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
点を積み上げた棒グラフ表現とアニメーション --データジャーナリズムへのヴィジュアライゼーションの寄稿 - Qiita
この記事は Data Visualization Advent Calendar 2014 の 3 日目の記事です。 記事の概要 この記事では、E2D3 チームの活動として、朝日新聞社の衆議院選の得票数に関する記事に寄稿したヴィジュアライゼーションの技術的な解説をしていきます。（リンク先の記事は過去の衆院選を、得票の絶対数、棄権・無効票の数の増減という観点で、わかりやすい解説とともに振り返った良記事です） 得票率１割台で政権取る可能性 グラフで見る衆院選 - withnews（ウィズニュース） ポイントといきさつ 今回のヴィジュアライゼーションのポイントは * 選挙のある年に注目して、各党の得票と棄権・無効票の比較がしやすいこと * ある党（または棄権・無効票）に注目して、前後の回との得票数の増減がわかりやすいこと の二つです。時間変化に伴う各党の得票数の変化を表現するなら、線グラフが第一
WebGLで伝わる立体地図コンテンツ。 御嶽山噴火時の証言を集めた『NHK 御嶽山「噴火の証言」』開発秘話 - WebGL 総本山
御嶽山噴火時、その場にいた人たちの証言を集めたコンテンツ『NHK 御嶽山「噴火の証言」』。 Three.jsの利用やDOMとの連携など、製作者の立場から、WebGLでコンテンツを作る利点や注意すべき点について語ります。 ※本稿は実際にサイト作成に関わった面白法人カヤックのフロントエンドエンジニアのごんさんからご寄稿いただきました！ ありがとうございます！ 50名以上の方が亡くなり、戦後最悪の火山災害となった2014年9月27日の御嶽山噴火。 『NHK 御嶽山「噴火の証言」』は、御嶽山の噴火時、その場にいた人たちの証言を集めたWebサイトです。 3Dモデル上にプロットされた証言をクリックしたり、カメラを自由に動かして、御嶽山を眺めることで、噴火当時の状況を見ることができます。 今回は、開発を担当した面白法人カヤックのフロントエンジニアが、全面WebGLで制作した本サイトの内容について、制作面
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
素人でも簡単！ インフォグラフィックスを作成できるプラットフォーム「Infoactive」 | Techable(テッカブル)
地図やグラフ、チャートなど視覚的に情報を伝えることができるインフォグラフィックス。テキストでは表現しづらいようなことでも、見た人に瞬時に情報を伝えることができるのが魅力だ。また、言葉をあまり使わない分、言語の壁を超えて世界中の人に理解してもらえる力も持つ。 そうしたインフォグラフィックスを自分で作ってみたいと思ったことはないだろうか。このほど登場した米シカゴ発のプラットフォーム「Infoactive」なら、ウェブデザイナーやプログラマーのように専門知識・技術を持っていない人でも簡単にインフォグラフィックスを作成できる。 Infoactiveはどのウェブブラウザーでも利用が可能となっている。使いたいデータが入ったGoogle Driveスプレッドシートを取り込み、そのデータをもとにグラフや地図、チャートなどを作成する。もしスプレッドシートのデータに変更を加えたら、Infoactiveで作成さ
「世界の結婚年齢」がわかる地図
Pricenomicsが制作した以下の地図は、世界各国の人々が何歳くらいで結婚しているかを、わかりやすく表現している。
D3で切り開くジオ・データ・ビジュアライゼーションの可能性
D3で切り開く ジオ・データ・ビジュアライゼーション の可能性 第12回 ジオメディアサミット〜ジオデータビジュライズの世界〜 Yuichi Yazaki / visualizing.jp / toy-by-algorithm.com 自己紹介 矢崎裕一 インターフェイス・デザイナー／コーダー／トイ・コンサルタント インフォグラフィック vs データ・ビジュアライゼーション インフォグラフィック 人が手作業かグラフィックアプリで描いている。 手元にあるデータの特性を作者が理解し、その特徴を最大化するために表現が選ばれる。 そのため、別のデータを使用して再作成するのが容易ではない。 表示についてのルールとその例外処理について作者以外の外部からすべてを推測することが難しい。 参照したデータとの関連性の証明が難しい。 インタラクションが（ほぼ）ない。 あるデータセットが、予め用意されたアルゴリズ
第12回ジオメディアサミット – visualizing.jp
先日（2013年11月15日）、日本科学未来館で開催された「G空間WAVE2013 gコンテンツワールド+ジオメディアサミット」内の「第12回ジオメディアサミット」にて「D3で切り開くジオ・データ・ビジュアライゼーションの可能性」というタイトルで本サイト執筆者の矢崎が登壇いたしました。 ジオメディアサミットは「日本最大の位置情報メディア向けフリーカンファレンスです。2008年より、年に2回のペースでジオメディアに関するカンファレンスを開催しており、年間400名以上の参加者が参加しています。」（公式サイト）というもので、Georepublic Japanの関さん、ゴーガの小山さん、マップコンシェルジュの古橋さんを中心に、活発に活動されています。当日の内容は以下のリンクを追ってみてください。 公式リンクリスト ジオメディアサミット 第12回ジオメディアサミット 東京大学生産技術研究所 准教授
「D3.js」を使ったデータビジュアライゼーション
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取ることは困難です。そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 D3.jsとは D3.jsは、Mike Bostock（mbostock）が作成したデータ可視化用途で人気のJavaScriptライブラリで、データをDOMと結びつけ、データ駆動によりグラフを作成することができます。ソースコードはGithubで公開されており、人気を表すStarの数がGithubに公開されているリポジトリ全体で6番目に多いことからも、注目の高さが伺えます（2013/10現在）。ライセンスは修正BSD
データ分析や資料作り等に活かせるTSVからデータをコピーして様々にビジュアライズ出来る便利ツール「Raw」:phpspot開発日誌
データ分析や資料作り等に活かせるTSVからデータをコピーして様々にビジュアライズ出来る便利ツール「Raw」 2013年10月25日- Raw データ分析や資料作り等に活かせるTSVからデータをコピーして様々にビジュアライズ出来る便利ツール「Raw」 ExcelからコピーしたTSVなどのデータを貼り付けて、軸を選んでドラッグ＆ドロップするだけでグラフを描画できます。 Excelだけでも色々な事ができると思いますが、Excelがない場合でも、TSVさえ吐ければクールなグラフをブラウザ上で作れます クラスタリングしてビジュアライズなども可能っぽい 動画でのチュートリアルはこちら 関連エントリ 線グラフを描くだけの軽量グラフ描画JS「Aristochart」 クールでアニメーションするグラフを描画できるHTML5チャートライブラリ「Chart.js」 どんなデータもリアルタイムなグラフにできるフレ
東京に吹く風を見る：Tokyo Wind Speed「東京風速」 - サイエンスメディアな日々 インフォグラフィクスな日々
オープン・データの時代へむかって様々なデータが公開され、それらを使ったアプリケーションや可視化コンテンツが現れ始めている。 例えば、この「東京風速（Tokyo Wind Speed)」は、東京都環境局と国土交通省国土政策局が公開しているデータを使って、東京都内に吹く風の、風向と風速を可視化したものだ。 作者のCameron Beccarioさん（@cambecc）は東京都に在住する外国人。アメリカ全土の風を可視化する、'Wind Map'に刺激を受けて、この「東京都風速」を制作したそうだ。彼のTwitterによれば、D3.jsと、SVG、canvg、CANVASを組み合わせて、このコンテンツを作ったとのこと。デザインも可視化の方法も、シンプルでポイントが明確で、わかりやすい。 オープンデータとオープンソース、そしてインターネットによって、今まで目に触れることがなかったさまざまな情報を、この
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
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。
CVPRの論文タイトルの頻出単語と可視化 - xiangze's sparse blog
コンピュータビジョン分野の査読つき国際会議であるCVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)の論文題名を http://www.cvpapers.com/ から取得し、その変遷をRのtmモジュールを使い分析、可視化してみました。 CVPR2007からCVPR2013までの論文タイトルが対象となります。 2014/12/9追記 http://colinlea.com/guides/cvpr2013.html では本文の単語を用いたトピックモデルで論文が分類された結果を見ることが出来ます。 NIPS,ICMLのものもあります。 for i in `seq 2007 2013`;do wget http://www.cvpapers.com/cvpr${i}.html done scrapingは以下のようにしました。 g
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