社会実情データ図録 Honkawa Data Tribune
最も高く、7割近くが病院で亡くなる日本や韓国。一方、オランダやノルウェーでは病院死は3割以下。新型コロナの影響だけでなく、日本を含む多くの国で病院死は低下傾向。
最も高く、7割近くが病院で亡くなる日本や韓国。一方、オランダやノルウェーでは病院死は3割以下。新型コロナの影響だけでなく、日本を含む多くの国で病院死は低下傾向。
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普段お世話になっているwebツール達の紹介です。 以下のサイトはすべて 無料 & 登録不要 です。 正規表現 regexper 正規表現を可視化してくれます。 複雑な正規表現を書くときやコードリーディングのお供に重宝します。 Rubular Rubyの正規表現をテストできます。 JSON JSON FORMATTER & VALIDATOR JSON系のツールが集まったサイト。 それぞれ、サイト名とドメインが違うのでリンクはそのうちの１つになっています。 (画像クリックでそれぞれのツールに飛べます。) ひとつずつ紹介します。 JSONをフォーマットしてくれます。 出力結果は折りたたむことができるので、長いJSONを読むときにも便利です。 JSONを含めた様々なデータ形式を変換できます。 Inputの以下に対応。 CSV INI JSON XML YAML Outputは以下に対応。 JSO
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
The web today is a growing universe of interlinked web pages and web apps, teeming with videos, photos, and interactive content. What the average user doesn't see is the interplay of web technologies and browsers that makes all this possible.� Over time web technologies have evolved to give web developers the ability to create new generations of useful and immersive web experiences. Today's web is
Chandoo.orgのエントリーから、見栄えがよく、分かりやすいエクセルのグラフを作成する5つのテクニックとカラフルにデザインされた73のエクセルのテンプレートを紹介します。 How to NOT spend $ 150,000 and still dress up your charts 色の代わりにグラデーションやパターンを使用したグラフ 色の代わりに画像を使用したグラフ 注目するポイントにテキストを配置したグラフ オリジナルの色を使用したグラフ ラベルに画像を使用したグラフ デザインされたグラフの73のテンプレート [ad#ad-2] 色の代わりにグラデーションやパターンを使用したグラフ グラフの配色にフラットな色ではなく、グラデーションやパターンを使用します。 スライドに使用する際は、グラデーションを控えめに。 グラフを右クリックし、「データ系列の書式」を表示します。 「パターン
新メンバーが多い大型プロジェクトでの不確実性との戦い方 - スタディサプリ Product Team Blog
ペアプロ・モブプロ、スキルマップ、1-on-1等々… チーム開発にまつわる各論・方法論・話題をよく見る昨今、関心の高まりは歓迎さるべきことながら つまるところそれらが現実のどのような問題を解決していくのか？ どのように相互作用するのか？ これらが有機的に結びつくことで現実のどのような問題を解決していくか？ こうした疑問に答えたり、具体例とともに記した記事はさほど多くないのではと思います。 本記事では昨年度に筆者のチームが約7ヶ月携わったプロジェクトにて、プロジェクト特性に起因する不確実性と我々がいかに戦ったかを記します。チーム開発を行う方にとってこの記事が実りあるケーススタディとなれば幸いです。*1 なお、本記事では以下のことは本旨とは逸れるため割愛させていただきます。 プロジェクトの機能的側面 技術的不確実性 各取り組み単体の詳細 はじめに / プロジェクトの雰囲気を伝える図 この記事で
高木浩光＠自宅の日記 - Bluetoothで山手線の乗降パターンを追跡してみた , ユビキタス社会の歩き方(6) Bluetoothの「デバイスの公開」「検出可能にする」..
■ Bluetoothで山手線の乗降パターンを追跡してみた この日記を書き始めてからもう6年になろうとしている。書き始めたきっかけは、RFIDタグのプライバシー問題が理解されないことに焦りを感じたからだった。当時の空気では、RFIDタグは5年後くらいに普及し、しだいにRFIDの埋め込まれた日用品で溢れかえるようになり、10年後くらいにプライバシー問題が顕在化すると目されていた。しかし、6年経った現在、私の靴にRFIDタグは埋め込まれていない。 当時の議論で描かれていたRFIDタグの問題は、無線LANやBluetoothにも共通することであり（MACアドレスがユニークIDとなる）、それらの方が先に普及するかもしれないという予感はあったが、現時点でも、無線LAN機器を持ち歩いている人はごく一部の人に限られている。しかし、Bluetoothはどうだろうか。これまでにも何度か、最近のBluetoo
日本列島の立体模型地図がすごすぎて動けなくなりました
行く先々で「うちの会社にはいないタイプだよね」と言われるが、本人はそんなこともないと思っている。愛知県出身。むかない安藤。（動画インタビュー） 前の記事：トラックの荷台で飛んでるドローン、トラックが急発進するとどうなるのか？ ＞ 個人サイト むかない安藤 Twitter つくばは今日もいい天気だった 前に茨城県に住んでいた頃、彼女がつくばに住んでいたので週末のたび訪れていた。 あの頃も確かつくばはよく晴れていたように思う。そのおかげか木々の生い茂り方がすごい。放っておくとこの一帯だけ太古に戻ってしまうんじゃないかというくらいに、緑が力強い。 空が広くて緑が多くて四角い建物がある。これが僕のつくばの印象です。 そんな「つくばの中のつくば」とも言える、産業総合研究所の敷地内に地質標本館はある。思いっきり研究施設のど真ん中だけれど、受付を通れば基本的に誰でも入ることができるのであきらめないでほし
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
JavaScriptでグラフ描画入門！全８個のライブラリをコード付きで一挙に解説！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、JavaScriptを使って「グラフやチャートを描きたい！」とか、「さまざまなデータを可視化させたい！」という人にオススメのJSライブラリをご紹介しようと思います。 また、すぐに使い始められるように、ミニマムな構成の「サンプルコード」も合わせて掲載しているので、自分に合ったライブラリを使う取っ掛かりになれば幸いです。 ■Chart.js 【Chart.js】 最近、活発にバージョンアップをしている「Chart.js」は、すべてのグラフが自動的にアニメーション表示されるユニークな仕掛けを持っており、シンプルで理解しやすい記述が出来る点も魅力です。 グラフの種類は少ないものの、モダンブラウザ＆レスポンシブ対応で、あまりカスタマイズせずに「デフォルト」のままでも手軽に使えるでしょう。 【 基本の書き方 】 「chart.js」ファイルは、公式
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
![Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
フローチャート ※依存関係・フローチャートはJavaScriptのみです。 対応言語は、下記の通り。 JavaScript TypeScript Python PHP Java C++ 望む言語が他にあればIssueにどうぞ、とのことです。 Code Crumbsのデモ デモでは、JavaScriptのコードでその動作を確認できます。 デモページ 依存関係はDependenciesをオンに、フローチャートはFlowChartタブをクリックします。 Code Crumbsの使い方 セットアップ codecrumbをインストールします（yarn global add codecrumbs）。 codecrumbs -d project-src-dir -e project-src-dir/index.jsを実行し、プロジェクトに合わせてパラメータを変更します。-dはソースコードを含むディレクト
この1年ほど、プロジェクトのリードを任せてもらえるようになりました。2017年の夏くらいから「プロジェクト推進役」→「PJO」→「Tech Lead」, 「Project Lead」など、正式ではないものの「肩書」のようなものがついていますが、実際にやっていることは「プロダクトの成功に向かってプロジェクトを行動で引っ張っていくこと」で統一されています。 これは別に偉くなったとかではなくて、そういう責任を持ってPJに関わる役割だと思って臨んでいますし、実際マネージャーからもそのように言われています。 自分なりに試行錯誤をして時には成功し、時には失敗しながらなんとかかんとかやってきていているのですが、「あー、この本に救われた」とか「ちょっと前にこの本読んでおけばよかった...」という本があったので何冊か紹介したいと思います。 エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリフ
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
ちょっとしたデータをサクッと「グラフ」や「チャート」にして、Webページに素早く公開したい人に最適なJavaScriptライブラリ「CanvasJS」のご紹介です！ 類似のライブラリはいくつかありますが、「CanvasJS」はわずか数行のコードですぐにグラフが作成でき、なおかつ豊富なパラメータをいじることで驚くほど細かいカスタマイズも実現できるのが特徴的です。 今回は、基本的な使い方を中心にご紹介しようと思います！ 必要なファイルを準備しよう！ 「CanvasJS」の本体ファイルは、サイトのトップページからダウンロードできますが、CDN経由からも利用できるようになっています。 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/canvasjs/1.7.0/canvasjs.min.js これを、HTMLファイルに読み込みます！ // index.html <!d
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
各ユーザーのフォロワーとリツイート（RT）した時刻をもとに、どのユーザーの投稿をきっかけにしてツイートやURLが拡散したかを推定し、経路を特定。拡散のハブとなった「インフルエンサー」が分かる。 自分の投稿がどう広まったか調べるには、Twitterアカウントを認証した上で、調べたいツイートを選べばOK。URLの拡散を調べる場合は、フォームに入力するだけで経路を確認できる。
【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
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
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【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め） - Qiita
一般的なチャート（8） インフォグラフィック（3） 地図・マップ（1） ネットワークグラフ（1） 関数のグラフ（1） エンジニア向け 一般的なチャート（10） 地図・マップ（4） ネットワークグラフ（1） 株価チャート（1） 1.一般的なチャート （1）RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、 データの安全を保証できます。 （2）ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了
三ヶ月ほど前に僕が「作ります！」と宣言していた、はてブホッテントリの感情分析サイトだが、ようやく完成したので公開したいと思う。 hotentry-sa.appspot.com このサイトでできること はてなブックマークのホッテントリ内の各エントリーについた全てのブクマコメントを解析して、感情的なネガティブ度・ポジティブ度を算出して表示している。 次の３種類の分析結果が表示できるようになっている。 闇ホッテントリ⇒ネガティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 きれいなホッテントリ⇒ポジティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 揺れホッテントリ⇒ネガティブとポジティブの間の揺れ幅が大きい、つまり賛否両論の激しいエントリを順に表示する。 サイトが出来上がるまでの経緯 今年の始めにネットのどこかのサイトを覗いていたら、グーグルが自然言語処理に関するWebAPIを提供しているということを
2017年も終わろうとしているが、「今年はIoTが来る！」と毎年言われて久しい。 3年半、IoTと言われるビジネスに関わった経験で現状のIoTについて考察してみた。 個人的に製造業の顧客が多かったのでかなり主観が入っている。 提供者サイド 既存ビジネスの延長でIoTをやろうとしている 既存のビジネスのフレームワーク内で完結させようとしているため、既存のソリューションや営業メソッドを適用してしまい結果として技術的ミスマッチ、コスト過多、頓珍漢な営業アプローチにより失注といった事態が散発している。 営業に対する負担の増加 IoTは構成要素の異種格闘技戦であり、レイヤ毎にどのようなプレーヤーがいて、どのくらいのコスト感でインテグレーションできるかという感覚が必要である。 SI/NIer上がりの営業であればマルチベンダの商材を扱うのは日常なので比較的スムースな提案につながるのだが、いわゆるカタログ
Repsona LLCの@GussieTechです。 タスク管理ツール、情報共有ツール、便利ですね！ これまでいろんな仕事で、いろんなツールを使ってきました。それぞれ、特に不自由もなく、乗り換えるほどのモチベーションもなく使い続けていたんですが、不満が全くなかったわけではありませんでした。 ・遅い ・ダサい ・わかりにく ・カンバンがない ・ガントチャートがない ・Wiki的なものがない ・なぜか仕事がうまく進まない ・SNSみたいな感じで、社員がもっと楽しくつながれたらおもしろそう ・スキルがレベルアップしてる様子とか、可視化されたらおもしろそう ・勝手に仕事してくれたりしないかな、AIとかで ・使ってたら無意識にPMBOKみたいになるように、レールが敷かれていると便利な気がする ・（ひどいコメントをしそうになったときに）「言葉にトゲがないですか？」とか、ボットがやんわり教えてくれるとか
SUUMOアプリチームがスプリントを廃止してカンバン方式に移行した話 | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第4回です！ 今回は、SUUMOのモバイルアプリ開発の現場から、企画と開発が一体となったチームでの開発プロセスについてご紹介します！ はじめに はじめまして。リクルートテクノロジーズ新人の三田涼介です。現在は不動産検索サービスSUUMOのAndroidエンジニアとして働いています。 今回はSUUMOアプリチームの開発プロセスについて紹介します。 SUUMOは巨大なサービスでありながら日々高速に改善を行っており、週1回以上の頻度でiOS、Androidの各OSでリリースを行っています。このスピード感を実現するために、開発プロセス自体も日々磨き込みが行われており、私が配属された3ヶ月前にも開発プロセスに大きな変化がありました。 この記事では、私が新人としてキャッチアップしていく中で学んだ、 なぜ開発プロセスを選ぶことが必要なのか どうやって
サイボウズ版 MySQL パフォーマンスチューニングとその結果 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。先日親知らずを抜歯した時、つらすぎたので MySQL の JOIN のことを考えて心の平静を保っていました。 サイボウズの製品のひとつである kintone はニーズに応じて自由に業務アプリのようなものを手軽に作ることができ、データの検索条件やソート条件も細かくカスタマイズ可能で、様々なレベルでのアクセス権も設定可能という非常に便利なツールです。 しかしその機能を支える裏側では複雑なクエリが発行され、MySQL に多大な負荷をかけています。サイボウズのクラウドには数十テラバイトに登る MySQL データがあり、数千万件オーダーのテーブルを複数 JOIN するクエリが毎秒のように実行されるという、エンジニア魂が滾る環境です。 現在サイボウズでは性能改善に力を入れており、僕もその業務に従事しています。例えば2018年
Vue.js の設計地図を作成しました。設計概念の依存関係の図式化して理解し、 フロントエンド設計をモデリング起点で考えたブログです。
EU Referendum Results
UK votes to leave the EU The UK has voted to leave the EU by 52% to 48%. Leave won the majority of votes in England and Wales, while every council in Scotland saw Remain majorities. Follow latest updates and reaction.
バッチ処理について考える - Qiita
TL;DR ひとくちにバッチといっても色々ある 夜間バッチをもう作るな オンラインバッチはSQL以前にDB設計がんばれ はじめに Twitterのタイムラインで以下のようなツイートが回ってきました。 バッチ処理をみんな舐めてかかったり、ショボイとか思ってる人多い印象なんだけれども、数十万～数千万件規模のデータを処理したことあるのかな。テンプレ通りのコードじゃ動かないよ？ネットに本にも答え載ってないよ？低レイヤも意識しないと動かないよ？ 2020年1月10日 ツイートされたわだっしーさんの意図がどこにあるかは確認してないですが、極限の世界でテンプレート的な処理では対応出来ないのはあるよな、と思いつつもある程度はバッチの作法としての書き方があると思っています。 このツイートとその関連ツイートを読みながら、そういえばバッチ処理に関して書いてある記事はあまり見ないなぁ、とおもったので他のネットや本
1300はてブ超！「心理的安全性を0から80ぐらいに上げた話」の久津佑介氏が心理的安全性の “失敗談と教訓” を語る | Backlogブログ
一般的に、自律型のチームは他律型のチームよりも開発のスピードが早く、問題を未然に対処できると言われています。自律型のチームに不可欠な要素として、「何でも言いやすい雰囲気」「居心地の良さ」の創出があります。これらは「心理的安全性」とも呼ばれ、米グーグル社が「チームの生産性を高める唯一の方法」として発表したことで大きな注目を集めています。 「バグや障害の多発」「エンジニアの離職率の高さ」「リリースの延期」といった現場の問題解決に心理的安全性がなぜ効いたのか。心理的安全性を創出したプロセスと失敗から学んだ教訓など、現場担当者の視点を対談形式でお伺いします。 ■自己紹介（左から） CAMPFIRE プロダクトマネージャー 久津 佑介（ひさつ・ゆうすけ）さん 印刷会社でエンジニア、開発会社でエンジニアチームのマネージャーを経て、2019年に株式会社CAMPFIREに入社。プロダクトマネージャーとして
ウェブデザインやグラフィックデザインにおいて色の選択は非常に重要かつ難しい作業ですが、デザイナーでなくともグラフを作る際などに色の選択をする必要に迫られることがあります。データを分かりやすく可視化するためには、どのような色の組みあわせを選択すべきなのか、プロでなくともプロのようなグラフを作れるようになるポイントを、ビジュアルコミュニケーションを専門とするLisa Charlotte Rostさんがまとめています。 How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/ ◆色相をあれこれピックアップしすぎない カラーホイール上の色を大別すると、赤・オレンジ・黄・緑・青・紫の6つの色相となりますが、データを可視化
東京風速
About Control | «前日 – 1時間前 – 1時間後 – 翌日» – 最新 – 現在地 Overlay | None – Temp – Hum – WV – IN – NO – NO2 – NOX OX – SO2 – CO – CH4 – NMHC – SPM – PM2.5 Air Data | 東京都環境局環境改善部大気保全課 Map Data | 国土数値情報（行政区域データ）国土交通省 Author | Cameron Beccario @cambecc, Facebook, はてな Source | github.com/cambecc/air Modules | node.js, D3.js, when.js Inspiration | HINT.FM wind map 免責事項 | 正確な情報を提供するためのものではありません
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
結論:Highchart ccchart(canvasChart)と悩みましたが、Highchartを選んだ理由は、下記の通りです。 1.円グラフや棒グラフを組み合わせた複合的なグラフのサンプルを載せている 2.複合グラフのアニメーションがかっこいい 商用ライセンスなので、無料にこだわる方は、ccchart(canvasChart)がおすすめです。 Highchart 表現力、完成度の点でいちばんだと思います。商用なのでお金さえあればこれがイチオシ。 ccchart(canvasChart) 私のイチオシは canvasChart です ライセンスは PUBLIC DOMAIN! raphael.js qiitaのプロフィールの円グラフで使われているjQueryプラグイン 美しめなグラフを作成することができる。 raphael.jsのプラグインのelycharts.js http://el
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コーディングをするときに鼻血がでるほど便利なwebツールリスト - Qiita
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
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