新型コロナウイルスの国別感染者数（中国以外）
+44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 Acre House, 11–15 William Rd, London NW1 3ER
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N501Y変異株スクリーニングの実施状況N501Y陽性例構成割合,変異株PCR検査実施割合 | 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト
東京都福祉保健局： 〒163-8001 東京都新宿区西新宿2丁目8番1号 電話：03-5320-4032 FAX：03-5388-1400 Copyright © Bureau of Social Welfare and Public Health, Tokyo Metropolitan Government. All Rights Reserved.
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
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
私たちの日常業務で使われる管理画面は、大量の情報と複雑な機能で構成され、利用難易度が高い傾向にあります。検索性の乏しい管理画面の一覧から1つの情報を見つけるために、どれだけの時間を費やしているでしょうか。 1億円の工数をかけて開発した機能も、低品質なデザインでは、機能の存在に気付かれなかったり、間違って使われたりと、期待した業務コストの削減に繋がりません。これでは、1億円を捨てたようなものです。 使い勝手の良くないデザインは、ユーザーだけではなく、開発者にも悪い影響を及ぼします。複雑な構造と分かりにくい操作体系の管理画面は、開発やテストの手間を増やし、その後の機能拡張も難しく、改修コストも増大します。 これらのリスクを抑えるためには、UIデザインの基本原則を理解し、適切に管理画面を設計することが重要です。 私たちは管理画面のUIデザインの改善やリニューアルを手掛けることも多いのですが、その
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。
※3/1追記。続編のようなものを書きました。 メディアの外側から COVID-19 国内症例マップ を発信する意味、シビックテック - Bi-Bo-6 私達で作成・更新を続けている、GISを用いた新型コロナウイルスのダッシュボード（公開情報一元化）について、独立行政法人 国際感染症センターさんが、Facebookでシェアをしてくださいました。ありがとうございます。17日に公開したこのレイヤは、22日深夜までで70万viewになりました。 www.facebook.com 都道府県別新型コロナウイルス感染症患者数マップ そこで、このダッシュボード作成で感じたことを書いておこうと思います。（論文か？） ◯ダッシュボード本体 https://jagjapan.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/641eba7fef234a47880e1e1
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
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
なぜいらないダッシュボードを作らないようにしなければならないのかいらないダッシュボードとは、作っても見返りがないか、見返りがあっても非常に少ないダッシュボードのことである。作っても最初から誰も見ていないのは論外であるが、そうでなくてもいらないダッシュボードがたくさんある。 作ったが最初だけで今は誰も見ていない 意思決定の役に立たない 作るのにとても手間がかかる 維持管理にコストがかかりすぎる いらないダッシュボードは作るのにリソースが必要になる。放っておけば邪魔になるので維持管理も必要だし、いらなくなったら後で削除すればいいと思ってもコミュニケーションの手間がかかる。 そしてこのいらないダッシュボードに費やした時間は何の価値も生まず、他にやるべきことに使えた時間を奪う。従って「いらないダッシュボードは作らない」に勝ることは無い。 ではどうしたらいらないダッシュボードを作らないようにできるの
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
この記事はなに？ 構成・実装 育児記録 室内の温湿度 現在の天気 ダッシュボード 取得情報のデータベースへの格納 ダッシュボードに何を掲出すべきか？ まとめ 参考 この記事はなに？ 以下の育児支援ダッシュボードの構築ポストに触発され、自分もダッシュボートを作ってみました。 我が家の最終形態こんな 日中妻が試す→不満・希望を夕方俺に伝達→夜俺が治すみたいなサイクルを2週間回した後の図 pic.twitter.com/PHYRx7m1MS— Dr.10(どく・とぉと読んでください) (@Dr10_TakeHiro) 2023年10月2日 現時点で、自分が作ったダッシュボードは以下のようになっています。 育児支援ダッシュボード この記事では、上記の育児支援ダッシュボードを支える技術について解説します。 構成・実装 ダッシュボードには大きく分けて以下の3つの項目を載せています。 育児記録：「ぴよロ
GA4×サチコ×Looker Studioで可視化！ 現場で使われる“ダッシュボード”の作り方 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
Google Search Console（以降、Search Console：サーチコンソール）は便利なツールではあるものの、なかなかそのデータを活用しきれていない、活用したいがデータの加工などがやりにくいという悩みをよく聞く。SEOの分析、モニタリングツールの「Amethyst（アメジスト）」を提供するJADEの郡山 亮氏が「Web担当者Forum ミーティング 2023 秋」に登壇。 無料ツール「Looker Studio（ルッカースタジオ）」を使ってSearch Consoleのデータを徹底活用し、現場で使われる、定点モニタリングしやすいダッシュボードをつくる方法を紹介した。 Search Consoleの扱いづらさをカバーするLooker StudioSearch Consoleはさまざまなことができるツールだが、今回は検索パフォーマンスの検索結果レポートに絞って紹介した。Sea
Material Design
Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
2023年5月31日をもって、このページでの情報提供を終了させていただきました。 なお、「フォロー」機能を使うことで、新型コロナウイルス感染症に関する記事をまとめて見ることができますので、ぜひご利用ください。 気になる「テーマ」の詳細ページを表示して、テーマをフォローすると、Yahoo! JAPANアプリやスマートフォン版Yahoo! JAPANトップページでフォローしたテーマの記事一覧をまとめて確認できます。 ■テーマの例 ・新型コロナウイルス ・新型コロナ 治療薬・ワクチン・検査薬 ・東京都の新型コロナウイルス関連情報 ・「新型コロナ」のテーマ検索結果 今後とも、Yahoo!ニュースをご利用いただけますよう、よろしくお願いいたします。
チャートで見る日本の感染状況 新型コロナウイルス
データの集計方法 データは主に厚生労働省の発表に基づいており、集計値は都道府県発表と異なる場合がある。発表の欠落や大幅な修正は、都道府県のHPや聞き取りでデータを随時補足している。厚労省は5月8日分に退院者などの集計方法を変更した。厚労省発表はPCR検査について、退院時の確認検査を含めない検査人数で集計している。ただし、一部の自治体では検査人数ではなく、検査件数が計上されている。厚労省は累計の検査人数を訂正して減らしても、過去に遡って集計値を修正しない。そのため、新規の検査人数が訂正前後でマイナスになっている箇所がある。長崎県は長崎市に停泊するクルーズ船乗員の感染を県内の感染者数に計上しないと発表している。「人口10万人あたり感染者数」の人口は総務省統計で2019年10月1日時点。 閉じる 編集 榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 Webディレクション
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
Streamlit turns data scripts into shareable web apps in minutes. All in pure Python. No front‑end experience required.
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人 / 20191127
データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会 の登壇資料です。 https://analytics-and-intelligence.connpass.com/event/153899/
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
GitHub - nocodb/nocodb: 🔥 🔥 🔥 Open Source Airtable Alternative
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こんにちは、デザイナーの佐野大河@sn_taigaです。先日、クックパッドのiOSアプリで「キッチンレポート」という自分のレシピ投稿の活動の成果がわかる機能をリニューアルしました。今日はそのデザインプロセスについてお話します。 キッチンレポートとはキッチンレポートでは、自分の投稿したレシピやマイページへのアクセス数が見られる他、個々のレシピのアクセスランキングやつくれぽ（レシピを見て料理した人から届くメッセージ）などが見られます。レシピが保存された数や印刷された数もわかり 「自分のレシピが誰かの役に立っている！」という実感を持つことができます。 他にも「公開レシピが30品になりました！」や「あなたのレシピが人気順検索でトップ10入りしました！」など、自分が投稿したレシピに関する嬉しい出来事を残してくれる機能もあり、ユーザーの継続的なレシピ投稿や日々の料理のモチベーションにも繋がっています。
Google Data Studioのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するツールを作った - 日直地獄
サービスを運用していく上でメンバーに数字感を身に付けてもらったり、リリースした機能の利用状況、狙い通り正常に動作しているかを把握してもらったりすることはとても大事です。 同じオフィスにいる場合には、常時モニタに表示するなど工夫が可能ですが、リモートワーク下においてはそれも困難になりました*1。 これにまつわる、いくつかの課題を解決するためにGoogle Data Studio *2の任意のページのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するGoogle Apps Scriptを書きました。 利用開始する前にはSlack側でAppを作成したりそれなりに準備が必要なのですが、一度設定したら、あとは手がかからなくなるので、費用対効果はいいと思います。 詳しい導入方法などは下記を参照してください。 https://github.com/airreader/datastudio-2-slack
GitHub - jesseduffield/lazydocker: The lazier way to manage everything docker
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Grafana の scripted dashboards を利用してダッシュボードを自動生成する - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの鈴木 (id:eagletmt) です。 去年クックパッド開発者ブログでも紹介した hako-console の延長として、メトリクス表示に Grafana の scripted dashboards を利用するようにしているのでその紹介をしようと思います。 アプリケーション毎のダッシュボード クックパッドではダッシュボードの作成に Grafana を利用しており、主に Amazon CloudWatch と Prometheus に保存されているメトリクスを Grafana で可視化しています。それ以外にも一部開発用のメトリクスは InfluxDB に保存しており、その可視化にも Grafana が利用されています。 Grafana の variables 機能を利用すればリソースの種類毎にダッシュボードを作成することは簡単です。 ELB のロードバランサー名、
日本のデジタル社会実現の司令塔として、デジタル庁は政府内において、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化の推進を先導する役割を担っていきます。その一環として、政策に関わるデータを「政策データダッシュボード」として公開しています。本プロジェクトを主管しているファクト＆データユニット長の樫田とデザイナーの志水が政策に関わるデータを公開する意図やダッシュボードの開発プロセスを紹介します。 政策データダッシュボード： https://www.digital.go.jp/resources/govdashboard
ゲームコミュニティ事業部のデータエンジニア（β版）の池田です。 この記事は、Tech KAYAC Advent Calendar 2019 の7日目です。 今回もredash周りの話で、Lobiでの分析事例の話をしていきたいと思います。 （本ブログではredashおじさん化していますね。 ） Lobiでの分析環境の概要 ゲームコミュニティ事業部では主要サービスとして Lobi を開発・運営しています。 現在のLobiにおける分析環境は、以下の図のようになっています。 分析環境の図 アプリケーションが行動ログやアクセスログを出力し、それをFluentdやKinesis Data Firehoseを使ってS3バケットへ転送しています。その後@fujiwaraさんのrinを使ってRedshiftにロードしています。この周辺に関しては、ソーシャルゲーム事業部での記事と同様ですので、詳しくはそちらを
データ活用の知見や困り事を共有する「突撃! 隣のダッシュボード」会をやっている話 - Hatena Developer Blog
こんにちは。MackerelチームにおいてCRE（Customer Reliability Engineer）をしているid:syou6162です。主にカスタマーサクセスを支えるデータ基盤の構築や、データ分析を担当しています。 最近、はてな社内のさまざまなチームでデータ活用が進んでいます。しかし、そういったデータ活用の知見は、それぞれのチーム内でとどまってしまいがちです。この記事では、チームを横断したデータ活用を推進するため、昨年の秋から開催している「突撃! 隣のダッシュボード」という会の企画を紹介します。 データ活用についてラフに議論できる場所 ダッシュボードの事例：種類といくつかの観点 ダッシュボードの設計という観点から ダッシュボードの作成という観点から ダッシュボードの活用という観点から ダッシュボードの育て方 データ活用の課題感と解決に向けた動き データ活用の3つの壁とメンバー固
Monitoring Linux Processes using Prometheus and Grafana – devconnected
Whether you are a Linux system administrator or a DevOps engineer, you spend a lot of time tracking performance metrics on your servers. You may sometimes have instances that are running very slow without having any real clues of what the issues might be. You may have unresponsive instances that might block you from running remote commands such as top or htop on them. You may have a simple bottlen
Tremor
React components to build charts and dashboardsReact components to build dashboards20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.
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
Scrapyとscikit-learn、Streamlitで作るかんたん機械学習アプリケーション / Making ML App with Scrapy, scikit-learn, and Streamlit
DeNAのデータサイエンス輪講（DS輪講）での発表内容です。 Scrapyとscikit-learn、Streamlitを使うことで、機械学習を使ったデモアプリをクイックに作ることができます。 ソースコードはGitHubに公開しています。 https://github.com/amaotone/movie-recommendation-demo
マイクロサービスの成果を可視化する - Cloud Function in Go at Mercari - Speaker Deck
tfnotify - Show Terraform execution plan beautifully on GitHub
アドプラットフォーム事業部 アドプロダクト部 データチームでアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。普段は主に、pixiv Adsという広告ネットワークのデータ周りを開発しています。 ads.pixiv.net 今回は、pixiv Adsで採用している、Lookerの埋め込みダッシュボードについて紹介します。 はじめに ピクシブでは全社的にLookerを使用しています。Lookerを使うことで、BigQueryに保存されている品質の高いデータを気軽に分析することができ、社内の仮説検証や意思決定に役立っています。 一方で、Lookerは社内の分析用途だけではなく、社外へのデータ提供にも活用できます。 具体的な手段はいくつかありますが、pixiv Adsでは、「シングルサインオン（SSO）組み込み」という形式で、クライアント向けの広告管理画面にLookerのダッシュボードを埋め込ん
先日、統計ダッシュボード機能(β)をリリースしました。記事をひとつでも公開している場合、Zennにログインすればどなたでも統計情報を表示できます。執筆頻度の確認や閲覧回数の参考にお役立てください。 本稿ではどのように実現したかについて課題とともに記録します。 TL;DR 投稿ページの表示イベントは Google Analytics から BigQuery へ連携しており、イベントデータ（BigQuery）と記事データ（Cloud SQL）をどうJOINさせるかが課題 外部接続でBigQueryからCloud SQLつなぐことにした 統計データ読み出し時、BigQueryを直接使うとクエリ毎に課金されてしまうため、BigQuery BI Engine を使うことにした スケジュールクエリを使い、BI Engineの容量に収まるように集計データを最小限にまとめる チャートは Chart.js
本記事ではKubernetesの周辺技術の一つとして使われているHelmを、実際に触って理解をしたい方向けにハンズオンを掲載しています。 やること DockerでKubernetes構築（kubernetes-dashboardのデプロイ） Helmでnginxのデプロイ 対象者 ・Kubernetes、Helmの概要を知りたい方 ・概要だけでなくKubernetes、Helmを実際に動かして理解したい方 ・Kubernetesはなんとなく分かってきたけど、Helmはまだ触ったことがない方 前提(バージョン) docker desktop 2.2.0.3 Kubernetes v1.15.5 kubectl
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
新型コロナウイルス感染者数の推移：朝日新聞デジタル
地域密着型から突然コロナ専用病院へ 医師4人が退職、患者も戻らず(2024/5/11) 新型コロナウイルス感染症の「第5波」がピークを迎えていた2021年8月20日の昼過ぎ。JCHO東京城東病院（東京都江東区）に、地域医療機能推進機構（JCHO）の尾身茂理事長（当時）から電話が入った。…[続きを読む] インフル1年半ぶりに流行目安下回る 新型コロナは前週比0.70倍(2024/5/10) 厚生労働省は10日、全国に約5千ある定点医療機関に4月29日～5月5日に報告された季節性インフルエンザの新規感染者数は、1定点あたり0・45人だったと発表した。前週（1・07人）の約0・42倍に減少…[続きを読む] コロナワクチン接種後に死亡 秋田県の男性の救済認定 一時金給付へ(2024/5/10) 新型コロナウイルスのワクチン接種後に死亡した秋田県内の男性が、国の救済制度に基づく死亡一時金の給付対象に
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文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
管理画面のUIデザインにおける20の改善ポイント | ベイジのUIラボ～業務システムとSaaSのUIを考える
COVID-19 国内症例マップ（ダッシュボード）を作成して考えたこと - Bi-Bo-6
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
いらないダッシュボードを作らないようにしよう｜データ分析とインテリジェンス
育児支援ダッシュボードを支える技術 - 人間だったら考えて
【更新終了】新型コロナウイルス感染症まとめ - Yahoo!ニュース
データ活用基盤の今 〜DWH外観図〜 - クックパッド開発者ブログ
Streamlit • The fastest way to build and share data apps
React Dashboard: an Ultimate Guide - Cube Blog
データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
Lookerライクな新興BIツールの比較検討
毎日見にいきたくなるレポート画面のデザイン｜taiga / 佐野大河
Data, Design and Government
redash + Google Colabによる分析環境 - KAYAC engineers' blog
Lookerの埋め込みダッシュボードを社外提供する上での課題と解決策 - pixiv inside
統計ダッシュボード機能を BigQuery と BI Engine で実装する
【ハンズオン】Docker+KubernetesでHelmを使ってみよう - Qiita
効率的なダッシュボードの作成 - MicroAd Developers Blog
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