テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目しており、サーベイや検証をしております。以前にも以下の記事を書きました。 複雑なアルゴリズムを適用する前に、当たりをつけたり、結果を確認したりするためには、可視化が重要です。本記事では、いくつかあるグラフの可視化ツールの中でも、大規模なネットワークでも簡単に使えるCosmographを紹介し、テラーノベルのデータを使って可視化してみます。 Cosmographとは グラフデータを可視化するツールはたくさんありますが、もっとも有名なのはgrapgvizです。graphvizにはsfdp[1]という大規模なデータに対応したアルゴリズムが用意されていますが、ノード数が10k以上のような大規模なグラフになると計算時間もかなりかかって、パラメータ調整も大変になります。 Cosmographは、Web
CineShader
treevis.net
treevis.net - A Visual Bibliography of Tree Visualization 2.0 by Hans-Jörg Schulz
GitHub - keplergl/kepler.gl: Kepler.gl is a powerful open source geospatial analysis tool for large-scale data sets.
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We just open sourced "React Flow": A library for rendering interactive node-based graphs with a smooth panning and zooming behaviour and lots of nice features and even some useful plugins like a mini map! In this post I will show you a simple example of a React Flow application. If you want to start even faster you can directly go to the documentation or check out the demo:
GitHub - lux-org/lux: Automatically visualize your pandas dataframe via a single print! 📊 💡
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minimator
Minimator is a minimalist graphical editor. All drawings are made of lines in a grid based canvas. The lines are limited to vertical and horizontal lines, and quarter circles. Please wait, it's loading...
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
3月新刊情報『データビジュアライゼーションの基礎』
『データビジュアライゼーションの基礎 ―明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方』 Claus O. Wilke 著、小林 儀匡、瀬戸山 雅人 訳 2022年3月16日発売予定 360ページ（予定） ISBN978-4-87311-953-3 定価3,740円（税込） 情報を正しく伝え、美しくかつ明確な図やグラフを作成するための基本を解説します。「ビジュアライゼーションで大切なことは、本質を正しく伝えること」との信念に基づき、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確にかつ効果的に伝えるために最適な要素、かたち、色の選択をするための指針をまとめています。著者は統合生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、cowplot、ggridgesをはじめ、数多くのRのデータ可視化関連パッケージの開発者であり、著者の豊富な経験から蓄積された知見の集大成と言える本書からは、優れ
Presumably generated based on the relative diameters of thr circles, not their relative areas. It’s subtle but still misleading. From Women in the Workplace 2021 published by McKinsey & Company. WTFViz Diagram submission
こんにちは、メルカリのQAエンジニアのFunakiです。今回は品質改善と可視化のための取り組み、特にバグ管理（Bug Management）に焦点を当てて、QAチームがどのような活動を行っているのかをご紹介します。 我々は2018年頃からバグ管理の取り組みを始め、試行錯誤を重ねてきました。製品の品質に関する課題を抱えた方や、品質の可視化を進めたいと考えている方にとって、当ブログが現状を改善するきっかけになれば幸いです。 (出典:https://loosedrawing.com/) なぜBug Managementを実施しているのか？ 我々はプロダクトの品質を推測するために、バグチケットの管理や可視化するすることを目指しています。品質を推測するために、品質の可視化するための環境構築(ダッシュボード)や、バグのチケット管理ルール(Bug Management Guideline)を作成していま
Amazon Managed Grafana Scalable and secure data visualization for your operational metrics, logs, and traces
Graphtoy
Graphtoy v0.4 by Inigo Quilez (feedback from Rafæl Couto, Florian Mosleh, Nicholas Ralabate, Rich Eakin and Jason Tully). If you find Graphtoy useful, please consider supporting it through Patreon or PayPal.
MetricsファーストなSemantic Layer時代のBIツール「Steep」を試してみた | DevelopersIO
さがらです。 昨今、事前に各種指標のロジックをMetricsとして定義しておき、その定義したMetricsを外部のBIツールやAPIを用いて参照できる仕組みや機能が出てきています。この仕組みや機能が「Semantic Layer」と呼ばれ、具体的な製品名としては、Looker、dbt Semantic Layer、Cubeが該当します。 そして、このSemantic Layerを活用することに特化したBIツールとして「Steep」という製品があります。 今回このSteepを試してみたので、その内容をまとめてみます。 Steepとは Steepは、2021年にJohan Baltzar氏とNino Höglund氏によってストックホルムで設立された企業です。 そして、2022年10月にpre-seedラウンドでの100万ユーロの調達と共に、企業名と同じプロダクトであるSteepを発表・公開し
Visualizing algorithms for rate limitingMay 15, 2024Why rate limit?Imagine a Twitch chat with many active participants and just one spammer. Without rate limiting, the sole spammer can easily dominate the entire conversation. With rate limiting, each user has a fair chance to participate. A rate limiter lets you control the rate of traffic that your service processes by blocking requests that exce
Citation Viewer この記事は iwashi_serが執筆しています． Paperpileに登録している論文情報を可視化するアプリケーションを作成しました． その経緯や，アプリケーションの使い方，技術的な補足説明を行います． TL;DR アプリケーションはこちら 使い方はこちら Pythonで解析を行いたい方はこちら 背景・モチベーション 論文の解析，特にネットワーク解析は古来よりある研究分野であり，著者の関係や論文の関係などをグラフ化し，経路検索やネットワーク中心性の計算や，シーズ探索を目的としているものがあります． 今回の私のモチベーションは，自分が読んだ（登録した）論文の範囲の中の関係性を可視化して整理したいと思った，というものです．世の中には論文を検索して，その論文の引用関係などを可視化するアプリケーションなどはたくさんありますが，自分が読んだ範囲で，というものは見当た
![[Paperpile]論文の引用関係をネットワークで可視化するアプリケーションを作成しました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/59191e37f943cc8f3bd1e18927bcf820a9f8bf11/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--5-N4flEP--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BPaperpile%25255D%2525E8%2525AB%252596%2525E6%252596%252587%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525BC%252595%2525E7%252594%2525A8%2525E9%252596%2525A2%2525E4%2525BF%252582%2525E3%252582%252592%2525E3%252583%25258D%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252588%2525E3%252583%2525AF%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252581%2525A7%2525E5%25258F%2525AF%2525E8%2525A6%252596%2525E5%25258C%252596%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%2525B1%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252583%2525A7%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E6%252588%252590%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aiwashi%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2o0bmxDNWw4UUg1MldjaTRmOERHYlJxYlN0YmwtZ2s3cDhTNXQ0Uml3PXM5Ni1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
お知らせ v2で運行頻度図の作成に対応しました はじめに GTFSとは？ General Transit Feed Specification / Wikipedia 正式名称を直訳するなら「交通情報全般の規格」でしょうか、その名のとおり、公共交通機関の時刻表や地理的情報に関するオープンフォーマットです。 昨今のオープンデータ界隈において、GTFSは最もホットな話題のひとつでしょう。GTFSを国内向けに拡張したGTFS-JPが定義されて以降、バス事業者をはじめとした多くの方々の手によりGTFSデータが整備され、オープンデータとして公開されています。 利用上の課題 GTFSデータは機械判読性は高いですが、可視化は容易ではなく使えるツールが限られています（ツール例：https://tshimada291.sakura.ne.jp/transport/gtfs-viewer/）。また、可視化出来
Diagram Maker: Open sourcing IoT visualization | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Diagram Maker: Open sourcing IoT visualization Today we are announcing Diagram Maker, an open source graphical user interface library for IoT application developers. With Diagram Maker, IoT application developers can define their own user interface and user experience, or suppress it completely and build their own custom behavior using Diagram Maker APIs. In this post, we expl
The Learning Interpretability Tool (🔥LIT) is a visual, interactive ML model-understanding tool that supports text, image, and tabular data. The Learning Interpretability Tool (🔥LIT) is for researchers and practitioners looking to understand NLP model behavior through a visual, interactive, and extensible tool. Use LIT to ask and answer questions like: What kind of examples does my model perform
【RaspberryPi】Node-REDでCPU温度の可視化を行ってみる【後編】 - uepon日々の備忘録
【前編】に引き続いてNode-REDでCPU温度を可視化を行っていきます。 【前編】では以下の作業を行いました。 RaspberryPiのCPU温度設定を取得 Node-REDのDashboardノードのインストール 【後編】では以下のようなことを行っていきます。 Node-REDのフローを作成しDashboard化 Raspberry Pi 4Bに負荷をかけて温度変化をみる Raspberry Pi 4Bに熱対策を施してどれぐらい違いがあるかをみる 【参考】 uepon.hatenadiary.com Node-REDでDashboardを作成する 【前編】では定期的にコマンド実行して、CPU温度を取得、debugノードで表示というところまで行いました。あとはdashboardに表示する要素ノードという形で追加していきます。 今回はグラフを使用して可視化を行うので、dashboardカテ
はじめに Pythonのmatplotlibを使うと簡単にインタラクティブなプロットができます。特に、グラフの座標の値を容易にとってこれるので、実験やシミュレーション結果の簡易ビューワの作成に適しています。 参考文献 Event handling and picking 動作確認
philan.net
Philan.net with youPhilan.netは、自身の寄付内容を公開、管理できるサービスです。 寄付する額を事前に決めておくことで、寄付する気持ちを楽にします。
パケットが光るLANケーブルで【ICMP】を観てみよう！
今回はICMPというプロトコルを観ていくわよ！ LAN姉ちゃんがpingやtracerouteを使って解説してくれています！ 【訂正】 1:31 ❌ ルータがARPパケットをブロードキャスト ⭕️ PC1がARPパケットをブロードキャスト ARPの可視化に不具合がありました。上側の向きが逆となっているのが正しい挙動です。 パケットが光るLANケーブルについて 通称：イルミパケット。通信パケットの種類と方向に合わせて、まるでパケットが流れたかのようにLANケーブルが光ります。パソコンを操作しながらパケットを観察できるので、「どういう操作」をした時に「どういうパケット」が発生するのかを体感することができます。 ■イルミパケットWebサイト https://souring001.github.io/sec-museum ■Maker Faire Tokyo 2020への出展が決まりました
いろんな人がいろんなもので既に可視化するのをやっている大人気な題材ですが、僕も試しにやってみました。 とりあえずiPhoneでこんな感じで見える。 実際のコードはこれ。 github.com 全体のアーキテクチャ図は https://github.com/oranie/natureremo-create-graph/blob/master/architecture.png 多少自分の仕事の検証も兼ねているため少し冗長な構成になっているが解説すると Lambdaがスケジュール実行されNatureRemo APIを叩いて情報を取得 取得した情報をDynamoDBに保存 保存した情報をGlueで定期的にS3にparquet変換を行ってExport Exportされた情報を元にAthenaでクエリによる集計が出来るようにtableを作成 集計クエリを元にQuickSightで可視化 となる。Qui
小鳥 on Twitter: "１羽１羽にGPSつけて明らかになった鳥の渡り経路！海を一直線に横切ってる個体、迷走して逆戻りしてる個体、色んな癖があって何回見ても面白い！(笑) https://t.co/C2mZn7UUu1"
１羽１羽にGPSつけて明らかになった鳥の渡り経路！海を一直線に横切ってる個体、迷走して逆戻りしてる個体、色んな癖があって何回見ても面白い！(笑) https://t.co/C2mZn7UUu1
GitHub - chartbrew/chartbrew: Open-source web platform used to create live reporting dashboards from APIs, MongoDB, Firestore, MySQL, PostgreSQL, and more 📈📊
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QuickSight向けデータマート構築術 ~ 1:Nカーディナリィ対策編 ~ - KAYAC engineers' blog
この記事はAWS Analytics Advent Calendar 2023の7日目の記事です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 皆様はAmazon QuickSightを活用していますでしょうか？ QuickSightで言うところのデータセット。一般的にはデータマートとも呼ばれるものの設計・構築おけるTipsな話です。 他のBIツールにも応用できるとは思いますが、主にQuickSightをターゲットにした話になります。 データマートについて AWSのサイト上ではデータマートについて以下のように書かれています。 aws.amazon.com データマートは、組織のビジネスユニットに固有の情報を含むデータストレージシステムです。これは、会社がより大規模なストレージシステムに格納するデータの小規模で厳選された部分を含みます。企業は、部門固有の情報をより効率的に分析する
NOTE: As of April 13, 2024, the Coronavirus Tracker is no longer being updated due to the unfeasibility of providing statistically valid global totals, as the majority of countries have now stopped reporting. However, historical data remain accessible. Worldometer delivered the most accurate and timely global statistics to users and institutions around the world at a time when this was extremely c
データ・ビジュアライゼーションとは一体何なのかについて、さまざまな事例を通じて学んでいきます。 【UXから考えるデータ・ビジュアライゼーション】 さまざまな領域において、データをいかに活用するかが問われています。そうしたなかで着目されているのが、データ・ビジュアライゼーション。データサイエンスの一部としての可視化だけではなく、より本質的な人間同士のコミュニケーションとしてのそのあり方は、UXの観点からも「わかりやすさ」や「理解のしやすさ」を促進をすることが求められています。本授業を通じて、視覚表現を通じてコミュニケーションのニーズに答えるデータ・ビジュアライゼーションについて学びましょう。
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はじめに 過去の台風上陸前後に、どのくらい雨や風が強かったのか気になりました。そこで、特定の都市において、台風通過・上陸前後の風雨の様子を一覧できるようなウェブサイトを作成してみました。 注意：データ等は精査しておりませんので、間違いが含まれるかもしれません。ご利用の際は自己責任でお願いいたします（当方は責任は負いません）。 とりあえず、以下の３つの台風を作成しています。 令和元年台風第19号@東京 令和２年台風第10号@鹿児島 令和４年台風第14号@鹿児島 ※令和元年台風第19号@東京の例 レポジトリはこちら データの収集と加工 台風や当時の気象の状況は気象庁のウェブサイトから取得できます。台風の経路は、GeoJSON へ変換し、地図上に掲載します。地図の表示には、ウェブ地図ライブラリとして Mapbox GL JSを、背景地図として、国土地理院 最適化ベクトルタイルを利用しています。
UMAPがバージョンアップしてv0.4が公開された。 2020/02/10現在では、pip install --pre umap-learnでバージョンを上げることができる。 疎行列をそのまま入力できたりいろんな機能が追加されているらしいけど、ここではプロット機能、非ユークリッド空間への埋め込み、逆変換を試してみる。 データだけ変えてほぼドキュメントに書いてあるコード例そのままやってるだけなので、それぞれについて詳しくはUMAPドキュメントへ。 データ PARCのレポジトリに置いてあったscRNA-seqのデータセットとアノテーション（Zheng et al., 2017, 10X PBMC）を使って実験する。68,579細胞、事前にPCAで50次元に圧縮済み。気軽にやるにはちょっと大きすぎるデータなので適当に1万細胞くらいに落として使う。
地図とかデザインとか on Twitter: "午前8時に東京駅を出発という縛りが少しわかりにくかったので、東京駅から最短で何時間で到着できるかという「所要時間マップ」も作ってみました。 https://t.co/gRCvt5OVKZ"
午前8時に東京駅を出発という縛りが少しわかりにくかったので、東京駅から最短で何時間で到着できるかという「所要時間マップ」も作ってみました。 https://t.co/gRCvt5OVKZ
LinearB – a representative vendor in the Gartner® Market Guide for Software Engineering Intelligence Platforms
この記事はdeck.gl Advent Calendar 2021 参加記事です。 概要 GTFS（General Transit Feed Specification）は、公共交通に関するデータを扱うための世界標準データフォーマットです。多くの地域で交通データを公開する際のフォーマットとして採用されており、日本でも徐々に普及が進んでいます。 そこで、この記事ではdeck.glを使って、GTFSに含まれる経路情報と停留所情報を地図に表示する方法を解説します。 サンプルコード 「あおい交通 オープンデータ」よりダウンロードさせていただいたaoikotsu_GTFS_20211031.zipファイルから、経路データと停留所データを地図に掲載しています。 経路データはshape_idごとにグルーピングしランダムに色を塗っています。 背景地図は表示すると経路が見えにくくなるので切り替え式にしました
OpenCelliD Visualization
OpenCelliD is the world's largest open database of cell towers with a license CC BY-SA 4.0 Data has full world coverage and freely available for download. This tabular data[1] has ~40 million rows and 6 columns in it but only 3 columns (latitude, longitude, and type) are used in this visualization. [1] Structure of input data. Above table data is read line by line and grouped by their location inf
For the past few years I’ve been the most senior developer on my teams in Atlassian, in both position (Principal Engineer) and time (almost 9 years) - this means I usually take on the responsibility of managing our software architecture. Architecture is the relationships between systems, which can be fairly tricky to talk about. Probably the best form of communication is a diagram, with boxes repr
Polyscope - C++
Home About Building FAQ, Tips, and Tricks Data Adaptors Basics Structures and Quantities Features Integrations Polyscope is a C++/Python viewer and user interface for 3D data such as meshes and point clouds. It allows you to register your data and quickly generate informative and beautiful visualizations, either programmatically or via a dynamic GUI. Polyscope is designed to be lightweight—it does
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大規模グラフデータの可視化：Cosmographの紹介
React Flow - A Library for Rendering Interactive Graphs - webkid blog
ネットプロテクションズが「国内スマホ決済カオスマップ」を公開 クレジットカード不要決済サービスが増加
WTF Visualizations
品質の可視化への取り組み：バグ管理の事例紹介 | メルカリエンジニアリング
Grafana Dashboards - Amazon Managed Grafana - AWS
Bokeh
rate limiter – smudge.ai blog
[Paperpile]論文の引用関係をネットワークで可視化するアプリケーションを作成しました
QGISと「GTFS-GO」でGTFSを可視化しよう！ - Qiita
Learning Interpretability Tool
matplotlibでインタラクティブにプロットしたいんじゃ - Qiita
https://twitter.com/PG12345678/status/1452301917711831040
NatureRemoの温度、湿度、照度をAWSでグラフ化する - oranie's blog
Italy COVID - Coronavirus Statistics - Worldometer
事例から学ぶデータ・ビジュアライゼーション｜オンライン動画授業・講座のSchoo（スクー）
GitHub - kambara/air-visualizer
台風通過前後の風雨の様子を地図とグラフで整理する - Qiita
UMAP 0.4の新機能で遊ぶ（プロット、非ユークリッド空間への埋め込み、逆変換） - Qiita
LinearB: Software Delivery Management
deck.glで公共交通データ(GTFS) データを可視化する
Architecture diagrams should be code - BAM Weblog