テレビ朝日、家庭の電力使用量グラフから「テレビ」削除で物議 「丁寧さに欠けていた」：「テレビ」の電力使用量は全体の8.2％（1/3 ページ） 猛暑が続き、電力需給がひっ迫しているとして政府が企業や各家庭に節電を呼びかける中、テレビ朝日が家庭の電力使用量に関するグラフを加工して番組で紹介したとして物議を呼んでいる。Twitterで拡散されている画像によると、番組ではグラフから「テレビ・DVD」の使用分（8.2％）をカットして放送していた。Twitterでは「捏造だ」「悪質すぎる」などの声が挙がっている。Twitterでの指摘に対し、同社は事実関係を認めた上で「丁寧さに欠けていた」と釈明した。 電気使用割合が4番目に多い「テレビ」 経産省調査 テレ朝が番組で紹介したのは、資源エネルギー庁（経済産業省）が作成した「家庭における電気の使用割合」（夏季の午後7時ごろ点灯帯）という資料。元の資料を見る
「私が作成したものとほぼ同一ですが、掲載許可とかの連絡こなかった」 この著書は、いわゆる「弱者男性」の人口推計に踏み切ったという『弱者男性1500万人時代』で、2024年4月24日に発売された。Amazonの書籍ジャンルのランキングで1位になるなどして、注目を集めている。 データ分析による男女論をSNS上で発信している「すもも」さん（＠sumomodane）は同日、自らの専門に近いこともあってすぐに著書を購入したが、その中でグラフの無断使用に気づいた、とX上で報告した。 「あれ？このグラフ、私が作成したものとほぼ同一ですが、掲載許可とかの連絡こなかったです」 すももさんは、著書のグラフと自ら作成のものの比較画像も載せた。グラフでは、研究者の国際プロジェクト「世界価値観調査」について、先進25か国の抜粋部分がデータとして使われていた。その結果、日本の未婚男性は、先進国で最も幸福度が低く、未婚
マイクロサービスについて考えていたら疲弊したので、少し技術者らしく形式的に見てダメのものを思考から削ぎ落としたいと思った。 グラフ理論などコンピュータサイエンスの基礎を交えて話をするが、基本的には当たり前のことしか言わないと思うのでここに書くことを意識せずとも暗黙的に実践している人も多いだろう。 なお、個人の意見でしかないのであっているか間違っているかはわからないし、筆者にこの記述に反した実装を否定する意図はない。 今回は適当に書き散らかすのでかなりテイストが違うが他のブログと同一人物が書いている。乗っ取り等ではないです。 TL;DR マイクロサービスはDAGとすると考えやすいしデプロイしやすい 閉路があるなら設計を見直した方がいい DAGかどうかはサブシステムレベルでそれぞれ考えると簡単 デプロイに関係するリポジトリでは閉路がないことを意識させる設計にするといい マイクロサービスと疲弊
データ視覚化やダッシュボードデザインは文字通り「視覚化」「デザイン」というくらいですので、目に見えているところだけを語られがちです。しかし、実は最も重要なのは徹底したオーディエンス（ユーザー）主義の意識、そして質の高い問いの設定です。なぜなら、オーディエンスは、つまらないと感じたり、わからないと感じるとすぐに離脱するからです。これはとても単純で当たり前とも言えるのですが、データ視覚化に夢中になっていると忘れがちなポイントです。 下図は、ダッシュボードに表れるものとその根底に潜む要素を模したものです。データ視覚化の深層部分はこのような氷山で説明できるのではと考えています。 上側半分はよく語られがちですが、下側は見過ごされがちです。ですので、本記事では、上側から下側まで一気通貫のチェックリストを紹介します。弊社では、プロジェクトの開始時から最後まで考えていることです。これらの要素は相互に影響し
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
自分の username/README.md を作る 何はともあれ、自分の README.md を作りましょう。 自分と同じ名前のリポジトリを作成しようとすると、かわいい注意書きが出ます。 「Public にして README を作成すると、 GitHub プロフィールを作れるよ〜」と書いてあります。 画像のように Public と Add a README file にチェックを入れて作成します。 GitHub Profile Summary Cards を使う 続きはこちらに移動しました。
ひでゆき @monkeyrtproject @sundrops2015 @KamiMasahiro @blowind 日本（左）の横軸の上限は12人 外国（右）の横軸の上限は140人 つまり、外国（右）の横軸に合わせると 日本は、一番下の目盛りの20より下になりますね。🤔🤔🤔 2020-08-03 15:44:50
ウェブサイトのアクセス数や訪問者の属性を分析するために「Google Analytics」を使っている人は多いはず。無料のオープンソースソフトウェア「GoAccess」を使うと、トラッキングコードをウェブサイトに埋め込むことなく、リアルタイムにアクセス状況をターミナルやブラウザ上で可視化することができます。 GoAccess - Visual Web Log Analyzer https://goaccess.io/ 今回はUbuntu 18.04上にGoAccessをインストールしてみます。最新版をインストールするには下記コマンドを実行すればOK。 echo "deb http://deb.goaccess.io/ $(lsb_release -cs) main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/goaccess.list wget -O -
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
（以下本文） ついに東京都の新型コロナ死亡者が4/25(土)の発表をもって100人を超えました。本日4/27(月)の新しい感染者は39人と目減りしているのですが、感染者数は検査数にも左右されてしまうのであまりあてにならないと思います。やはり死亡者を知ることで制度の高い予測や対策ができると思うのです。 なお私は専門家でもなんでもありません。ただ東京都に住む、新型コロナを正しく恐れようとしてしているおじさんです。 では、さっそく100人超の死亡者の内訳を見ていきましょう。 元データは「東京都の新型コロナウィルス（COVID-19）死亡者データ」 その前に元データですが、先日も共有したこちらのGoogleスプレッドシートです。東京都の発表を元に個人の方がまとめているという便利な新型コロナ死亡者まとめデータです。 なぜ東京都がこのデータを公式にオープンデータとして公開しないのかが謎でしょうがありま
はじめに GitHub で Mermaid がサポートされました。 Mermaid は図やグラフを描画するの独自の記法を持ちます。 その記法を Markdown のコードブロック中に記述するだけで図を描画できるのが便利です。 ...便利なのですが、記法が独特なことや機能が豊富なことから、とっつきにくいところもあります。 弊社[1]では みんチャレ 開発の情報共有ツールとして esa.io を活用しており、 esa も Mermaid をサポートしており以前から活用していました。 この記事では、私がこれまでに活用してきた中から特に便利だと感じた機能を紹介します。 ちなみに Zenn も Mermaid をサポートしているため図を描画できます。 Gantt ガントチャートです。 私が Mermaid を使いたいと思ったきっかけの機能です。 まずは、一番シンプルな例を書きます。 gantt Co
コンピューターの通信をキャプチャするソフトウェアとしては「Wireshark」が有名ですが、Wiresharkは大規模なネットワークの通信を常時キャプチャして表示するのは得意ではありません。無料でオープンソースの「Moloch」は、大規模なネットワークで通信を常時監視し、わかりやすく表示するのに適したソフトウェアです。 Moloch https://molo.ch/ 記事作成時点ではCentOS 6／7／8、Ubuntu 16.04／18.04向けにコンパイル済みのパッケージが提供されているので、今回はUbuntu 18.04にMolochをインストールしてみます。 Molochは検索エンジンのElasticsearchを使用するため、Elasticsearchも準備しておく必要があります。今回はMolochが動作するサーバー上にDockerコンテナとしてElasticsearchを構築し
Introducing amazing graphs which are drawn by listed Japanese companies in 2020.Read less
まとめプログラミング未経験から1ヶ月ほどで、将棋の評価値の新たな方法でのグラフ化を行うPythonツールを作った。 https://github.com/k-the-p/notherscore この記事は2本立てです。プログラミングより結果のグラフや将棋に興味がある方はもう一方の将棋編から読むことをおすすめします。 未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（将棋編） 目標評価値以外の観る将の楽しみとして、手の広さの可視化を提案するAIはわれわれアマチュアの将棋への親しみを大幅に向上させてくれた一方で、棋士が悩みに悩んだ結果として評価値が下がる手を指してしまったときに、「悪手きたwwww」と騒ぐ主にABEMAのコメント欄には忸怩たる思いがあった。 とはいえ、もう評価値を知らなかった時代に後戻りするなんてことは誰にもできないだろう。そして、電王戦から将棋にハマった自分自身とし
理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
都道府県別新型コロナウイルス感染者数マップ
当マップの更新は、一部都道府県による感染者症例の非公開と当社リソース不足により、2020年11月末で終了しました。 CSV GeoJSON(β) / 緊急事態宣言状況JSON / 定義（Readme&FAQ） / 活用事例紹介 お問合せ / ご寄付 / Hosted by ロリポップ！レンタルサーバー by GMOペパボ / Powered by ArcGIS by ESRIジャパン
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間の因果効果を実験データや観測データから推定することを目的とした統計学の一分野です。単に因果推論といった場合は統計的因果推論を含むより広い概念を指すことがありますが、簡単のため以下では因果推論といえば統
fixedsoda on Twitter: "暗証番号分布。まず目につくのは xxyy 系。さすがに xxxx は簡単すぎると思うのか意外と薄い。6969 がなぜか大きい。ちょっとずれてるところに濃い点があるけどなんだろ、とおもったら5150。これヴァン・ヘイレンだろ。 https://t.co/Ks96Tece7W"
暗証番号分布。まず目につくのは xxyy 系。さすがに xxxx は簡単すぎると思うのか意外と薄い。6969 がなぜか大きい。ちょっとずれてるところに濃い点があるけどなんだろ、とおもったら5150。これヴァン・ヘイレンだろ。 https://t.co/Ks96Tece7W
Tableauによる最新版『可視化ベストプラクティス』〜Tableau Blueprint〜 #tableau | DevelopersIO
先日のブログでも紹介しましたTableau社によるベスト・プラクティス集『Tableau Blueprint』。 当エントリでは、その中から『可視化』の部分にフォーカスを当てたトピック『Visual Best Practices』に関してその内容をまとめて見たいと思います。 Visual Best Practices - Tableau 目次 はじめに ユーザー視点に立って考える コンテキスト 適切なチャートの選択 レイアウト 配色 タイトルと字幕 ツールチップ フォント ダッシュボードのサイズ ダッシュボードに対話性を持たせる パフォーマンス設計 まとめ はじめに ダッシュボードの究極的なゴールは『ユーザーが答えを簡単に導き出すことが出来る』ことと言えるでしょう。如何に見栄えの良い、美しいダッシュボードが出来たとしてもユーザーがそれを使って洞察を得て答えを見つける事が出来なければ何の役に
映画「Dumb Money 」のローリング・キティさん、3年ぶりのSNS復帰でアメリカイナゴが無駄に沸き立つ
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
Sqliteviz is a single-page offline-first PWA for fully client-side visualisation of SQLite databases or CSV files. With sqliteviz you can: run SQL queries against a SQLite database and create Plotly charts and pivot tables based on the result sets import a CSV file into a SQLite database and visualize imported data export result set to CSV file manage inquiries and run them against different datab
Amazon Web Services(AWS)がIoTアプリケーションの開発者向けにダイアグラム作成用オープンソースライブラリ「Diagram Maker」を公開しました。Diagram Makerを利用することで、開発者が外観や使い勝手などを独自に定義しつつ、簡単にダイアグラムエディタ機能をアプリケーションに実装することができるようになります。 Diagram Maker · A library to display an interactive editor for any graph-like data. https://awslabs.github.io/diagram-maker/ GitHub - awslabs/diagram-maker: A library to display an interactive editor for any graph-like data.
Comfy | 賃貸物件検索サービス コンフィ
地図とグラフでサクサク探せる賃貸物件検索。「最高に探しやすい！」「抜群に使いやすい」「なにこれめちゃ快適！」「相場とかいろいろわかってしまう」などのユーザさんの声多数
by OIST ドラマなどで窃盗をとがめられた犯人が「この手が勝手にやったんです」と供述するシーンを目にしたことがある人も多いはず。人間社会ではこんな言い訳は通用しませんが、最近の研究結果では、タコの触手は実際に本体とは独立して制御されていることが示唆されています。 Researchers model how octopus arms make decisions - AGU Newsroom https://news.agu.org/press-release/researchers-model-how-octopus-arms-make-decisions/ Octopus Arms Are Capable of Making Decisions Without Input From Their Brains https://www.sciencealert.com/here-s-ho
２０１３年報道写真展 記者講演会抜粋 – 東京写真記者協会
（2014･2･15日本新聞博物館） 日本新聞博物館主催の「2013年報道写真展 記者講演会」が14年2月15日（土）、同館のニュースパークシアターで開かれ、「見せましょう！日本の底力を」－JR南浦和駅で車体とホームの間に挟まれた女性の救出劇の様子を捉え、2013年東京写真記者協会賞（グランプリ）を受賞した読売新聞東京本社・繁田統央記者、「今年もふたりで～福島県飯館村の春～」で自宅の縁側で桜を見るお年寄り夫妻の姿をルポして企画部門奨励賞を受賞した毎日新聞社・須賀川理記者が講演しました。コーディネーターは東京写協の花井尊事務局長。講演のあと会場からの質問に答えながら、日ごろの取材活動、紙面だけでは語り尽くせない報道への思いなどについても語って頂きました。現代社会で写真・映像による報道に求められている役割や写真ジャーナリズム全般についても話し合いました。（以下はその抜粋です） 【花井コーディネ
東京都で行われている新型コロナウイルス検査について、「こんなに桁違いに検査数を増やした」などとするグラフ画像付きの投稿が拡散した。だが、元のデータの集計方法が大きく変更されたことによるもので、最近になってPCR検査数が桁違いに急増したという事実はない。（楊井人文、大船怜） チェック対象 東京都の新コロナ陽性者数が地道に増えてるって話題だけど、・・・こんな桁違いに増やしたのに陽性者がこんだけしか増えてないってのは、・・・（以下、略）（東洋経済オンラインのグラフ画像添付あり） （Twitter、2020年6月28日投稿） 結論 【誤り】厚労省は6月17日から、東京都の検査実施人数を、それまで除外していた「医療機関による保険適用での検査人数」を含めて発表するようになり、そのデータを元に東洋経済オンラインのグラフが掲載されていた。実際の東京都の検査実施人数が桁違いに急増した事実はない。 検証 投稿
![[新型コロナFactCheck] ｢(6月中旬)東京都が桁違いに検査数を増やした｣は本当か？](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c416fdace09e15f5419a92f914c9dbefa569481b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Finfact.press%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F07%2Ftoyokeizai-graph.png)
近年ではイヤフォンジャックのないスマートフォンが多く販売されている。トレンドのっとれば、TWS（True Wireless Stereo）イヤフォンと合わせて快適に使いたいところだが、ここはあえて有線イヤフォンが利用できるイヤフォンジャックを備えたスマートフォンを見ていこう。 5年でハイエンドスマホの多くがイヤフォンジャックが廃止 イヤフォンジャックが廃止されたスマートフォンを見ると、比較的高価な機種が多い。例として2017年と2021年に発売されたハイエンドスマホでのイヤフォンジャック搭載率をグラフに示す。 ハイエンドスマートフォンの定義としては、iPhone（SEシリーズ除く）と、AndroidスマートフォンではSnapdragon 800番台採用、またはそれに準じたスペックを持つスマートフォンとして掲載している。バリエーションモデルについてはカウントしていない。 グラフを見比べると、
星野佳路の履歴書｜星野リゾートが「ボロボロの宿」だった頃。お金はない、人も採れない、ビジョンはある ＃ぼくらの履歴書 - ぼくらの履歴書｜トップランナーの履歴書から「仕事人生」を深掘り！
※この記事は2020年1月に取材・撮影した内容です 「教科書には出てこない課題が山積みだった」 自らのキャリアをそう振り返ったのは、星野リゾート代表の星野佳路（ほしの・よしはる／ @skier1960 ）さん。大学院で経営学を修めた理論家、という一般的なイメージからは想像できない一言かもしれません。 破綻した数々のリゾート施設を再生させてきた経営手腕が評価され、ついた渾名は「リゾート再生請負人」。今や、日本発のラグジュアリーホテル「星のや」に上質な温泉旅館「界」など、圧倒的な知名度のホテルブランドを率いています。 そんな“ホテル業界の革命児”も、これまでのキャリアは試行錯誤の連続でした。 家業にもかかわらず、副社長職を解雇された過去。その後も、不良債権案件の引き受け、未曾有の震災に直面するなど、想像を絶する困難が続きました。そんなピンチの中でも常にチャンスを見い出し続け、「教科書には出てこ
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
数理最適化 Advent Calendar 2022 の記事です。 何の話かと言うと Pythonではじめる数理最適化 ―ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう― 作者:岩永二郎,石原響太,西村直樹,田中一樹オーム社Amazon 上記の書籍の第7章では、次のような問題を取り扱っています。 細かい点は書籍に譲りますが、まず、生データとして次のようなデータが与えられます。 これは、あるショッピングサイトの利用履歴を集計して得られたもので、あるユーザーが同じ商品を閲覧した回数（freq）と、その商品を最後に閲覧したのが何日前か（rcen）の2つの値から、そのユーザーが次にサイトにやってきた時に、再度、その商品を閲覧する確率（prob）を実績ベースで計算したものです。実績ベースのデータなので、ガタガタしたグラフになっていますが、理論的には、 ・freq が大きいほど prob は大きくな
お詫びと訂正 本記事で、数理モデルによる新型コロナウイルス感染者数の推移の分析において、感染者数の計算に不備があることが、ユーザーの方からのご指摘で分かりました。 このため設計通りの分析結果が得られていない状態で情報を提供しておりました。 私たちが直面している、非常に関心の高い内容にも関わらず、十分な検証を実施せず情報提供をしていましたことを深くお詫び申し上げます。 申し訳ございません。 感染者数の計算処理を修正し、分析結果、グラフ及びプログラム（github）を訂正致しました。 また、タイトルとサムネイルだけをご覧になって、誤解される方もいらっしゃるかもしれませんので、数理モデルが推定した収束時期は削除しました。 さらに、感染者データのCSVファイルが更新されていましたので、3月11日までの感染者数データをダウンロードして使用しています。 お気づきの点等ございましたら、ご指摘いただければ
科学技術情報分析の面白さ
下記のイベントで講演した資料です。私はDay 1に「科学技術情報分析の面白さ」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2021 https://peatix.com/event/3120368 「データ可視化研究の可視化」を始め、テキストマイニングやネットワーク分析を用いた事例を紹介しつつ、特許や論文・学術文献といった科学技術情報の面白さや動向をお話しました。データ可視化・分析に係る方々の参考になれば幸いです。 Day 1 https://www.youtube.com/watch?v=VxaZR55H9dE Day 2 https://www.youtube.com/watch?v=ZFxLzngdN_c
ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
グラフアルゴリズム実践活用術
情報オリンピック夏季セミナー 2023: https://jcioi-summer-seminar-2023.peatix.com/ での講演スライドです。 講義概要: アルゴリズムを勉強していると，グラフアルゴリズムにたくさん出会います．しかし，グラフアルゴリズムが現実世界でどのように活躍しているのかについては目に触れる機会はあまりありません．本講演では，実社会で登場するグラフデータについての問題と，どのようなグラフアルゴリズムがそれらの問題を解決しているかについてご紹介します． ノイズ除去のソースコード: https://colab.research.google.com/drive/1Mdr3KGrwuX9jAWHk5pVGH2HaUmLmR-jB?usp=sharing 背景除去のソースコード: https://colab.research.google.com/drive/1vm
YouTubeデータで｢世界各国のヒットチャート流動性｣を視覚化してみる...日本は平均より上｜こちら徒然研究室(仮称)
YouTubeは日本で最もメジャーな音楽メディア今年の2月9日に、Spotifyの一年分のチャートデータを元に、世界各国のヒットチャート流動性を分析しました。 #Spotify の「Weekly Top 200」に登場する楽曲は一年間で何曲にのぼるのでしょうか...？ 国別に総数を計算して比較してみました。 日本は... 下から3番目、つまり世界で3番目にチャートの流動性が低い地域、ということになります。 逆に曲数が多い≒流動性が高いのは→ pic.twitter.com/A9MhKNEHOF — 徒然研究室✍🏻（仮称） (@tsurezure_lab) February 8, 2023 Spotifyデータからみるかぎり、日本のヒットチャートの流動性は72ヶ国中、下から3番目に低かったのですが、それはあくまで「日本のSpotifyユーザーのリスニング行動が示す傾向」です。 日本レコード
EngineeringOpen SourceInclude diagrams in your Markdown files with MermaidA picture tells a thousand words. Now you can quickly create and edit diagrams in markdown using words with Mermaid support in your Markdown files. A picture tells a thousand words, but up until now the only way to include pictures and diagrams in your Markdown files on GitHub has been to embed an image. We added support for
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テレビ朝日、家庭の電力使用量グラフから「テレビ」削除で物議 「丁寧さに欠けていた」
「あれ？このグラフ」著書に「無断転載」されたとXで訴え 扶桑社側は「編集部の不手際」と謝罪も「納得いかない」
マイクロサービスを形式的に見てみる - Juju-62q's blog
データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
10分で自分のGitHubプロフィールをカッコ良くする - Qiita
上昌広先生、日本のコロナ感染拡大状況をグラフで分かりやすく説明←でも何かがおかしい
コマンド一発でウェブサイトのアクセスログをターミナルやウェブブラウザで可視化できる「GoAccess」レビュー
東京都の新型コロナ死亡者が100人を超えたので、その内訳をいろんな視点でまとめてみる｜thimthim
GitHubで使えるようになった Mermaid の便利なところ
無料＆オープンソースで大規模なネットワークを常時グラフィカルに監視できる「Moloch」
このIRのグラフがすごい!上場企業2020
未経験から1ヶ月！Pythonで観る将ライフを向上させた話（プログラム編）
イチローの安打数がポアソン分布にならず正規分布になる理由を考察してみた | ロジギーク
因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog
米国の新規失業保険申請グラフ、コロナウイルスで完全に壊れる : 市況かぶ全力２階建
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
AWSがダイアグラムエディタの開発に便利なライブラリ「Diagram Maker」を公開
タコの8本足は「それぞれが独立したCPUを持つ分散型ネットワーク」だという研究結果
[新型コロナFactCheck] ｢(6月中旬)東京都が桁違いに検査数を増やした｣は本当か？
今、あえて「イヤフォンジャック」付きのスマホを選ぶべき理由
数理最適化と機械学習を比較してみる - めもめも
新型コロナウイルス感染者数を数理モデルで推定 - 四谷ラボ公式ブログ
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