3年前に、図解の基本をまとめた本『図で考える。シンプルになる。』を書きました。その内容から、エッセンスを抽出したのが本noteになります。 （１）「幕の内図解」と「イチオシ図解」 図には、大きく分けて、2つのアプローチがあります。 ひとつは、幕の内弁当のように、いろんな要素を盛り込んだ図で、もうひとつが、唐揚げ弁当のように、イチオシのおかずにフォーカスした図です。 たとえば、桃太郎の話を「幕の内図解」のアプローチでまとめてみたのが、つぎの図です。 登場人物とエピソードをフラットに扱って、網羅的に盛り込んでいます。 この図を使って、人に説明しようとすると、「まず、お婆さんですが……」「つづいて、お爺さんですが……」といった具合に、「お婆さん」「お爺さん」「桃太郎」それぞれの視点に切り替えが必要になり、話す方も話しづらければ、聞く方もまどろっこしく感じてしまいます。 相手がじっくり聞く耳を持っ
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
アルゴリズムビジュアル大事典
このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、本書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com（渡部）までお送りください。
視座の可視化｜kgmyshin
視座が高いってそもそもなんやねん問題 1on1で「視座を上げてほしい」って言われたり、マネージャー陣の集まりで「視座高い人がいいよね」って会話をしたりするけど、じゃぁ「視座の高いってなんぞ？」「どう見極めればええのん？」ってなりますよね。 自分も前職でエンジニアリングマネージャーしてた頃から、現職にて横断組織の一環として採用にかかわるようになって良くそれらのセリフを聞いております。 で、これが正解ってわけじゃないんですけど、自分はいつもこんな感じで可視化してますよってのを紹介してみます。 「視座が高い」を端的に言うと 自分は「視座」ってのは一言でいうと「どのレベルの課題まで、当事者でいられるか」っていうスタンスの度合いだと解釈しています。 ここで言っているレベルというのは難易度ではなく対象のスコープのことです。個人の課題なのか、チームの課題なのか、はたまた所属する会社の課題なのか。 で、「
リクルートテクノロジーズ エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2019年度版） | Recruit Tech Blog
こんにちは。セキュリティエンジニアの平松です。 毎年、大きな反響を頂いているエンジニアコース新人研修の内容を今年も公開します。 リクルートテクノロジーズの新人研修 リクルートテクノロジーズでは、新卒採用の新人向けに3ヶ月間の技術研修「ブートキャンプ」を実施しています。 新人たちは採用時の応募職種によって振り分けられ、各職種に適した内容のブートキャンプを受講します。 今年のブートキャンプは以下の3つのコースで実施しました。 スタンダードコース：プログラミングやWebサービスの構造の基礎を学び、その後1つのスマホサイトを企画からリリースまで行うコース。 エンジニアコース：現場での技術に即した実践的な内容を学び、その後実際のサービスでチーム開発のOJTを実施するコース。 データサイエンティストコース：現場でのデータ解析の実務に即した実践的な内容を学ぶコース。 本記事では、実際に「エンジニアコース
わかりにくいシステム構成図とは こんなシステム構成図を書いてないでしょうか？ このシステム構成図のわかりにくい点が３つあります。それは 製品名は書いてあるが「役割」が書いていない データと処理が区別できない データの流れと制御の流れが区別できない の３つです。 わかりやすいシステム構成図 これら３つのわかりにくい点を改善したわかりやすいシステム構成図が↓です ポイントを解説していきます ポイント1. 製品名称ではなく「役割」を書く システム構成図には製品名称ではなくシステムコンポーネントの「役割」を書きます。 役割とは、例えば〇〇データや〇〇処理といったことであり、それを読むだけでシステムの動きを理解できる文字列です。役割をかかずに製品名称のみを書いてしまうと、その製品を知らない人が見たときに理解できません。例えば「Cloud Pub/Sub」という製品はGCPというパブリッククラウドの分
道路を方角ごとに塗り分けると、その街のでき方がわかる
道路の方角は、隣り合う街どうしで微妙に違っていたりする。それが分かりやすいように道を方角によって塗り分けてみたところ、街の地形や歴史が見えて面白かった。 北海道、東京、京都、ニューヨークなどでやってみた。 今回、こんな地図を作った。 なんのこっちゃと思うが、拡大するとこうなっている。 道路を、その方角によって塗り分けたものだ。 右側の黄色いエリアは江東区。中央のカラフルなのは銀座とか日本橋だ。街ごとに道の方角が少しづつ違うということが色によってとても分かりやすくなっている。銀座から日本橋まで歩くと少しづつ道がカクッと曲がってるなーという感覚があるが、そういうこともまざまざと示されている。 こんなことできるかなと思ってやってみたらできて、結果も面白かったのでいろんな場所でやってみようというのが今回の趣旨です。 （本記事の地図は OpenStreetMap のデータをもとに加工したものです。末
15分・15kmマップ | 15cities
15分で移動できる範囲が分かるシンプルな地図です。まちを知るのに役立つ機能を順次追加していきます。
宮崎県の統計システムの公募がすごい。
宮崎県から出された公募が前代未聞な形で話題になっています。github にプロトタイプが公開されている他、技術的に「分かっている」人が書いた感が漂っており、多くの人の興味を引いています。 さらに、これを書いた職員は実は生え抜きの公務員で、独学でプログラミングを学んだとか・・・
国会採掘
本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。
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
人身事故が起きた全国130万件分の地点を日本地図に置き、あなたの近くに潜む危険な場所を可視化しました。各地の小さな交差点で交通事故が多発していることも明らかに。
「家事分担しようと洗い出したら妻の解像度が4Kなみに細かい」 夫婦の“家事に対する認識の違い”を見事に表したツイートが話題に
夫婦で家事の分担について協議するため、必要な作業を互いに書き出してみたら、妻から4K並に細やかな工程表が提出された――。ある夫婦の、家事への認識の差を示すエピソードが興味深いです。工程表、Excelで190行もあるのか……。 投稿主の妻が書き出した家事リスト。朝食一つとっても、「パンを焼く」「マーガリンやジャムを塗る」を別項にするなど工程を事細かに記し、「各作業が必要とされる根拠」まで示している ツイートでは2ページ目まで公開されているが、これでも全体の一部。Excelシートは190行もあるという こちらは投稿主が提示した家事分担表。家事への認識が、夫婦で大きく違うとひと目で分かるざっくり感 工程表をTwitterで紹介したのは、夫のカタオカ（@peterminced）さん。家事の分担を明確にすることで、外出自粛中の家庭内衝突を防ごうと、夫婦でそれぞれ家事のタスクを洗い出すことにしました。
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
リモートワークの行き着く先は大量解雇なのでは？と思ってる IT系の管理職だが、弊社でリモートワークを2週間ほどやってみたけれど 社員によってアウトプットの量やそれによる全体の進み具合ってのが著しく可視化されている という事に驚いている 端的に言ってしまうと、要らない奴はとことん存在が消えるし、もう居なくていいやと感じているのだ 一方で本当に仕事そのものが好きで、止めなければ、いつまででも作業してしまうような 目が覚めてから疲れ果てて寝るまで何時間でも異常な量の仕事をしつつ 動画を見ながら作業してるから快適だと全く不満を感じてない会社の宝の様な社員も可視化される 回ってない仕事や遅れが出そうな個所を積極的に引き受けて作業を進めてくれるプログラミングが大好きな彼らが 普段なら多少は仕事してるように見えていた使えないプログラマが、いかに使えないかを際立たせてしまっている 9：00～17:00でタ
ワシントン・ポストでは、全ての読者がコロナウイルスに関する重要な情報へアクセスすることができるよう、この情報を無料で提供しています。無料講読を希望される方は、当社のデイリーコロナウイルスアップデートニュースレターへご登録ください。 COVID-19による感染が初めて確認され、この新型コロナウイルスによる感染症についてアメリカ国内でも公表されたが、さらなる感染については、ぽたぽたと滴り落ちるように、なかなか報告されていなかった。それから2ヶ月が経ち、その滴りはゆるぎない潮となって押し寄せてきたのである。 [Read this story in English] このいわゆる指数曲線は、専門家の間で懸念の原因となっている。もし感染者が3日ごとに2倍に増加するとなると、5月にはアメリカ国内での感染者が1億人ほどにまでのぼるであろう。 これは計算から導き出した数字であって、予言ではない。公衆衛生の
新型コロナウイルス 国内感染の状況
新型コロナウイルス国内感染の状況 日本国内において現在確定している新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の状況を厚生労働省の報道発表資料からビジュアル化した。 制作・運用：東洋経済オンライン編集部 お知らせ 2023-5-10 New 新型コロナウイルス感染症の感染症法上の分類が5類に移行したのに伴い、厚生労働省の日次ベースでのデータ公表が終了したため、当サイトでのデータ更新も停止します。
数年前、作っている過程はTwitterでお届けしたのですが、市外局番の一体何がおもしろいのか…はあまり文字化していませんでした。リアルで話すときには話すものの、めんどくさがってWebにアップしてなかったのです。 境界線を示す場合、点線を描けばいいのですが、塗り分ける方法もあります。世界地図には国ごとにいろいろな色が塗られていますよね。でも、それぞれの色に意味はありません。隣の国と違う色になるように塗り分けているのです。ちなみに、4色あれば、隣合う色が同じ色にならないので、4色で塗り分けるのが一般的です。 こんな感じで、上3桁を同系色（赤・黄・青・緑のどれか）で塗り分け、同じ上3桁、つまり赤・黄・青・緑の各エリア内を、さらにそれぞれ4色で塗り分けています。塗り分けることで境界や範囲、面積がはっきり見えますが、青系の色が広い範囲に及んでいるところもあれば、狭い範囲にとどまるところもあります。こ
「ひっ迫した状況が一目瞭然」新型コロナ病床数まとめサイト、大反響に「バグを疑った」と開発者仰天 “医療現場の声”励みにスピード公開
「ひっ迫した状況が一目瞭然」新型コロナ病床数まとめサイト、大反響に「バグを疑った」と開発者仰天 “医療現場の声”励みにスピード公開 新型コロナウイルス感染症の患者数や、感染者用の病床数などを都道府県ごとに表示した「新型コロナウイルス対策ダッシュボード」がネットで話題に。開発者の福野泰介さんに経緯を聞いた。 新型コロナウイルス感染症の患者数や、感染者用の病床数などを都道府県ごとに表示した「新型コロナウイルス対策ダッシュボード」が、ネットで話題を呼んでいる。Twitterでは「病床の使用率が一目瞭然」「都市部の病床数がギリギリなのが分かる」と好評だ。Facebook上のシェア数は4000近くあり、開発者の福野泰介さんは「バグを疑ったくらいです」と驚く。 福野さんは、福井県鯖江市のソフトウェアメーカー「jig.jp」の会長を務める傍ら、東京都が開設した「東京都新型コロナウイルス感染症対策サイト」
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
JavaScript is cool (don't @ me), but how can a machine actually understand the code you've written? As JavaScript devs, we usually don't have to deal with compilers ourselves. However, it's definitely good to know the basics of the JavaScript engine and see how it handles our human-friendly JS code, and turns it into something machines understand! 🥳 | Note: This post is mainly based on the V8 eng
なぜ家事は紛争を呼ぶのか 私の周りも結婚・出産をする友人が増えました。 そこで必ずと言っていいほど上がる議題がこれ。 「夫（妻）がぜんっぜん家事をやらない」 日本で婚姻制度が発足してから早100年。 これだけ長い年月「夫婦」という形が取られているのに、なぜこんなにも初歩的な不満が世に蔓延するのでしょう。 私も妻と結婚して5年経ちます。 知人からの愚痴なども収集した結果、いくつかの原因が考えられました。 その１． 人は「自分が一番やってる」と思う生き物である これは私がサラリーマンとして働いてて出した結論です。 殆どの人が「自分は結構仕事してる」と思いがちです。（これはマジ） 少なくとも同等の仕事量だとまず間違いなく「自分のほうが仕事してる」と勘違いします。 そのため、仮に夫婦が全く同じ量の家事を分担してたとしても、 それが正確に見える化されない限り、必ず「俺(私)のほうが家事をやってる」と
新型コロナウイルス（COVID-19）の感染症法上の5類移行により、感染状況の発表形態が変更されるため、5月8日をもって、新型コロナウイルスに関する情報の更新を終了させていただきます。 これに伴って、NewsDigestのコロナ関連サービスも、順次クローズさせていただきますが、感染状況等に応じて、NewsDigestアプリにて、新型コロナウイルスに関する情報を配信してまいります。引き続き、変わらぬご愛顧のほど、何卒お願い申し上げます。
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
【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 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/mWZnu7WBEP — tomo-makes@図解速習DEEP LEARNING (@
「意外とデカい日本列島」などメルカトル図法にゆがめられていない本当の国の大きさが分かる「The True Size Of ...」
日ごろよく目にする世界地図は、1569年に地理学者のゲラルドゥス・メルカトルが発表したメルカトル図法で描かれており、高緯度ほど拡大されるという特徴があります。そんなメルカトル図法の「ゆがみ」が一目で分かる「The True Size Of ...」を使用すると、日本列島の意外な大きさや、巨大だと思っていた北国が思ったよりも小さいことなど、新しい発見をすることができます。 The True Size Of ... https://thetruesize.com/ 「The True Size Of ...」は初期状態では、よく見知ったメルカトル図法の世界地図が表示されています。 「The True Size Of ...」の特徴は、左上の検索欄に入力した国の大きさを一目でわかるように表示してくれるという点。試しに、左上の入力欄に「Japan」(日本)と入力して、入力欄すぐ下にサジェスト表示さ
ネットワークの構成を視覚的に把握しやすいアイソメトリック図で表現でき、作成した図面を共有して相手に見せることができるオンラインサービスが「Isoflow」です。 Isoflow https://isoflow.io/ まずはお試しですぐに図面の作成画面に行くことができます。「CREATE A DIAGRAM」をクリック。 表示されたキャンバス上の好きな位置のマス目をクリックするとノード部品が設置されます。 ノードが設置されると左側にダイアログが出現するので、Label入力欄で名前を付けます。ノードのアイコンを変更するため「Node icon」をクリック。 アイコン一覧が表示されるので目的のアイコンの絵をクリックして変更します。 さらにノードを増やした後、ノードアイコンをクリック。 ノードのサブメニューが表示されるので「Connect」をクリック。 ノードを接続するためのポインタをマウスで動
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
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 Storytelling with Data ⇒Amazonで詳細を見る 日本語版で刊行されたGoogle流資料作成術の原著です。 デ
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
【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
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
note.com 先日、狂人を名乗っている小山さんが、「論破王」ひろゆきさんとtwitterで「議論」になった一部始終をnoteにまとめてらっしゃった。その内容は、ひろゆきさん自身に焦点を当てるよりも、ひろゆきさんのファン層に焦点を当てた内容だった。 小山さんは驚きをもって語る。「日本語は読めないけれど論破したい」という欲望が存在する、と。ひろゆきさんのファンからの声には、論争内容を理解したコメントがぜんぜんなくて、まったく論争内容を理解していないコメントが無限に飛んでくる、と。 自分はインターネットに20年以上どっぷり浸かり、不毛なネット論争を何十何百と繰り返してきたわけなのですが、ここまでファン層の知的レベルが低いのは確実にひろゆきさんが初めてだと思います。というか、おそらくは「論争」という知的（？）遊戯を嗜まない層にまでひろゆきさんの影響力は波及している。論争の当事者になることで、そ
にゃんこそば🌤️データ可視化 @ShinagawaJP 暗闇に郵便局を光らせてみた。全国約2万3800局。 離島・山間部にも満遍なく設置されていて、人の活動域が鮮明に。一つ一つの点に郵便物が集まり、やがて全国に散らばっていくと思うと、なにか深遠なものを見ているような気分になる。 #30DayMapChallenge Day 1 : Point - Post Offices in Japan pic.twitter.com/n9RUhIoSQQ 2021-11-04 21:00:05
こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか？ 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している３つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト
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
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【図解入門】シンプルな図の作り方｜櫻田潤🎨インフォグラフィック・エディター｜note
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
もやし（@w_coast_0330）さん / X
わかりやすいシステム構成図の書き方 - Qiita
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
全国130万件の交通事故マップ-みえない交差点-プレミアムA：朝日新聞デジタル
黙秘する被疑者に「ガキ」「社会性欠けてる」…検察官の取り調べ映像、YouTubeで公開 - 弁護士ドットコムニュース
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
リモートワークの行き着く先は大量解雇なのでは？と思ってる IT系の管理職..
コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか
市外局番は、きれいな柄であり、地域を読み解く鍵である(1) - 地理人レポート
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
🚀⚙️ JavaScript Visualized: the JavaScript Engine
【個人開発】世の「家事やれよ論争」を撲滅するスマホアプリをリリースしました - Qiita
新型コロナウイルス 日本国内の最新感染状況マップ・感染者数(9日0時時点) - NewsDigest
NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
立体的な表現で見やすいネットワーク図がブラウザ上で作成できる「Isoflow」
C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
タイトルすら読めない人の「声」は今のネットに存在するか - シロクマの屑籠
日本地図上で「郵便局」と「コンビニ」の位置を光らせてみたら色々と興味深かった「性格の違い分かる」
構成図を描く際に気をつけていること - NRIネットコムBlog
グラフを作ってデータを可視化する時に「見やすい色」を選ぶコツをまとめ
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