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リンク RESAS 地域経済分析システム まちづくりマップ / 近距離移動時間分析 - RESAS 地域経済分析システム 任意に指定した500mメッシュの地点から45km四方における到達時間について、公共交通（飛行機なし）、自動車（高速優先／一般道優先）別に、到達時間をメッシュ図で表示します。 25 にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 【補足】このデータはドアツードアの平均所要時間になります。 電車やバスの時間に合わせれば10分以上短くなることもありますが、家での10分を自分の時間ととらえるか、拘束時間ととらえるかは割といい問題かもしれません。 （所要時間の「期待値」、あまり知られてない概念かも･･･🧐） 2022-02-08 23:27:04
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
にゃんこそば🌕データ可視化 on Twitter: "この日を待ってた。国土交通省が東京23区の3D都市モデルを無償公開。 FBXにも対応してるから、業務用はもちろん、東京を舞台にした3DゲームやVRアプリだって作れる。今後50以上の都市に拡大予定。これは未来が始まったかも！ Pr… https://t.co/xmM18hOjTl"
この日を待ってた。国土交通省が東京23区の3D都市モデルを無償公開。 FBXにも対応してるから、業務用はもちろん、東京を舞台にした3DゲームやVRアプリだって作れる。今後50以上の都市に拡大予定。これは未来が始まったかも！ Pr… https://t.co/xmM18hOjTl
棒グラフと折れ線グラフは似た表現方法です。しばしば交換可能なものとして使われる両者ですが、使うべきポイントには違いもあります。 代表的な例が気温です。気温は棒グラフではなく、折れ線グラフで表現するのが正しいです。 そもそも棒グラフは、棒の長さ（≒ 棒部分の面積）の比率と数値の比率を対応させることで視覚的に数値を比較するものです。したがって、数値が2倍なら棒グラフの長さも2倍になります。棒グラフにおいて、縦軸を省略してはいけないのはそのためです。 しかし、気温において「X倍」に意味はありません。気温が10℃から20℃に上がっても「10℃上がった」とは言いますが「2倍の暑さになった」とは言いませんよね。気温とは、水が凍る温度を0℃、水が沸騰する温度を100℃とする相対的な指標です。気温がマイナスになることはしばしばありますが、これは本当に何かがマイナスになっている、失われているのではなく、水が
にゃんこそば🌗データ可視化 on Twitter: "「クルマ社会と電車社会の境目はどこにあるんだろう？」と思い、簡単に可視化してみた。 2010年国勢調査のデータより、【15歳以上の男性が通勤で使う交通手段1位】で塗り分け。 複数回答なので、例えば「駅まで車・駅から電車」の人は自… https://t.co/fGe8KG99d0"
「クルマ社会と電車社会の境目はどこにあるんだろう？」と思い、簡単に可視化してみた。 2010年国勢調査のデータより、【15歳以上の男性が通勤で使う交通手段1位】で塗り分け。 複数回答なので、例えば「駅まで車・駅から電車」の人は自… https://t.co/fGe8KG99d0
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
にゃんこそば🌓データ可視化 on Twitter: "ニュージーランドの街をストリートビューで見てたら、どこか日本っぽくて驚き。○○台と名付けられたり、坂道の先に神社がありそうな、そんな風景。 https://t.co/mOcAbZuBi4"
ニュージーランドの街をストリートビューで見てたら、どこか日本っぽくて驚き。○○台と名付けられたり、坂道の先に神社がありそうな、そんな風景。 https://t.co/mOcAbZuBi4
NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ データ活用 ＞ 事例ニュース ＞ NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ活用 データ活用記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ抽出/分析にかかるコストを54％削減 2024年2月22日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの利用により、データの抽出や分析にかかるコストを54％
公式サイト 概要 SandDanceは、WebGLを用いたBIツールで巨大なデータセットを素早く可視化し、複数のビュー間を滑らかなアニメーションでトランジションさせることで新たな知見を得ることができるBIツールだそうです(公式サイトより) サンプル画像でもカッコいいアニメーションが目を引きます。 deck.glのショーケースページで紹介されていて、個人的に興味を持っていたのですが、先日Microsoftの公式ブログでオープンソース化されることが発表されました。 Microsoft open sources SandDance, a visual data exploration tool - Open Source Blog Github やたらパーティクルが飛び交ってカッコいいです。 慣れないと無意味な3Dチャートとか作ってしまいかねない危うさはありますが、内部ではDeck.glやVeg
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現 クラウド上で実行される多様なソフトウェアのログやメトリクスを受け取り、運用管理のためのダッシュボード上で可視化するツールとして定番のソフトウェアが「Grafana」です。 このGrafanaの開発元であるGrafana Labsは、Grafanaのダッシュボード画面上で一人称ゲームの古典とも言えるDoomをプレイ可能にするソフトウェア「Grafana Doom」をオープンソースで公開しました。 Can it run Doom? To mark the 25th DOOMiversary of #Doom64, you can now play Doom on Grafana thanks to time series panels and th
Microsoft Researchは現地時間10日、データ可視化Webアプリケーション「SandDance」をOSS化し、新たにJavaScriptやReactで動作する形でGitHubに公開したことを公式ブログで発表した。 公式ブログより 「SandDance」は、Microsoft ResearchのSteven Drucker(スティーブン・ドラッカー)氏とRoland Fernandez(ローランド・ヘルナンデス)氏が開発を率いるWebベースで動作するBIツールで、2011年の発表以来、機能向上を重ねている。公式Webには数千から数万の単位を持ついくつかのサンプルデータソース(BabyNames、CofeeSales、Colleges、DemoVote、Sales、Titanic)が設置されており、グリッド、コラム、分布(Scatter)、密度(Density)などのアイコンをク
マンガでわかるHCI: 公衆衛生とデータ可視化の歴史｜マンガでわかるHCI（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）
さて、世界は今コロナ一色ですね。 日本では少し落ち着きを取り戻してきたみたいですが、アメリカでは - 大統領は、コロナをChinese Virusと呼び出したり - 若者たちはオレたちゃ重症化しねぇとフロリダのビーチに押しかけたり - 暴動が起こると予想して、身の危険を感じる人々が銃を買い求めたり といった、なかなかカオスなことになってます。笑 ちなみに、著者はアメリカのPhD学生で、現在アメリカに住んでます。この夏は、シアトルのMicrosfot Researchにインターンに行く予定だったんですが、ボーイングがチャプター11して、シアトルの街が失業者に溢れかえるんじゃないかと若干心配してました。なんとかそこは免れたようですが、ただ逆に、インターン自体がリモートになりそうな勢いですが。笑さて、今回は、そんな公衆衛生に少し関連した話です。 公衆衛生とデータ・ビジュアライゼーションところで、
M5StackでCO2モニターを作って、データ可視化と換気を促す通知するものを Azure IoT Central で作ってみた - Qiita
M5StackでCO2モニターを作って、データ可視化と換気を促す通知するものを Azure IoT Central で作ってみたAzureIoTM5stackAzureIoTCentralQiitaAzure はじめに 以前にM5StackでCO2モニターを作って、直接Teamsに通知するものを作ったのですが、 『M5StackでCO2モニターを作って、Teams通知で換気を促すものを作ってみた』 CO2濃度が高くなると通知が来るけど、その傾向が良く分からない テレワークが増えてくると、いま職場の状況がどうなのかが遠隔で分からない 換気を促す通知は来てるけど、いまいち上手く活用できてない（されてない）気がする という辺りが少し課題かなと思っていました。 なので、今回は上記を解決する為、「M5Stackで作ったCO2モニター」 と 「Azure IoT Central」 を連携させることで、
GitHub - mtoukei/statbox2: 「新みやざき統計BOX」データ可視化機能のプロトタイプ
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Vis.gl – Uber Vis Team Uber社がオープンソースとして公開している可視化ツールでは「deck.gl」が有名ですが、他にもUber社の持つ巨大なデータセットを分析するために作成されたさまざまなデータ可視化ツールがオープンソースとして公開されています。「Vis.gl」はそれらUber社が作成し公開している可視化ツールをまとめた呼び名で、現在では11点ほどのデータ可視化に有用なツールが公開されており今なお増え続けています。 ここでは、「Vis.gl」スイートとして公開されているツールを一通りざっと紹介したいと思います。（一部、Vis.gl以外でUber社が公開しているツールも含んでいます） ■データビジュアライゼーションフレームワーク ・deck.gl WebGLを用いて大量のデータを可視化することに長けたフレームワーク。 レイヤーベースのコンポーネントとして作られていて
Charts.cssはデータ可視化のためのチャートCSSフレームワークです。HTMLによるデータビジュアライズの際にスタイリングをサポートするクラスを提供してくれます。 面や棒、折れ線、円やドーナツなどよく見かける一般的なチャートやこれらのマルチデータ、パーセンテージや積み上げ式、3Dなど様々なビジュアライズも対応されています。 少しクセがある印象ですが、慣れれば問題なさそうでした。HTML形式のデータに対応する場合にあると作業がかなり楽になりそうですね。 動作サンプル及び簡単に使い方のご紹介です。基本的にはtableが使われ、classを付与する事でビジュアライズされます。 <table class="charts-css"> ... </table>単なるtableをビジュアライズするにはCharts.cssを読み込んだうえで上記のようにcharts-cssというclassを付与します
[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary
概要Healy (2018) “Data Visualization: A Practical Introduction” の邦訳『データ分析のためのデータ可視化入門』をもらったので, この本のレビューと本書ではあまり取り上げられていない, R グラフィックスをさらに活用するためのヒントを提示する. 2021/9/24 追記: 『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』に書いたように, Python でも matplotlib のような煩雑な構文に惑わされずにこの本で紹介されているような方法を実現するためのパッケージ/用例を作ってみた. 概要 初めに 本書の特徴 どういう本なのか どういう人が読むとよいか 邦訳に対する細かいツッコミどころ 本書を読んだ人におすすめ
![[書評]『データ分析のためのデータ可視化入門』と最近の R グラフィックスパッケージ事情 - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd25329b12103aaf85ad64d5ed598cdc72f51801/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20210203%2F20210203222306.jpg)
Altair のようにインタラクティブなグラフを作成できる Python の可視化ライブラリとして、他には Bokeh や Plotly などがあります。それぞれ作成可能なグラフの種類やデザインが異なるため、好みに合わせて使い分けるとよいと思います。個人的な意見としては、三次元モデルの可視化が得意なのは Plotly で、二次元モデルの可視化が得意なのは Altair です。 データ作成 今回は架空の学校で行われた期末試験の得点をデモデータとして作成します。この学校には学生が 30 人在籍し、普通、特進、理数の 3 コースが存在します。期末試験の科目は国語、数学、理科、社会、英語で各教科 100 点満点とします。 import random import pandas as pd # パラメータ N = 30 # 学生の人数 mu, sigma = 60, 18 # 学力の平均と標準偏差
Google のデータ ビジュアライゼーションに関するマテリアルデザインの記事を Tableau 視点で読む - データ可視化のアイデア帳
先日話題になった、Google のデータ ビジュアライゼーションの記事が気になったので読んでみました。 material.io この記事はデータを可視化する際の基本的なセオリーから、個々のケースでの DO と DON'T が紹介しています。非常にまとまっている反面、英語であること、それなりの前提知識を必要とするなと感じたので*1 Tableau 的な視点から読んでみた感想をまとめていきます。 なお Tableau 視点ですので、Tableau にない思想やない機能については言及しません。訳してるように見える箇所も意訳ですので、正確性を求める方は元記事を読んでください。 Principle Type Selecting Charts 時系列変化を示す場合 棒グラフと円グラフ 棒グラフは異なるカテゴリーの時間による変化を示すのに使う 円グラフは時系列変化に使わない エリア チャート 積み重ねた
にゃんこそば🌒データ可視化 on Twitter: "Clubhouseの38億件の電話番号がダークウェブで販売中。 Clubhouseには電話帳を自動的にアップする機能があり、そのデータが抜かれたとのこと。よって、ユーザー以外も漏洩の可能性がある。 ※日本国内のデータ（8,350… https://t.co/eJ0PsGOdMb"
Clubhouseの38億件の電話番号がダークウェブで販売中。 Clubhouseには電話帳を自動的にアップする機能があり、そのデータが抜かれたとのこと。よって、ユーザー以外も漏洩の可能性がある。 ※日本国内のデータ（8,350… https://t.co/eJ0PsGOdMb
更新のお知らせ 好評につきまして Altair のハンズオン資料を大幅アップデートしました。ぜひこちらもご活用ください。 概要 本稿ではグラフ可視化ライブラリ Altair を用いて、interactive な図を作成する方法を紹介する。前稿では Kaggle のデータセットを用いたが、今回は乱数を用いてクロスセクションデータ（ある一点のデータ）と時系列データをそれぞれ生成し、それぞれに適した可視化を説明する。 ハンズオン (2022年11月26日追記) 本稿のipython notebookを公開しました（WEB形式, ソースコード）。よろしければご活用ください。 Altair の長所 データ可視化記述フォーマット VEGA に準拠したデザイン streamlit などでサーバーを立てなくても interactive な図を html や vega で出力できる。（interactive
にゃんこそば🌤️データ可視化 on Twitter: "The Washington Postの公式が「news」って誤ツイートしたら、いろんな企業のアカウントが一言で自己紹介し始めて笑ってる https://t.co/n1Aq2FIN8q https://t.co/7JTEnF09l1"
The Washington Postの公式が「news」って誤ツイートしたら、いろんな企業のアカウントが一言で自己紹介し始めて笑ってる https://t.co/n1Aq2FIN8q https://t.co/7JTEnF09l1
にゃんこそば☁データ可視化 on Twitter: "昨年の夏以降、マクドナルドで感染報告（臨時休業 or 消毒対応）があった店を光らせてみた。 第5波は首都圏でくすぶり始め、7月後半に全国に飛び火したようだ。都市圏の中での広がりや、隣の地域への重心移動も興味深い。 そして年末から… https://t.co/ZklnbYd6ng"
昨年の夏以降、マクドナルドで感染報告（臨時休業 or 消毒対応）があった店を光らせてみた。 第5波は首都圏でくすぶり始め、7月後半に全国に飛び火したようだ。都市圏の中での広がりや、隣の地域への重心移動も興味深い。 そして年末から… https://t.co/ZklnbYd6ng
DataEngineeringStudy #12 明日から真似できる！ ケース別データ可視化のノウハウ
「できそうだからダッシュボード作って」「明日からデータの民主化よろしく」などのデータの可視化ミッションを言い渡されたデータエンジニアやデータアナリストに向けて、２つのケースを想定した可視化のノウハウを紹介します。
米Grafana Labsは5月18日、オープンソースのモニタリングデータ可視化ソフトウェア「Grafana 7.0」を公開した。ユーザーインターフェイスやカスタムプラグインなどで強化が図られている。 Grafanaはデータベース内に記録した監視データをグラフィカルに表示するダッシュボードを提供するソフトウェア。統計情報（メトリクス）やログのクエリ、ビジュアル化、アラートなどの機能を備える。可視化するデータを格納するデータベースとしてはGraphiteやPrometheus、Elasticsearch、OpenTSDB、InfluxDB、MySQL、PostgreSQLなどをサポートするほか、Google Stackdriver、Amazon Cloudwatch、Microsoft Azureなどのクラウド上に保存されたデータをデータソースとして利用することもできる。 Grafana 7
制作を担当したのは、東洋経済オンライン編集部でデータジャーナリスト／データ可視化デザイナーとして働く荻原和樹さんだ。 2010年に東洋経済新報社に入社し、イギリスの大学院への留学などを経て2017年に編集部へ異動。それ以来、各種データの可視化やインフォグラフィックを活用した記事の執筆を続けてきた。 荻原さんが今回の「新型コロナウイルス 国内感染の状況」の制作にかけた期間はたったの一週間。しかも、通常業務の合間に一人で作り上げたという。 そんな彼が「新型コロナウイルス 国内感染の状況」特設ページ制作に込めた思いとは……？ データ可視化デザイナーの役割とあわせて、詳しく話を伺った。 東洋経済新報社 データジャーナリスト／データ可視化デザイナー 荻原和樹さん 2010年筑波大学卒業、同年東洋経済新報社に入社。大株主・大量保有報告書データ編集を経て、2014年よりデータベース商品の設計とウェブ開発
「なぜ東洋経済オンラインではデータ可視化コンテンツのソースコードをGitHubで公開するのか？」という質問を最近よく受けます。 ざっくり説明すると、GitHubとはウェブサイトやソフトウェアなどのプログラム（＝ソースコード）を公開できるウェブサービスのことです。修正履歴の公開や、他のユーザーからの改修提案なども受け付けることができます。社会で広く使ってほしい、公共性のあるプロジェクトに使われることが多いと思います。 東洋経済オンラインでは、COVID-19のダッシュボード「新型コロナウイルス 国内感染の状況」のデータやソースコードをGitHubで公開しています。データもコードも「許諾不要で自由に使っていい、ただし出典表記は必要」としています。それ以前に作ったプロジェクトも、私（荻原）が作ったものであればほぼすべて公開しています。 他に新型コロナ関連では、東京都の新型コロナウイルス対策サイト
にゃんこそば☀データ可視化 on Twitter: "核家族で「世帯年収1,000万円以上」の割合を示した地図。 地域格差がどうこう･･･というより、"都心や大企業の拠点に通いやすいファミリー向けエリア" が可視化されている印象。 ※世帯収入は年齢とも相関するので単純比較はNGです… https://t.co/BRuHaDlYD7"
核家族で「世帯年収1,000万円以上」の割合を示した地図。 地域格差がどうこう･･･というより、"都心や大企業の拠点に通いやすいファミリー向けエリア" が可視化されている印象。 ※世帯収入は年齢とも相関するので単純比較はNGです… https://t.co/BRuHaDlYD7
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "東京・大阪の休日の人の流れを可視化してみる。出典はagoop流動人口ポイントデータ(https://t.co/YV6XdP1S1a) 首都圏では東京と郊外が放射状に繋がっているのに対して、近畿では帯状に都市が連なっていて、なぜ大… https://t.co/adzG9Pk5E4"
東京・大阪の休日の人の流れを可視化してみる。出典はagoop流動人口ポイントデータ(https://t.co/YV6XdP1S1a) 首都圏では東京と郊外が放射状に繋がっているのに対して、近畿では帯状に都市が連なっていて、なぜ大… https://t.co/adzG9Pk5E4
ある特定の色を表現するために利用される色空間には、RGBやHSV、HSLなどがあり、それぞれの色空間で色を表現する方法が異なります。データ可視化ツールのDatawrapperでCTOを務めるGregor Aisch氏が、「人間が感じる色」に基づいて色を使い分けるには、色空間が重要であると自身のブログで語っています。 How To Avoid Equidistant HSV Colors https://www.vis4.net/blog/2011/12/avoid-equidistant-hsv-colors/ Take Care of your Choropleth Maps https://www.vis4.net/blog/2011/12/choropleth-maps/ Aisch氏が色の選択の重要性に気づくきっかけとなったのは、「The Guardian」が公開していたアメリカの
【データ可視化/Streamlit】Streamlitで作ったアプリからSnowflakeのテーブルを自由に更新する方法 - Qiita
前置き こんにちは。データエンジニアの山口です！ Streamlitでデータ可視化アプリを作成しており、 Streamlitアプリ上に手入力した値とSnowflake内の値を結合してデータを可視化したいなと思ったので、やり方を考えてみました。 結論 Streamlitアプリ上に手入力した値をSnowflakeのテーブルにデータを挿入・更新して、 すでにSnowflakeに入っているデータと結合すればいいのではないかと言う考えに至りました。 Streamlitのform_submit_button関数が使えそうだったので、そちらを使っていきます！ 機能を実装する 早速機能を実装していきます！ 前準備 まずはStreamlitから更新をするテーブルを用意しておきます。 今回は従業員マスターというテーブルを以下のクエリで作成して、 このテーブルの中にINSERT文などで、いくつか適当にデータを入
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "時間泥棒なサイトを見つけてしまった。世界中いつでもどこでも日影が分かる地図。OpenStreetMapのデータを使っていて、山のシルエットや高層ビルのスカイラインを描ける。ずっと眺めていたい (･ㅅ･) 🔗Shade Map… https://t.co/Isev7jTJ6g"
時間泥棒なサイトを見つけてしまった。世界中いつでもどこでも日影が分かる地図。OpenStreetMapのデータを使っていて、山のシルエットや高層ビルのスカイラインを描ける。ずっと眺めていたい (･ㅅ･) 🔗Shade Map… https://t.co/Isev7jTJ6g
NDL Ngram Viewerの公開：全文テキストデータ可視化サービス 電子情報部電子情報企画課次世代システム開発研究室・青池亨（あおいけとおる） 国立国会図書館（NDL）は，次世代の図書館システムの開発に役立てるための調査研究を行っており，最近では特に，デジタル化資料の新たな利活用を想定した実験サービスを構築・提供している。 2021年度，NDLはデジタル化資料の光学文字認識（OCR）テキスト化事業に取り組み，国立国会図書館デジタルコレクション（デジコレ）に収録されているほぼ全てのデジタル化資料247万点（2億2,300万画像）のOCRテキストデータを作成した。このOCRテキストデータを活用したサービスとして，2022年5月31日にNDLラボのウェブサイトから実験サービス“NDL Ngram Viewer”を公開した。2022年8月現在，著作権保護期間の満了した図書資料約28万点のテキ
ペパボのログ活用基盤『Bigfoot』を使った Zendesk のデータ可視化 - Pepabo Tech Portal
こんにちは！GMOペパボで Customer Ops を担当しているもりまい（@morimai）です。今回は、2020年7月に発足した CS 室の Customer Ops チームで取り組んでいる「ペパボのログ活用基盤『Bigfoot』を使った Zendesk のデータ可視化」について紹介します。 CS がひとつになった！Customer Ops チーム立ち上げ CS 室の課題 ペパボのログ活用基盤『Bigfoot』を使った Zendesk の問い合わせデータの可視化 (1)Zendesk のデータを BigQuery へ取り込む (2)BigQuery へ取り込んだ Zendesk のデータをサービスごとのデータセットに振り分ける (3)サービスごとに振り分けられたデータを集計、グラフ化する まとめ CS がひとつになった！Customer Ops チーム立ち上げ 元々ペパボでは、活動拠
にゃんこそば🌤️データ可視化 on Twitter: "『コンビニ勢力図』2022年版を作ってみた。 関東はセブン、中部はファミマ（元サークルK）が優勢。近畿の混戦ぶりや「北海道のアレ」も面白い。 3大チェーンの安心感も好きだけど、旅行や出張の時にはついついご当地チェーンを探してしまう。 https://t.co/iWVBeWJk7i"
『コンビニ勢力図』2022年版を作ってみた。 関東はセブン、中部はファミマ（元サークルK）が優勢。近畿の混戦ぶりや「北海道のアレ」も面白い。 3大チェーンの安心感も好きだけど、旅行や出張の時にはついついご当地チェーンを探してしまう。 https://t.co/iWVBeWJk7i
時系列データ可視化のための InfluxDB、Grafana、AWS IoTの連携 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 時系列データ可視化のための InfluxDB、Grafana、AWS IoTの連携 IoTには様々な種類の実装がありますが、多くのアプリケーションでは、大量のテレメトリーデータ収集します。インダストリアルやヘルスケア、コンシュマー製品、ロジスティクスなどにおいて、IoT のテレメトリーデータは非常に時刻に依存しています。 多くの IoT ソリューションでは、データの収集やレポートのタイミングが重要になります。例えば、アノマリー検出や予兆保全のための属性分析においては、異常発生時や発生の予兆が出たときのイベントが、正確に保存され、わかりやすく資料化されることが必要です。 時系列システムは、個々の IoT デバイスレベルで考えるだけでなく、 IoT アプリケーション全体で考えることが重要です。 たとえば、工場のフロアでは、ベルトコンベアの速さと、
にゃんこそば🌒データ可視化 on Twitter: "うどん屋・そば屋の分布を描いてみたら東日本・西日本の"もうひとつの境界線"が現れた。 ざっくり西高東低の傾向ながら、東側にも"うどん文化圏"があって面白い。氷見うどん（富山）、そば優勢のエリアにぽつんと残ってるだけあって美味しいん… https://t.co/D6z0ZjRn44"
うどん屋・そば屋の分布を描いてみたら東日本・西日本の"もうひとつの境界線"が現れた。 ざっくり西高東低の傾向ながら、東側にも"うどん文化圏"があって面白い。氷見うどん（富山）、そば優勢のエリアにぽつんと残ってるだけあって美味しいん… https://t.co/D6z0ZjRn44
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にゃんこそば🌤データ可視化 on Twitter: "新宿・東京への電車所要時間と中古マンション価格、きれいに逆相関してて面白いな。「お金で時間を買う」が可視化されてるし、相場より高い駅＆安い駅にも「なるほど」感がある。 https://t.co/H1PXOSWPZK" / Twitter
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