E2D3主催の勉強会（2017/07/08(土) 13:00 〜 21:00 @TECH PLAY SHIBUYA）にて発表したスライドです。モダンなデータ可視化アプリケーションを作るにはどのようにすれば良いのかを、実務者の視点から考察した内容です。 https://techplay.jp/event/626591

Google News Lab and Truth & Beauty investigate the Rhythm of Food. What can we learn about food culture by analyzing the yearly cycles in search interest for food, dishes, ingredients, recipes, …?

青森観光アプリ開発コンテストのプレセミナー＆アイデアソンで講演した資料です。 主催：青森県／ 企画・運営：エイチタス株式会社 協力：アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社、星野リゾート 青森屋

2015年10月10日に慶應義塾大学三田キャンパスにて開催された「第24回地理情報システム学会研究発表大会」の「特別セッション(6)：データビジュアライゼーションの現在」での矢崎分のスライド資料です。 http://www.gisa-japan.org/conferences/ https://hackpad.com/612401420443-0p2t7VxtfP5#:h=

この記事はRuby Advent Calendar 2014の13日目の記事です。 初めに Rubyを教育・研究に使おうという試みはRubyの黎明期からありました。 この時期の有名なパッケージとしてはバイオインフォマティクスのBioRubyや地球科学の電脳Rubyプロジェクトが有名です。 先述のBioRubyやGPhys(電脳Rubyの成果物)は現在も更新が続けられており、多数の利用者を抱えています。 しかし全体として見た場合、科学の分野で使われるLL言語としてRubyはPythonやRの後塵を拝している印象があります。 科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか 記事のようにこの分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学習など新しい技術は真っ先にPythonで実装されるようになっています。 しかし最近Rubyでも少しずつですが環境が充

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。

Data Visualization Japan meetup#2 – Data Visualization Japan | Doorkeeper 昨日行われた「Data Visualization Japan meetup#2」にて登壇させていただきました。 今回はD3からちょっと外れて、主に地理情報の視覚化をテーマにプレゼンを行ったのですが、椅子が足りなくなるほどの大盛況ということで緊張して、言おうとしていたことを一部忘れてたりとか内心いろいろあったのですが、まぁ、なんとかなったかな？と。 とりあえず、今回の経験の中で一番の学びは、 「円グラフは人を笑顔にする」 これですね(笑) Facebookグループの方に、イベントの様子などを写した写真が掲載されいますのでイベントの雰囲気などを知りたい方はそちらい。特にアルタイムグラフィックレコーディングの画像は必見です！ Data Visual

U.K.で利用されている、民間企業ZOEによる COVID Symptom Tracker というアプリがあります。これは体温、疲れやコロナウイルス感染の可能性のある他の症状を含む健康状態を日常的に記録するアプリで、利用 […]

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

改訂版について　(5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？　（本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1