データをデザインするということ 〜 データビジュアライゼーションの方法
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog データ領域、サイエンス領域のデザイン責任者兼クリエイティブディレクションを担当している駒宮大己(コマミヤヒロキ)です。私たちのチームでは、ヤフー・データソリューションサービスをはじめ、Yahoo! JAPAN研究所、サイエンスを活用した最先端技術のインターフェイスデザイン、ヤフーを利用されるお客様のデータ保護やプライバシーに関するUXデザインを担っています。 私たちはビッグデータという、まだ正解のない新しい領域のデザインをしています。その上でビジュアライゼーション時に自分自身が意識していること、学んだことを、チームメンバーの奥村奈々(オクムラナナ)とともに紹介いたします。 ヤフー・データソリューションとは 私たちが主として担当して
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
効果的なダッシュボードについて考える｜Takayuki Suzuki｜note
こんにちは。Takayuki Suzukiです。 2回目の投稿となる今回は、意思決定や分析に効果的なダッシュボードについて考えてみたいと思います。 目次 ・ダッシュボードとは ・ダッシュボードのメリット ・ダッシュボード構築のポイント ・効果的なグラフ作成のための参考図書・URLダッシュボードとはダッシュボードは、あらゆる情報を一目で把握できるように指標やデータが配置されたものです。掲載する情報はグラフとして表現される場合が多いですが、マトリクス表やコホートも必要に応じて載せたりします。 またダッシュボードを構築する上ではTableau / Google Data Studio / Redashなどのダッシュボード専用ツールを活用します。 （下図はGoogle Data Studioのサンプルダッシュボードです。） ダッシュボードのメリット問題や新たな気付きの早期発見につながる ダッシュボ
企画を通す人が実践する｢2軸グラフの法則｣
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