構成図を描く際に気をつけていること - NRIネットコムBlog
こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか？ 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している３つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト
テレワーク環境の可視化 - sparkgene’s blog
2020年3月からテレワーク(Work From Home)が始まり、常時同じ部屋にいることも増えたこともあって、いくつかのデバイスを24/7で稼働させることを始めたけど、やりたかったとこまで一旦終わったのでブログにまとめてみました。 現在はこんな感じにモニターの下に置いて使ってます。 室温と湿度の可視化 まず最初にやったのが、M5StickCにFreeRTOSを入れて、DHT11センサーモジュールで室温と湿度を収集し、Raspberry Pi 3上で動いているAWS IoT Greengrass v1(v1.11.0)を経由してAWS IoTにデータを送っている。 IoT Coreで受け取ったデータはRuleの設定で、AWS CloudWatchのメトリックスとして登録され、その情報を使ってダッシュボード機能で可視化した。 ついでにAmazon QuickSightでも見れるようにしたか
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
あ on Twitter: "選挙報道と地図表現は切っても切れない関係がある。今回の米大統領選でも各社工夫していて面白い。この中だと一目で各州の影響力が分かる①と③がいい。②は地図学の授業でやっちゃダメと習ったやつだ。 ①日経 ②NHK ③NYtimes ④… https://t.co/Kjz0odLZW4"
選挙報道と地図表現は切っても切れない関係がある。今回の米大統領選でも各社工夫していて面白い。この中だと一目で各州の影響力が分かる①と③がいい。②は地図学の授業でやっちゃダメと習ったやつだ。 ①日経 ②NHK ③NYtimes ④… https://t.co/Kjz0odLZW4
『音の速さが見えるデバイス』が単純だけど超面白い！「音速の可視化とは面白い発想」「日本科学未来館か上野の科博に置いてほしい」
Ken Kawamoto（ガリのほう） @kenkawakenkenke 河本健／Staff Software Engineer @Google Sydney🇦🇺／https://t.co/FTYOuNwzCAとか「子供がマッサージしたくなるTシャツ」とか1Click飲み.jpとかソフトからハードまでなんでも作る人です。作ったものは全部ここ：俺.jp https://t.co/apxCRFYaGf Ken Kawamoto（ガリのほう） @kenkawakenkenke 単純だけど超面白いの作った！「音の速さが見えるデバイス」。音を感知すると光るモジュールを並べると、拍手の音が飛んでいく様子が目で見える。うちの子も「音が動いてくんだね！」と大興奮。長い廊下のある科学館とかに置かせてもらいたい。体育館なら同心円に広がってく様子や反響が見れるかも。 pic.twitter.com/1EM0
『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
アニメーションで感覚的にハッシュ関数「SHA-256」の算出過程を理解できる「SHA-256 Animation」
電子証明書の暗号化やブロックチェーンは、入力された値からまったく異なる値であるハッシュ値を算出する「ハッシュ関数」によって成り立っています。エンジニアのGreg Walker氏が、代表的なハッシュ関数である「SHA-256」のハッシュ値算出の過程をアニメーションで表示できるプログラム「SHA-256 Animation」を公開しています。 GitHub - in3rsha/sha256-animation: Animation of the SHA-256 hash function in your terminal. https://github.com/in3rsha/sha256-animation 実際にプログラムを動かしてみたムービーが以下のものです。 ハッシュ値が生成される様子を「SHA-256 Animation」で観察するとこんな感じ - YouTube プログラムを動かす
チャートで見る世界の感染状況 新型コロナウイルス
データの集計方法 感染者数や死者数は世界保健機関（WHO）や各国政府の発表をもとにまとめています。世界全体の感染している人、回復した人、死者の数はジョンズ・ホプキンス大の集計です。 閉じる 編集 榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 ディレクション 清水明、久能弘嗣、安田翔平 デザイン・マークアップ 安田翔平 プログラム 加藤皓也、清水正行、森川将平、中川万莉奈 日経電子版に登録していない方へ 登録すると、有料会員限定の記事が毎月決められた本数まで無料で読めます。 ※「同意して次へ」ボタンを押下することで日経ID利用規約および日経IDプライバシーポリシーに同意したものとみなしますので、お読みの上でお進みください。
新型コロナウイルス感染 世界マップ
編集榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 ディレクション清水明、久能弘嗣、安田翔平 デザイン・マークアップ久能弘嗣、安田翔平 プログラム加藤浩也、清水正行、森川将平
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
North Korea Missile Test Visualization
This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi. The data for this visualization are sourced from the CNS North Korea Missile Test Database, which is the first database to record flight tests of all missiles launched by North Korea capable of delivering a payload of at least 500 kilograms (1102.31 pounds) a distance of at least 300 kilometers (186.4 miles). The database captures advanceme
いろんな平均たちの関係を『たった1つの円』で可視化してみる｜迫佑樹オフィシャルブログ
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 高校2年生で習う数学の1つに，『相加相乗平均』の関係というものがあります． 初めて「平均」という単語が出て来たのは小学校の時でした． あの頃は，単純に総和を求めて，個数で割ってあげたものを『平均』と呼んでいましたね 高校ではそれを，『相加平均』と呼んでいます． さて，わざわざ『平均』を『相加平均』に言い方を変えたということは，なにかあるはずです． ここでもう1つ現れる平均が『相乗平均』と呼ばれるもの 相乗平均の例として出した今回の問題をみても分かるように，縦と横の長さが異なるものを均一化しようとしているので，これも一種の平均なわけです． 整理すると，aとbの相加平均及び相乗平均はこのようになります． 先ほど，4と9の相加平均は6.5で，4と9の相乗平均は6となっていたように，『相加平均は常に相乗平均以上である』というのが『相
東京まで物理的距離ではなく交通費が各都道府県からどれぐらいになるかが一目瞭然の「交通費変形地図(都道府県ver)」
by hans-johnson 日本で最も乗降客の多い新宿駅(東京)を起点として、各都道府県で最も乗降客の多い駅まで行くのにどれぐらいの交通費がかかるのか、最安パターンで図示した地図がTumblrで公開されています。 Geodata Visualize - 交通費変形地図（都道府県ver）... http://geodatavisualize.tumblr.com/post/149822189576/%E4%BA%A4%E9%80%9A%E8%B2%BB%E5%A4%89%E5%BD%A2%E5%9C%B0%E5%9B%B3%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8Cver 制作したのは地図・地理・位置・空間に関わる作品を作っているGeodata Visualize。かかる交通費については乗換案内サービスのジョルダン、および旅行比較サイトのトラベルコちゃんを用い
JavaScriptでグラフ描画入門！全８個のライブラリをコード付きで一挙に解説！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、JavaScriptを使って「グラフやチャートを描きたい！」とか、「さまざまなデータを可視化させたい！」という人にオススメのJSライブラリをご紹介しようと思います。 また、すぐに使い始められるように、ミニマムな構成の「サンプルコード」も合わせて掲載しているので、自分に合ったライブラリを使う取っ掛かりになれば幸いです。 ■Chart.js 【Chart.js】 最近、活発にバージョンアップをしている「Chart.js」は、すべてのグラフが自動的にアニメーション表示されるユニークな仕掛けを持っており、シンプルで理解しやすい記述が出来る点も魅力です。 グラフの種類は少ないものの、モダンブラウザ＆レスポンシブ対応で、あまりカスタマイズせずに「デフォルト」のままでも手軽に使えるでしょう。 【 基本の書き方 】 「chart.js」ファイルは、公式
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首都圏2500万人の移動需要データから電車の混雑予測、田園都市線は準急の時間帯に混雑が平準化、小田急線は……【地図と位置情報】
Life Expectancy Can Vary By 20 Years Depending On Where You Live
アキバエレショーで見てきたWi-Fi可視化が面白かった件
