GitHub - mckinsey/vizro: Vizro is a toolkit for creating modular data visualization applications.
Rapidly self-serve the assembly of customized dashboards in minutes - without the need for advanced coding or design experience - to create flexible and scalable, Python enabled data visualization applications Use a few lines of simple configuration to create complex dashboards, which are automatically assembled utilizing libraries such as Plotly and Dash, with inbuilt coding and design best pract
Home | deck.gl
deck.glWebGL2-powered, highly performant large-scale data visualization GET STARTED deck.gl is a WebGL-powered framework for visual exploratory data analysis of large datasets.A Layered Approach to Data Visualizationdeck.gl allows complex visualizations to be constructed by composing existing layers, and makes it easy to package and share new visualizations as reusable layers. We already offer a c
Google Map上にヒートマップを表示する
国土数値情報サイトからダウンロードした都道府県地価調査データ(点)を元にGoogle Map上に群馬県の地価データをヒートマップで表示しました。 国土数値情報からダウンロードしたデータをKMLにコンバートし、さらにJavascriptの配列に変更(手動)してます。 （ぶっちゃけJPGIS(XML)から、直接JavaScriptの配列に変換した方が楽だったような気も…） KML形式への変換の仕方は以下の記事を参照してください。 Google Map上に学校区情報（国土数値情報）を表示する ※追記 Quantum GISでgeoJSON形式で出力することができるので、そっちを使う方がらくでした。 データさえできてしまえば、ヒートマップを表示するのは簡単です。 HeatmapLayerを使用するには、libraries=visualizationを付加してGoogle Map APIを読み込んで
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
xeogl - WebGL-based 3D visualization engine
xeogl introduction xeogl is an open source JavaScript library from xeolabs for 3D model visualization on WebGL. It gives you tools to create interactive 3D worlds in your browser. Load models from formats like glTF or OBJ, or generate them programmatically. Navigate them with the camera and script them with Javascript, to build compelling 3D presentations. Features 3D engine: Uses WebGL for render
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
deck.gl
deck.gl is a WebGL-powered framework for visual exploratory data analysis of large datasets.
Nyle Engineering Blog
OpenAIのWhisper文字起こし25MB制限を解決するPHP, Laravel, ffmpegを使ったファイル分割の例 OpenAIのAPIを使った音声の文字起こしは、今や多くのアプリケーションで利用されています。この記事では、特にWhisper文字起こしの25MB制限に焦点を当て、PHP, Laravel, ffmpeg, PHP-FFMpegなどの技術を使用したファイル分割について詳しく解説します。 OpenAI APIについて OpenAI API We're releasing an API for accessing new AI models developed by OpenAI.openai.com OpenAI APIは、AIを活用した多岐にわたるサービスを提 …
TensorFlow と scikit-learn 分類器の視覚的比較 – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
TensorFlow によるニューラルネットワークと scikit-learn の各種分類器について 線形分離ができないデータセットについて決定境界を描画して視覚的に比較してみました。 scikit-learn については代表的な分類器を、TensorFlow については基本的な MLP を活性化関数を変えて試しています。 データセットは以前にも使った sklearn.datasets.make_moons で、データポイント数は 500 ノイズは 0.1 です。 プロットすると以下のような図になります : scikit-learn の分類器 scikit-learn の代表的な分類器をデフォルト・パラメータで順繰りに試してみました : Gaussian NB, K-近傍法, 決定木, Random Forest, 線形 SVM, SVM, Gaussian Process, AdaBoo
Grafana | Prometheus
Getting startedInstallationConfigurationConfigurationRecording rulesAlerting rulesTemplate examplesTemplate referenceUnit Testing for RulesHTTPS and authenticationQueryingBasicsOperatorsFunctionsExamplesHTTP APIRemote Read APIStorageFederationHTTP SDManagement APICommand LineprometheuspromtoolMigrationAPI StabilityFeature flags VisualizationExpression browserGrafanaConsole templates InstrumentingC
Prometheus - Monitoring system & time series database
«Even though Borgmon remains internal to Google, the idea of treating time-series data as a data source for generating alerts is now accessible to everyone through those open source tools like Prometheus [...]» — Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems (O'Reilly Media) Open Source Prometheus is 100% open source and community-driven. All components are available under the A
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
実際のAWS構成をインポートして3D構成図が描けるCloudcraft Liveがスゴい | DevelopersIO
ども、大瀧です。 以前森永がご紹介した、AWSのかっこいい構成図が簡単に描けるCloudcraftに実際のAWS構成をインポートする「Cloudcraft Live」が追加されました！ Cloudcraft Liveとは Cloudcraftは、以下のようなAWSの3D構成図を気軽にモデリングできる素敵Webアプリです。 十分楽しめるツールなのですが、既存のAWS環境に合わせて一つずつ設定していくのは規模が大きくなってくると辛いものがありました。公開され、現在ベータリリースとなっている今回のCloudcraft Liveは、AWSアカウントのReadOnlyロールをCloudcraftに渡すことで、実際のAWS環境の構成をインポートし自動でコンポーネントの登録やそれらの情報を表示する機能を持ちます。例えば､以下のEC2のように。 お遊び感覚だったこれまでのCloudcraftから、一気に実
TensorFlowの可視化機能を使ってみる - のんびりしているエンジニアの日記
本日はTensorFlowの可視化機能を使ってみる。 皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はTensorFlowの可視化機能を使ってみました。 TensorFlowって何ぞ？といった方はこちらの記事を御覧ください。 nonbiri-tereka.hatenablog.com まずは、可視化用のソースコードを準備しました。Tutrialで用いられているソースコードを少々いじり、 扱いやすいコードにしました。 https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py 可視化用ソースコード import tensorflow as tf import time import input_data import ma
JavaScriptによるデータビジュアライゼーション入門
TOPICS Web , Database , HTML/CSS , JavaScript 発行年月日 2015年10月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-746-1 原書 Data Visualization with JavaScript FORMAT PDF JavaScript、HTML、CSSといったWeb開発者が日頃使い慣れている技術を使って、効果的で印象的なグラフの作成方法をチュートリアル形式で説明しています。さまざまな可視化手法の中から、データをより効果的に魅せるには、どの表現方法がよいのか、どのような技術が必要なのかを解説します。基本的なグラフから、樹形図、ヒートマップ、ネットワークグラフ、ワードクラウド、時系列グラフ、地理情報、複合グラフなど、ステップバイステップで徐々に機能を追加したり改善を加えながら高機能かつインパクトのあるインタラ
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Metabase | Business Intelligence, Dashboards, and Data Visualization
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Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
TechCrunch | Startup and Technology News
GitHub - kurimon/awstool_billing: CloudwatchからAWSの請求情報を取得してグラフ表示できるようにするソフトェア
