上を実現することは、企業にとって重要な課題となっている。 そこで、株式会社日立ソリューションズ東日本は、製造業の設備と人の状況を可視化し、これまでのデータ分析のノウハウを活用した製造業向けの生産性向上IoT/データ分析ソリューション「WellLine」の提供を開始した。「WellLine」は、IoTとデータ分析を活用した生産性向上のためのア
Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool - Microsoft Open Source Blog
Toggle share menu for: Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool Share Share Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool on X X Share Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool on LinkedIn LinkedIn Share Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool on Facebook Facebook Share Microsoft open sources SandDance, a vi
Sansan 上場にひと役買った「マーケティング改革」の背景： Datorama という情報インフラ | DIGIDAY［日本版］
Sansan株式会社は2019年6月19日、東京証券取引所マザーズに上場した。これに際し、同社内では、経営資源を効率よく回し、事業を円滑に進めるための組織改革が行われた。その背景とともに、変革にひと役買った、マーケティングインテリジェンス・プラットフォームのDatorama（デートラマ）について深掘る。 「それさぁ、早く言ってよ〜」のCMでお馴染みのSansan株式会社は2019年6月19日、東京証券取引所マザーズに上場した。法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」を展開する同社は、2007年の創業から12年を経ての上場となった。 2015年以降、売上高において、年平均で55.1％という目ざましい成長率を実現しているSansan。5700件以上の契約数と、2018年5月期で約73億円の売上を達成しており、上場初日の終値は公募価格を上回った。さらに、その後も株価は安定して推移しており
Tableauデータサイエンス勉強会 第4回 - 画像認識技術とBIの巻- ｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］
概要 「Tableauデータサイエンス勉強会」はTableau からデータ分析を始めてこれからデータサイエンスの世界に活躍の場を広げていきたい方と、既にデータサイエンス分野で活躍されていて、Tableauを使って分析プロセスを効率化、効果的に可視化表現したい方を繋ぐコミュニティ―です。データの可視化から始めてデータサイエンスを楽しみたい方、「DATA」をネタにボーダーを超えた異業種間交流したい方がワイワイ盛り上がれる勉強会です。 第4回は、「画像認識＋BI」と題して、今年の8月出版された、オライリー本：詳説 Deep Learning ―実務者のためのアプローチ の監訳をされた 本橋 和貴さんにディープラーニングによる画像認識の基礎をレクチャー頂きます。 また、株式会社アゼスト 代表取締役 香取 徹さんにAI（画像認識）とBIを組み合わせた先進的なソリューションについて、AI+BIの実践的
目からウロコの｢Apple Card｣を1カ月使ってみた。先行ユーザーが語る｢クレカを再定義｣とは？
Apple Cardはこういった包装で届く。カードの素材はチタン系の金属。デニムなどの色移りがしやすいなどのウィークポイントはアメリカのメディアで話題になっている。 提供：五島正浩氏 8月20日にアメリカでの一般提供が開始された｢Apple Card｣。カードを入手したという人々の利用報告が次々とネットに上がり始めている。 それに先立つ8月上旬ごろから先行してApple Cardを入手したという一部ユーザーからの報告が行われており、｢自分も早くほしい｣という利用者の欲求を刺激するのに一役買っていたのは間違いない。 今回はそんな先行入手ユーザーの2人である、シリコンバレー（ベイエリア）在住の起業 家・吉川欣也氏とネットワークエンジニアの五島正浩氏の2人に、先行ユーザーならではの1カ月弱使った感想を聞いた。 ── Apple Cardをかなり早い段階で入手されました。どのような経緯で手元に？
企業はいつブロックチェーンを活用すべきか--数年先を見越す“向き合い方”（後編）
次世代の技術として、盛んに聞かれる「ブロックチェーン」。以前より期待感は下がっている印象ですが、一方で、ブロックチェーンを活用した新たなサービスは増えています。この状況の中で、企業は今からブロックチェーンに“張る”べきなのでしょうか。デジタル・クリエイティブスタジオのSun Asteriskで、ブロックチェーン開発のマネージャーを務める呂相吾氏が2回にわたり解説します。 前編では、ブロックチェーンの現在地点を説明しました。その上で、今回はブロックチェーンの活用方法として考えられるケースや、数年先を見通して、この仕組みが企業に与えるメリット・デメリットなどを考えます。 データビジネスにも活用できる「公平性」 前回の記事では、ブロックチェーンの現在地点を紹介しました。大きなトピックとして、ブロックチェーンの特徴である「分散型」はフルで運用するのが難しく、直近ではは「分散型」と従来の形に近い「中
ブランド変更続く「独立系VC」、そのビジョンづくりを読み解くーージェネシア・ベンチャーズがCIをリニューアル - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
新しくなったジェネシア・ベンチャーズのCI ニュースサマリ：スタートアップ企業を対象とした投資・育成を手がけるジェネシア・ベンチャーズは9月2日にブランド（CI・コーポレートアイデンティティ）変更を伝えている。担当したのはアートディレクターの割石裕太氏。同じく独立系のアプリコット・ベンチャーズやラクマなどのブランディングに携わっている人物。 同社はこれに合わせてビジョンを「WE BUILD THE PLATFORM FOR THE NEXT HUGE AND SUSTAINABLE INDUSTRIES IN ASIA」から「すべての人に豊かさと機会をもたらす社会を実現する」に変更した。 話題のポイント：実はここ4カ月ほど、独立系ベンチャーキャピタルの新設やリブランディング、新メンバー参加など相次ぎ、多数の取材機会をいただいていました。多い。 攻めの支援体制は50名以上にーーグローバル・ブ
Mixed Realityシステム開発のホロラボ、第三者割当増資により資金調達を実施
Mixed Realityシステム開発のホロラボ、第三者割当増資により資金調達を実施Mixed Realityの本格的な普及と市場導入実現に向け、資本増強による開発力・組織力強化を行います！ 株式会社ホロラボ（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：中村 薫、以下「ホロラボ」）は、三菱UFJキャピタル株式会社（三菱UFJキャピタル7号投資事業有限責任組合、本社：東京都中央区、代表：代表取締役社長：坂本信介、以下「MUCAP」）、Golden Asia Fund Ventures Ltd.(Golden Asia Fund Ⅱ, L.P.、本社:Cayman island 代表:Wen-Hsiung Liu、以下「日台ファンド」) 、みずほキャピタル株式会社（みずほ成長支援第3号投資事業有限責任組合、本社：東京都千代田区、代表取締役社長: 大町祐輔、以下「みずほキャピタル」）がそれぞれ運用する
あなたの機械学習システム構築を手助けする、TensorFlow Extended - Qiita
今日では、機械学習が研究者だけでなく個人レベルで利用できるような時代になってきました。これは、計算機の性能向上や機械学習フレームワークなど開発環境の充実、大量データが手に入りやすくなってきたことなどが要因として挙げられます。 一方、機械学習を用いたシステム(以後本記事では機械学習システムと呼びます)の構築にはハードルがあります。データ傾向の変化など、これまでのシステムにない考慮すべき点が多く存在するからです。2015年の論文においては機械学習モデル作成は一部分でしかなく、運用においてはその他の要素が大きく影響すると述べられていますが、現在でも状況は大きく変わっていないように感じます。 出展：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098021 本記事ではGoogleが提供する機械学習システムの開発プラットフォームであるTensorFlow Extended(
データサイエンティストや機械学習エンジニアが、可能な限り統計学や機械学習やプログラミングを使って課題を解決するべき3つの理由 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) しばらく前のことですが、旧知のTakayanagi-sanがこんなブログを書いておられました。 ビジネス上の課題を解決していくことは当然必須であるが、データ分析者としてのキャリアを積みたいのであれば、データ分析に関係のない仕事はできるだけ避けたほうが良い。 このような環境で職務経験を積み上げた先にあるのは「おしゃべり課題解決コンサルおじさん」であり、データ分析者ではない。（中略） 私の意見では、個人のキャリアは会社とは切り離して考えるべきであり、従業員は経営者視点（会社が儲かるなら何でもやる）になってはいけない。会社や顧客のために個人のキャリアや生き方（データ分析以外の仕事も何でもやるデータ分析者）を犠牲にするような労働はすべきではない。 個人的にはこの意見は至極尤もだと感じましたが、当然ながらデータ分析業界の中での議論を見ているとそれなりに異論も出て
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The Data Visualization Society’s First Trip Around the Sun
It’s official: Data visualization has gone mainstream
キヤノンMJ、ESETのクラウド型マルウェア検出「ESET Dynamic Threat Defense」およびEDR「ESET Enterprise Inspector」を5月発売
