CiNii Articlesから共著関係ネットワークの可視化 - よしなしごと
みたいなWebアプリを作りました。 CiNii CoAuthor Network http://ciniicoauthornetwork.appspot.com/ id:haseharu先輩のアイディアやアドバイスによるところばかりです。ありがとうございます！ キーワードを入力すると（時間はかかりますが）以下のような感じでネットワーク図といくつかの統計指標を出力します。 データ抽出の条件は以下のとおりです。 検索結果の上限は1000件 ノードが著者（大きさ・色は論文数によって決めています）、エッジが共著関係にある論文数を表しています。 重複データはタイトル完全一致を条件として除去 著者名の先頭がアルファベット・カタカナで始まっているデータは除去*1 同姓同名の著者は区別していません。 単著の論文が1件のみのデータはネットワーク図には表示していません。 こんな感じなのであくまでも参考程度の情
Pythonで使う可視化ライブラリまとめ - St_Hakky’s blog
こんにちは。 PyCon2017のビデオを全部ではないですが、気になったタイトルのものだけ見ているんですけど、その中で面白いものをみつけたので紹介します。 PyCon2017：Python's Visualization Landscape Pythonにはめちゃめちゃ沢山の可視化ライブラリがあります。 ぶっちゃけどれ使ったら良いんだみたいな感じになりますし、それぞれ特性はあるんだろうなぁとは思いつつも、「まぁmatplotlibとかseabornとかでいいか」みたいな感じになっちゃったり、「おぉーこれ便利じゃん」みたいな感じで、その場しのぎコードを書いたりしてあとで死にたくなります笑。 同じような思いはみんなもっているようで、PyCon2017で以下のプレゼンがされていました。 youtu.be 動画中で使われている、スライドは以下からみれます。 speakerdeck.com 最近見つ
機関誌「オペレーションズ・リサーチ」 – 公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会
日本オペレーションズ・リサーチ（OR）学会の機関誌として，また国内唯一の日本語によるORの専門誌として， ORに関する理論や応用例，最新の技術動向などをわかりやすく紹介し，ORの普及と発展に資することを目的としています． 各号毎に最新の話題を取り上げた「特集」，主としてORの手法の体系的な知識をまとめた「連載講座」，理論や応用例などをわかりやすく説明した「解説」，OR事例を研究論文の形にまとめた「事例研究［論文］」と「事例研究［レター］」，皆さんの記憶にとどめておきたい手法の紹介や自己の経験をとりまとめた「ORメモランダム」，機関誌に関する意見をまとめた「会員の声」などで構成されます． このうち，「特集」，「連載講座」，「解説」は編集委員会で案の作成から原稿の校正まで責任を持って行いますが，皆さまからのご提案も喜んでお受けいたします． その他は，ほとんど皆さまからのご投稿次第のものばかりで
Learn R, Python & Data Science Online[B!]新着記事・評価 - はてなブックマーク
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新菱冷熱、HoloLensを利用する気流シミュレーション「CFD」可視化システムを開発
新菱冷熱工業は、数値流体解析による気流シミュレーション「CFD」の結果をHoloLensによって可視化するシステムをソフトウェアクレイドルと共同開発したと発表した。実際の室内空間に、気流シミュレーション結果を重ねて確認できる。 新菱冷熱工業が20年以上かけて実用化に取り組んできたCFD技術は、現在では顧客向けの設計提案をはじめ、既存の施設における温熱環境などの課題抽出や改善案の検討などさまざまな場面で活用されている。しかし、CFDの結果を、顧客らに向けて、わかりやすく、かつ提案したいイメージ通りに伝えるためには、複雑な結果を見やすくまとめる必要不可欠で、報告書の作成やプレゼンテーションにおいて非常に多くの労力と工夫が必要だった。 これらの課題を解決するため、より効率的に提案・課題抽出が可能な手法として、AR/VR/MRなどの可視化技術に着目。その中で、実際の空間に仮想空間を融合できるMR技
複雑なものを、複雑なまま、ビジュアルに!｜生かす人材｜日経BizGate
記事保存 日経BizGate会員の方のみご利用になれます。保存した記事はスマホやタブレットでもご覧いただけます。 予防医学者の石川善樹氏がさまざまな分野のエキスパートと対談しながら、脳とうまく付き合う方法を探る連載シリーズ。第19回のお相手は石川氏らが創業した研究開発型ベンチャーに所属する電脳クリエイター、出雲翔氏です。「ビッグデータ×ビジュアル化」のトップクリエイターとして、世界的に活躍する出雲氏。ビッグデータや人工知能（AI）が技術革新をけん引する時代に、なぜビジュアル化が必要なのか、ビジュアル化で何が変わるのか、聞きました。 データを使い「新しい視点」を提供 石川 善樹氏（いしかわ よしき） 1981年広島県生まれ。東京大学医学部健康科学科卒業後、ハーバード大学公衆衛生大学院修了、自治医科大学で博士（医学）取得。「人がより良く生きるとは何か」をテーマとして、企業や大学と学際的な研究を
【11次元のベン図】あなたは本当のベン図をまだ知らない - プロクラシスト
こんにちは！ほけきよです。 ベン図ってご存知ですか？ 高校1年か2年くらいで習う、集合を表す図です。 文系が高校数学において、唯一社会人になっても使う理系の図かもしれません。 どのくらい大事かというと、このように、「会議でスマートに見せる100の方法」の第1項目にあげられるほど重要です。 (出典)会議でスマートに見せる100の方法 ベン図を制してこそ、会議を制することができ、また出世街道を制することができると言っても過言ではないのです。 しかし、この図のように本当に, つまりたった2つの集合のベン図を書くだけで頭が良いと言えるでしょうか？？ 今回は、3つ以上のベン図を紹介します。これを書くことで、真の会議の王者になりましょう！ n=2 n=3 n=4 n=5 美しいベン図はどこまで書くことができるの？ n=7 美しいベン図のフロンティア、n=11 終わりに n=2 基本の型ですね。ベン図で
Gradient Boosting explained by Alex Rogozhnikov
Gradient boosting (GB) is a machine learning algorithm developed in the late '90s that is still very popular. It produces state-of-the-art results for many commercial (and academic) applications. This page explains how the gradient boosting algorithm works using several interactive visualizations. Decision Tree Visualized
Japan.R 2016に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
遅くなったけど今年もJapan.R 2016に参加してきたのでメモしとく。 Japan.R 2016 - connpass Japan.R 2016 #JapanRの座席表 - セキココ Japan.R 2016まとめ - Togetterまとめ スペシャルゲストによるオープニングトーク スペシャルゲスト = 石田基広氏 最近Rでやったこと 授業の採点 情報処理の課題Excelファイル50枚 正しくsumを使えているか XLConnectパッケージ R使いが読むべき本 Software for Data Analysis Extending R purrrで九九の計算 outer(x, y)でできるがあえてpurrrで実施 まずはvignetteを見るべし ホクソエムとは何だったのか ホクソエムにホクソエムとは何かを尋ねるのは愚問 ホクソエム製パッケージ densratio 確率密度比推定
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
経済指標ダッシュボード
日本経済の動向を把握するのに役に立つ経済指標を一覧できます。国内総生産（ＧＤＰ）成長率や物価上昇率など政府・日銀が注目する指標から金融市場の指標まで、データやグラフの保存もできます。
Cytoscapeを使ったデータの可視化｜統合TV(togotv)
イベント・講習会の情報 開催日時：2016-01-27 講習会名： AJACS薩摩 講師： 櫛田 達矢 （ 科学技術振興機構 バイオサイエンスデータベースセンター (NBDC)） 会場： 鹿児島大学医学部共通教育棟6階マルチメディア情報演習室(桜ヶ丘キャンパス) PDF：リンク先のページ中央の「Download」ボタンを押すとダウンロードできます。 このテキストを引用する際はDOIをご利用ください。DOI: 10.7875/ajacs.2016.007 この講習に関連するタグ：実習 AJACS パスウェイ解析 発現解析 遺伝子 可視化 ソフトウェア この記事は、クリエイティブ・コモンズ 表示 ライセンスの下で利用可能です。 利用にあたっては、下記のクレジットを必ず表示してください。 © 2016 DBCLS TogoTV / CC-BY-4.0
XKCD Plots have Landed in Matplotlib! | Pythonic Perambulations
One of the most consistently popular posts on this blog has been my XKCDify post, where I followed in the footsteps of others to write a little hack for xkcd-style plotting in matplotlib. In it, I mentioned the Sketch Path Filter pull request that would eventually supersede my ugly little hack. Well, "eventually" has finally come. Observe: inline Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environ
Graphics in Python — Computational Statistics in Python
Graphics in Python¶ The foundational package for most graphics in Python is `matplotlib <http://matplotlib.org>`__, and the `seaborn <http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/>`__ package builds on this to provide more statistical graphing options. We will focus on these two packages, but there are many others if these don’t meet your needs. There are also several specialized packages that mi
Cloudera Blog
Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
人工知能がどのようにして次の手を考えているのかが可視化されるチェスゲーム「Thinking Machine 6」
史上最高のチェスプレーヤーと称されたガルリ・カスパロフをIBMのスーパーコンピューターDeep Blueが倒して以来、チェスや将棋、囲碁などのボードゲームで人工知能プログラムが腕を競い合うことは当たり前になり、人工知能技術は急速に進化しています。そんな人工知能プログラムがチェスで次の一手を考えているときに、盤面のどの部分をどのくらいシミュレーションしているのか一目で分かるプログラム「Thinking Machine 6」が公開されています。 Thinking Machine 6 http://bewitched.com/chess/ 上記ページには、JavaScriptで作られた、人工知能と対戦できるチェスプログラム「Thinking Machine 6」があります。盤面手前の白がプレイヤーで、黒が人工知能。駒は、ドラッグ＆ドロップで動かすことができます。 白が先手なので、ポーンを動かすと
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カナダの大学が「ダークマター」の可視化に成功──宇宙を支える「巨大な網目」が浮かび上がった
経産省、重要技術の海外流出防止へ本腰 産業マップ構築でサプライチェーン可視化 （日刊工業新聞電子版） - Yahoo!ニュース
The Olympic Medal Table Visualized Gapminder Style