データの可視化はなぜ必要なのでしょうか。それは、そのデータを生み出している事象をより正確に理解したり、機械学習での予測に用いる際に、使うべきデータを適切に選んだりするためです。そのためにはまず、データを可視化することによって、データの大まかな特徴をつかんだり、データ同士の相関関係を知ることが必要なのです。 さて、Pythonでデータを可視化する際には、まず、Pandasでデータを集計・加工します。その上で、matplotlib（マットプロットリブ）や今回ご紹介するseaborn（シーボーン）というライブラリで可視化を行います。seabornは特に、手軽に美しく可視化ができるライブラリなので、本稿でseabornがいかに魅力的なライブラリであるかを学びましょう。 seabornの特徴 seabornとは、Pythonのデータ可視化ライブラリで、同じPythonの可視化ライブラリであるmatp
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
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "東京都心＆副都心まで「だいたい45分」で行ける範囲を地図にしてみた。 春の住まい探し、城南・城西（山手線の南～西側）の人気の理由が分かる気がする。他の地方もリプライにぶら下げていきます。 【出典】RESAS「近距離移動時間分析」… https://t.co/vjQxQtqZdd"
東京都心＆副都心まで「だいたい45分」で行ける範囲を地図にしてみた。 春の住まい探し、城南・城西（山手線の南～西側）の人気の理由が分かる気がする。他の地方もリプライにぶら下げていきます。 【出典】RESAS「近距離移動時間分析」… https://t.co/vjQxQtqZdd
1. はじめに 最近、色々な場所でChatGPTの情報が飛び交っていますが、進化が早すぎて全然追いつけていないです... そんな中、私が投稿した「ChatGPTにGUI開発を手伝ってもらったら、すごすぎて驚きました」的な内容の初心者向けの記事に、たくさんいいねをいただきました（ありがとうございます）。 初心者向けのものにも需要があるのだろうかと、今回「ChatGPTと始める」シリーズ第2弾として、ChatGPTと協力してPythonでCSVデータの可視化を行いました。 さすがにプロットを書くだけではシンプルすぎるかなとWebアプリ化も実施しましたが、これからChatGPTを活用してみたいと考えているエンジニアの方々に、身近な例として参考になると嬉しいです！ 2. matplotlib でプロットしよう！ 2.1. 事前準備 以下のライブラリをインストールしてください。
ビックデータ時代の到来に伴い、データ活用やデータ利活用という言葉をよく耳にします。ビッグデータの活用というのは、簡単にいうと手元にある膨大なデータから様々な情報を引き出しから、それを未来の予測、ビジネスの意思決定、新産業の創出などに活用していくことができます。しかし、膨大なデータからどのように有益な情報と洞察をと得られますでしょうか？本記事ではデータを分析に役に立つデータ可視化ツール30選を紹介します。初心者向けのツールも含めていますから、データ分析に興味を持つ方はぜひご覧ください！ ノーコード型データ可視化ツール 1.チャートグラフ｜テクニカル分析ツール 1) Tableau Tableauは世界中で有名なデータ視覚化ツールとして、人々にデータを効果的な見える化にするサービスを提供しています。Tableauは非常に強力で柔軟な分析プラットフォームで、プログラミングなどの専門知識・スキル不
はじめに AIを活用した特徴量の抽出など、JupyterNotebookレベルで実施できることは数多くありますが、なかなかビジネスサイドに理解されないなどのような課題を持ったことはないでしょうか？StreamlitはPythonで簡易的なデモアプリを開発できる使い勝手のよいフレームワークです。 今回は、Topcoderのブログを翻訳（原文へのリンク）し、Streamlitをご紹介していきたいと思います。 Streamlitのウェブサイト ーーー翻訳ここからーーー フロントエンドのプログラミングを学習せずに、Pythonを使って美しく、インタラクティブ（双方向）なウェブアプリケーションを簡易的かつ効率よく開発することができる。データ分析の結果を顧客に瞬時に見せることができる。すごくよくないですか？Streamlitを使えば、かんたんに実現することができます。 なぜStreamlitなのか？
はじめに 前回は、Streamlitのインストールから簡単にライブラリ呼び出しができることをご紹介しました(前回の記事はこちら）。今回は、実際のウェブアプリケーションのように、よりインタラクティブに操作できるアプリケーションをStreamlitで作るための機能を紹介します。 ーーー翻訳ここからーーー データ可視化はデータを表示させるだけではなく、美しいレイアウトが必要になることがあります。Streamlitを活用することにより、HTML、CSS、その他のフロントエンドの技術を知らなくとも、スピーディにイケてるウェブアプリを作ることができます。 ウィジェット ウィジェットをアプリケーション内に使うことで、ユーザーがインタラクティブにデータを表示することができます。 STREAMLIT.TEXT_INPUT/STREAMLIT.NUMBER_INPUT Streamlit.text_input
データ可視化のスキルはCode / Design / Journalism「データ可視化を活用した報道コンテンツを制作するにはどのようなスキルが必要か」と聞かれます。 データ可視化コンテンツの制作工程は大きくCode / Design / Journalismの3つに分けることが一般的です。大規模なプロジェクトであればITエンジニア、デザイナー、ジャーナリストの3者がチームを組んでコンテンツを作ることが多いでしょう。ただ実際の作品のクレジットを見ていると、誰かが兼務する、あるいは1人ですべて担当することも多いようです（個人的には1人で小規模なコンテンツを作ることも重要だと考えています。詳細は以前の記事『日本に足りないのは「ひとりで作るデータ報道」かもしれない』をご覧ください）。 データの編集とは何か一方で、私はこれらを通貫する工程として「データ編集」と呼んでいる作業が最も重要だと考えていま
この記事はNuco Advent Calendar 2022の18日目の記事です データ可視化のアンチパターンとは？ そのチャート、分析結果を正しく伝えられてますか？ データの調査・分析タスクはデータサイエンティストの花形とも言える業務ですが、その結果を正しくレポーティングすることは、それらと同等か、もしくはそれ以上に重要なミッションです。 あなたがいかに巧みに、膨大なデータを俯瞰し、切り口を見定め、ビジネスインパクトがあると考えられる統計的特徴を見出したとしても、レポーティング・可視化の仕方が悪ければ、相手に全く伝わらないことが起こりえます。 この記事では、そんな「やってはいけない」データ可視化の方法を紹介していきます。 データサイエンティストだけでなく、あらゆる資料作成者が最低限守るべき可視化の基本になりますので、ぜひチェックしてみてください。 「伝わる可視化」と「伝わらない可視化」
にゃんこそば🌘データ可視化 on Twitter: "ありそうで無かったので自分で作ってみた。中央線強いな･･･🧐 #カフェ路線図 #間違ってたらコメントください https://t.co/rl7Tppiy94"
ありそうで無かったので自分で作ってみた。中央線強いな･･･🧐 #カフェ路線図 #間違ってたらコメントください https://t.co/rl7Tppiy94
にゃんこそば🌒データ可視化 on Twitter: "川だけで日本列島を描いてみたら地形の骨格が浮かんできて楽しい。 利根川・石狩川はやっぱり目立つし、日本アルプスの水を集める天竜川にはどこか力強さを感じる。 日本の一級水系は109個。海に出られない淡水魚にとって、別の水系は宇宙のご… https://t.co/4mJcVXkT9X"
川だけで日本列島を描いてみたら地形の骨格が浮かんできて楽しい。 利根川・石狩川はやっぱり目立つし、日本アルプスの水を集める天竜川にはどこか力強さを感じる。 日本の一級水系は109個。海に出られない淡水魚にとって、別の水系は宇宙のご… https://t.co/4mJcVXkT9X
にゃんこそば🌒データ可視化 on Twitter: "思いつきでコンビニ勢力図を作ってみた。 意外と地域差があって面白いし、北海道のセイコーマートの存在感も凄い。細かく見ていくと「峠を越えたら･･･」「県境をまたいだら･･･」みたいな傾向も見えてきて、どんどん時間が経ってしまいそう。 https://t.co/fPtOJqG9H6"
思いつきでコンビニ勢力図を作ってみた。 意外と地域差があって面白いし、北海道のセイコーマートの存在感も凄い。細かく見ていくと「峠を越えたら･･･」「県境をまたいだら･･･」みたいな傾向も見えてきて、どんどん時間が経ってしまいそう。 https://t.co/fPtOJqG9H6
にゃんこそば🌤️データ可視化 on Twitter: "都内で感染者が増えるにつれて、各自治体の感染確認数が「夜の街」の来訪者数にますます近似してきました。 1枚目：感染者数と「23時台に都心の歓楽街にいた人数」の比較(※) 3・4枚目：電車通勤者数との比較 (※)位置情報アプリの… https://t.co/BhThUObNuE"
都内で感染者が増えるにつれて、各自治体の感染確認数が「夜の街」の来訪者数にますます近似してきました。 1枚目：感染者数と「23時台に都心の歓楽街にいた人数」の比較(※) 3・4枚目：電車通勤者数との比較 (※)位置情報アプリの… https://t.co/BhThUObNuE
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のデータ可視化・サポートするサイトのまとめ - karaage. [からあげ]
COVID-19データ可視化・サポートサイトまとめ 作成したサイトは以下です。GitHub Pagesで公開しています。まとめているサイトは、私が個人的に選択しているものでその情報に関しては何の保証もありません。あくまで自己判断でご利用下さい。 原因不明の体調不良が続いています ブログでは、新型コロナウイルスに関して一切触れるつもりなかったのですが、実は一週間ほど原因不明の体調不良に悩まされていて…グッと当事者意識が高まってしまいました。 1週間の体温の推移、解熱剤を飲んでるので1日単位では結構上下してるけど、平均的には下がってきてる。普段は35度台なので、これでも高め。 pic.twitter.com/XqxqHcf8US— からあげ (@karaage0703) March 8, 2020 厚生労働省の基準は下回っており、PCR検査も受けれないのですが、やはり多少不安もあり、色々データ
![新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のデータ可視化・サポートするサイトのまとめ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f34a6543025f948e272941360ff7e5f766044c8e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200308%2F20200308114413.png)
Streamlit と Cloud Run でデータ可視化ダッシュボードを爆速デプロイする — HACK The Nikkei
ダッシュボードを作ってみる それでは実際にダッシュボードを作ってから一般公開するところまでタイムアタックで挑戦してみようと思います。 データを探す ダッシュボード構築の第一歩として、まず可視化するデータを探すことから始まります。気候変動が自分の関心のあるテーマの一つなので、ここでは気候変動に関わるデータを調べてみます。サンプルのダッシュボードということで今回はオープンデータを対象にデータを探します。個人的にはデータを探す際に以下の 5 点に気を配ります。 データの情報源の信頼性 データの最終更新時期 データの更新間隔 データの機械判読性（PDF など処理がしにくいフォーマットを避ける） データのライセンス（二次利用が可能か、クレジット表記が必要かなど） 今回は、統計データのポータルサイト「Our World in Data(OWID)」を利用してデータを探します。一般に英語圏の方がオープン
データ可視化ツール「Grafana」を開発するGrafana Labsが2億2000万ドル(約240億円)の資金調達に成功しました。Grafana Labsは調達した資金を基にサービスの拡充を行うと述べています。 Grafana Labs Raises $220M to Accelerate Global Adoption and Development of Open Source Visualization and Observability Platform | Grafana Labs https://grafana.com/about/press/2021-08-23-grafana-labs-raises-220m-to-accelerate-global-adoption-and-development-of-open-source-visualization-and-obs
IoTプロジェクトで良くあるのが、センサーデータを定期的にクラウドにアップロードすると言った処理です。その際、単にデータベースに蓄積するだけでは意味がありません。数値データであればグラフに可視化されてこそ意味があると言えるでしょう。 さらにIoTの場合、データはシームレスに送られてきます。そうしたデータにも対応できるストリーミングなグラフ描画に対応したサービスを紹介します。 Ambient – IoTデーター可視化サービス 指定されたURLにデータを送るだけで可視化されます。細かな初期設定も不要なので、すぐに使いこなせるでしょう。グラフの例です。 Ambient – IoTデーター可視化サービス SORACOM Harvest SORACOM HarvestはSORACOM SIMから送られてきたデータをグラフに可視化します。SIMが認証キーになるので、別途認証情報を用意する必要がありませ
【Tips編】集計からダッシュボードの作成まで一本化！PythonとDashによるデータ可視化アプリ開発 〜様々なグラフを作成する〜 - Qiita
【Tips編】集計からダッシュボードの作成まで一本化！PythonとDashによるデータ可視化アプリ開発 〜様々なグラフを作成する〜Pythonプログラミングデータ分析Python3PlotlyDash 本記事は、2020年10月16日に作成されました。 はじめに マーケティングリサーチプラットフォームを提供している、株式会社マーケティングアプリケーションズ（MApps）です。 弊社では、Dashに関した内容を、基礎編、Tips編、実践編の３つに分けてQiitaで投稿していきます。 基礎編 Dashの概要、環境構築、サンプルを実行してグラフを可視化する方法を紹介します。 記事はこちら Tips編（本記事） バブルチャート、複合グラフ、帯グラフ、レーダーチャートなど様々なグラフの可視化や、グラフをより見やすく、かつわかりやすくするための応用的な手法を紹介します。 実践編 本麒麟のヒット分析を
にゃんこそば🌔データ可視化 on Twitter: "東京・大阪の賃貸相場（25㎡、ざっくり1Kぐらい）を可視化してみた。 若者に人気の「山手線まで10分ぐらいの駅」は8～9万円ぐらい。一方、大阪では6万円でも選択肢が豊富。 やはり東京は高い･･･。(´・ω・｀) https://t.co/UAygncZDME"
東京・大阪の賃貸相場（25㎡、ざっくり1Kぐらい）を可視化してみた。 若者に人気の「山手線まで10分ぐらいの駅」は8～9万円ぐらい。一方、大阪では6万円でも選択肢が豊富。 やはり東京は高い･･･。(´・ω・｀) https://t.co/UAygncZDME
Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ7月にキャリア採用していただいて、早3ヶ月が経とうとしています 。Futureの人はみんな自分の知見を積極的に発信していて、自分も乗るしかないこの波にという気持ちで一本書きました。 現在業務でいわゆるビッグデータを扱っていまして、アウトプットを可視化する機会が多くあります。Pythonでデータ可視化といえばmatplotlibが定番で、メンバー単位でのアウトプット共有なら特に不便は無いのですが、顧客への説明資料などに使い回すことを考えると、もう少し見栄え良く仕上げたくなる時があります。しかし、matplotlibはデフォルト設定だと素っ気無いグラフになるので、そこから見栄えを良くしようとするとかなり手間がかかります。 plotlyはデフォルトで作成できるグラフが既に美しいので、誰でも手間なく見栄えのいいグラフを作成することができます。（もちろん見
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "こちらは17歳男性の身長分布。 毎年こうなんだけど、169cm・170cmの不自然な凹凸は保健の先生の思いやりだろうか･･･？（なにも分からない） https://t.co/DeMwAeNLfw"
こちらは17歳男性の身長分布。 毎年こうなんだけど、169cm・170cmの不自然な凹凸は保健の先生の思いやりだろうか･･･？（なにも分からない） https://t.co/DeMwAeNLfw
[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 前回の記事でRedashを調査している際に同じOSSとしてMetabaseと比較される情報が多く見つかりました。Metabaseは気になっていたのですが今まで触れたことがなかったので前回と同じくDocker環境で新規インストールして動かしてみました。またデータソースも前回と同様にMetabaseとRedshiftを接続してみたのでまとめます。 以前の記事 [ データ可視化ツール]RedashをDocker上で構築してRedshiftへ接続する 環境 macOS Mojave Docker version 19.03.1 docker-compose version 1.24.1 Metabase v0.33.4 Metabase Metabaseは「Metabase is the easy, open source way
![[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f1fde3cff7767965729d2d96d3e31da5b8a643d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F11%2Feyecatch_developers.io_1200x630.jpeg)
データ可視化の先にあるIoTの価値
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著者のParul Pandey氏はAIスタートアップH2O.aiに勤めるデータサイエンティストであり、AINOW翻訳記事『レコメンデーションシステムの驚くべき世界【前編】』および後編の著者でもあります。同氏が最近Mediumに投稿した記事『データ可視化を簡単に始めるための5つの「追加の」オープンソースツール』では、無料で使えて役に立つデータ可視化ツールが紹介されています。 同氏が紹介する5つのデータ可視化ツールとは、以下のようなものです。 データ可視化を簡単に始めるための5つのオープンソースツール一覧
データ可視化はどんなツールや手法がいい？ Bonfire Data Analyst #2 イベントレポート
データ可視化はどんなツールや手法がいい？ Bonfire Data Analyst #2 イベントレポート Yahoo!ショッピングエンジニアの木村です。 8月29日（木）に弊社のオープンコラボレーションスペース LODGE で開催された Bonfire Data Analyst #2 の様子を振り返ります。 Bonfire Data Analyst はデータ分析を専門的に行っている人だけでなく、分析基盤を支えるエンジニアやデータを見ながらビジネスを成長させるビジネス層からの関心が高く、今回も会場いっぱいの参加者に来ていただきました。 今回のテーマはデータの可視化です！ 創業2年目スタートアップ エンジニア組織 可視化のカンファレンス「EuroVis」 の3つのテーマで講演が行われました。 「ベンチャーから始めるデータの可視化」 吉田 裕宣さん 株式会社HR Force / データアナリス
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "マクドナルドとスターバックスの感染報告数（臨時休業 or 陽性者発生のお知らせ）を集計してみた。 どちらも第3波・第4波・第5波に山ができているけど、特にこの1週間の増え方は尋常でない。 従業員もエプロンを脱いだら一般市民。デルタ… https://t.co/H67qE7sg8U"
マクドナルドとスターバックスの感染報告数（臨時休業 or 陽性者発生のお知らせ）を集計してみた。 どちらも第3波・第4波・第5波に山ができているけど、特にこの1週間の増え方は尋常でない。 従業員もエプロンを脱いだら一般市民。デルタ… https://t.co/H67qE7sg8U
にゃんこそば🌕データ可視化 on Twitter: "『平日・朝8:00～8:30に都心5区に到達する人』の動きを可視化してみる。東海道線の足の速さ、時々やってくる東海道新幹線あたりが見所でしょうか...？ 出典はAgoopポイント型流動人口データ（東京公共交通オープンデータチャレ… https://t.co/XWrQWTIH35"
『平日・朝8:00～8:30に都心5区に到達する人』の動きを可視化してみる。東海道線の足の速さ、時々やってくる東海道新幹線あたりが見所でしょうか...？ 出典はAgoopポイント型流動人口データ（東京公共交通オープンデータチャレ… https://t.co/XWrQWTIH35
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の特別予告編。次回から数回に分けてグラフを利用した可視化の方法を見ていきます。それに先だって、今回は可視化の目的と手法を概観します。「何を見たい」→「どのグラフを使うのか」→「何がうれしいのか」という流れをひととおり確認し、次回以降のお話にスムーズに入れるようにします。 連載目次 データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の特別予告編です。第6回（前回）までは、平均値や標準偏差などの値を求めることによって、データを分析する方法を見てきました。特に、前回は、集団の中での位置を知るために、パーセント単位での順位や偏差値などを求めました。 次回からは「可視化による分析」をテーマとして、何回かに分けて幾つかの事例を見ていきます。話の内容や展開がこれまでと少し変わるので、今回は特別予告編として、可視
集めたデータをグラフ表示できる——IIJ、個人向けIoTデータ可視化／監視サービス「Machinist」を提供開始｜fabcross
同サービスの利用により、IoTデバイス／センサーから取得したデータを保存し、Web上のダッシュボードでグラフ表示できる。閾値を超えた場合には、メールなどに自動通知も可能だ。自分好みのIoTシステムの作成に加え、システムのプロトタイピング用途にも応用できる。 IoTデバイス／センサーから取得したデータを識別するため、管理しやすい名称に変更してダッシュボードに表示できることが特徴だ。 また、スクリプト作成時にネームスペースやタグ機能を利用して、どのデバイス／センサーから取得したデータかをダッシュボード上で表示できる機能も用意されている。 例えば、自宅のさまざまな場所の温度／湿度／照度／気圧などをグラフで表示し、外出先から監視できる。グラフは個別のURLを発行し、第三者と共有可能だ。 データが設定した閾値を超えた場合は、メール／Microsoft Teams／Slackへ自動通知できる機能を搭載
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "メルカトル図法を実際の面積に直してみた。カナダ、グリーンランド、ロシア･･･(´・ω・`) https://t.co/HryOpQZz6k"
メルカトル図法を実際の面積に直してみた。カナダ、グリーンランド、ロシア･･･(´・ω・`) https://t.co/HryOpQZz6k
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」 Microsoftは米国時間2021年3月16日、組織内の行動データを可視化する「Microsoft Workplace Analytics(以下、Workplace Analytics)」に加えた更新を公式ブログを通じて報告した。メトリック(測定値)名でUTF-8エンコードが使用可能になり、R言語のwpaパッケージを用いたWorkplace Analyticsのデータ分析および可視化を実現する。 UTF-8対応に伴い、日本語のメトリックス名も使用できる(画像はすべて公式ブログより抜粋) 従来のWorkplace Analyticsはメトリックス名をラテン語に限定していたが、今回の更新に伴いクエリおよびOData(Open Data Protocol)出力時の文字コードとしてU
にゃんこそば🌥️データ可視化 on Twitter: "駅からの徒歩時間を等高線で表したら面白くなってきた。物件探しが捗るし、拡大して眺めてるだけでも楽しい。これはよい時間泥棒･･･🧐 https://t.co/MicnFZwaxC"
駅からの徒歩時間を等高線で表したら面白くなってきた。物件探しが捗るし、拡大して眺めてるだけでも楽しい。これはよい時間泥棒･･･🧐 https://t.co/MicnFZwaxC
「ひき肉です！」って聞いたことありますか？2023年の流行語大賞候補にもなっています。様々な人がこのフレーズに取り憑かれたかのように、「ひき肉です！」を連呼する楽曲に合わせて踊っている動画を投稿しています。この記事ではソーシャルメディアのデータを分析しながら、「ひき肉です！」がどうように生まれ、連歌や変奏曲のようなユーザー間リレーから変異体が生まれていったのかを探ってみます。一見特別な意味がないような言葉に新たな意味が付与され、連鎖的なユーザーの共作によって育てられ、社会に広がっていくプロセスは非常に興味深いものでした。 TikTokやYouTube、Instgagraをよく使われる方なら、下記のような動画を一度はみかけたことがあるかもしれません。 これはJ-POPの人気アーティストの一人であるanoさんが、楽曲にのせて踊っている動画です。2023年8月29日に投稿されたもので、11月11
はじめに データ分析においてデータの可視化はなくてはならない非常に重要な作業です この記事では、データ分析の現場でクライアントからよく相談を頂く 「データ可視化のコツは何か？」「こういうデータが見たいときはどういうグラフを使うと効果的か？」について、どういう視点でデータ可視化をすべきか、データ可視化の目的別のビジュアル（グラフ）の選び方と使い方を Power BI Desktop を使って具体例で説明します データの可視化とは ・数値データだけでは確認しにくい現象や事象を、グラフ・図・表などのビジュアルで表現することで数字からわかる情報の理解を助けること データの可視化の目的 ・データセットのパターン、傾向、関係性、外れ値を簡単に識別できるようにすること ・データを可視化することで、データから情報と知識を正確かつ効率的に抽出し、わかりやすく伝達して価値に変えること データの可視化のメリット
Pythonデータ可視化に使えるseabornのメソッド25個を一挙紹介します。また最後に、データ分析の流れを経験できるオススメ学習コンテンツを紹介したので、ご参考ください。 必要なライブラリ
データ可視化の成り立ち・歴史・現在地 〜折れ線グラフの誕生からD3.js、Observableまで〜 - Qiita
はじめに 以前のQiita記事では、データ可視化の方法論を学ぶStanford大の授業を取り上げました。本記事では、データ可視化の歴史に注目します。 まず書籍『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間の可視化まで』を紹介、特に1990年代から2000年代のイベントを概観した後、2010年代ではD3.js、Vegaプロジェクト、Observableを取り上げます。最新情報を知る場として、2021年12月末に行われ、録画が公開されているData Visualization Japanのミートアップについても紹介します。 データ可視化の成り立ちと歴史 折れ線グラフや棒グラフはいつどのように生まれたのか。データ可視化とは何か。それはどのように始まり、どう活用されてきたのか。そんな問いかけに答えてくれる書籍が、つい最近出版、翻訳されました。 『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間
にゃんこそば⛅データ可視化 on Twitter: "これは面白いな。メルカトル図法で描かれた世界地図を"正しい"サイズに切り替えられるサイト。Show Real Sizeをクリックすると高緯度の国々がにゅっと縮んでいく。 国ごとの縮小率も表示される。カナダ・グリーンランド・ロシアな… https://t.co/CUG8oPHpa4"
これは面白いな。メルカトル図法で描かれた世界地図を"正しい"サイズに切り替えられるサイト。Show Real Sizeをクリックすると高緯度の国々がにゅっと縮んでいく。 国ごとの縮小率も表示される。カナダ・グリーンランド・ロシアな… https://t.co/CUG8oPHpa4
にゃんこそば🌘データ可視化 on Twitter: "元のグラフ、日本の数字に残業代・手当・賞与が入ってないので(所定内給与)、アメリカとの比較になってないですね。 なるべく条件を揃えるとこんな感じです。 アメリカは40歳で横ばい、日本は年功序列で50代がピーク。この山を削りたい経… https://t.co/Cd65aNId1U"
元のグラフ、日本の数字に残業代・手当・賞与が入ってないので(所定内給与)、アメリカとの比較になってないですね。 なるべく条件を揃えるとこんな感じです。 アメリカは40歳で横ばい、日本は年功序列で50代がピーク。この山を削りたい経… https://t.co/Cd65aNId1U
先月末の報道実務家フォーラムにて登壇した際、「データ可視化やデータ報道に関する情報収集はどうしているか」という質問がありました。その場でもお答えしましたが、改めて考えると色々や手段があるなと思ったので目的や形態別に分けて整理したいと思います。 Data Visualization Society会場でも答えたのがData Visualization Societyというデータ可視化のコミュニティです。非営利団体が運営しており、Slack channelや各種の調査などを運営しています。 特にThis Week in Data Vizという週に1度届くNewsletterは、その週に発表された報道分野の特筆すべき作品、データ可視化関連のイベント予定、求人情報などを網羅しています。 Top 10 in Data Journalism調査報道に携わるジャーナリストの団体であるGIJN（Globa
突然ですが、日本にラブホテルが何軒あるか知っていますか？ ラブホテルとは、店舗型性風俗特殊営業４号（モーテル・ラブホテル等）として届出された旅館施設のことで、警察庁が把握するだけで全国に約5,000軒あるそうです。 さらに届出をせずに一般ホテルに偽装しているものも含めると、実態は5,000軒をゆうに超えるとか。 一体どこにそんなにホテルが！？ ということで今回はラブホテルについて様々な角度から分析してみました。 ラブホテルは年々減少しているまずは全国のラブホテル数について、過去５年の推移をグラフにしました。 年々なだらかに減少していますね。 2018年は5,417軒だったのが、2022年には4,885軒となっており、毎年100件程度が廃業していると思われます。 地方都市の人口減少、若者の車離れ、自治体による規制の強化などさまざまな要因があるようです。 では実際にラブホテルの多い地域はどこで
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seaborn 徹底入門！Pythonを使って手軽で綺麗なデータ可視化８連発
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【2023】データ分析・データ可視化ツールおすすめの30選！ | Octoparse
STREAMLITを活用してデータ可視化アプリを作ろう （パート1） | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
STREAMLITを活用してデータ可視化アプリを作ろう （パート2） | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
データ可視化において最も重要なスキルは何か｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
データサイエンティストなら知っておくべきデータ可視化アンチパターン - Qiita
240億円の資金調達にデータ可視化ツール「Grafana」の開発企業が成功
IoTプロジェクトで使えるデータ可視化サービスまとめ – ツクレル – 自分自身のためにプログラミングしよう
Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ | フューチャー技術ブログ
データ可視化を簡単に始めるための5つの「追加の」オープンソースツール | AI専門ニュースメディア AINOW
［データ分析］グラフの種類と使い分け ～ データ可視化入門【特別予告編】
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」
流行語大賞候補｢ひき肉です｣のミーム化をデータ可視化してみる｜こちら徒然研究室(仮称)
データ分析におけるデータ可視化の極意 - Qiita
Pythonデータ可視化に使えるseaborn 25メソッド - Qiita
データ可視化・データ報道の最新情報を入手する方法｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
ラブホテルが多い地域は出生率が高い！？ラブホテルについて真面目に分析してみた｜げん@データ可視化