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。
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
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
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」 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
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
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。
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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