データをどうやって見せるか？
2016年11月27日「The Data Journalism Handbook」日本語翻訳版 リリース記念イベント の発表資料 http://datajournalismjp.github.io/handbook/ https://www.facebook.com/events/1336202769744886/ -------------------------------------------------------------------------- スライドをmarkdown形式でgithubにも公開しました! https://github.com/yasunobuigarashi/Slide-2016-11-27-DJH Marp：Markdown Presentation Writerで開くとスライド形式でみれます https://yhatt.github.io/mar
かっこいいグラフを作るPythonモジュールPyCoolPlotを作った - MyEnigma
外資系コンサルが実践する 資料作成の基本 パワーポイント、ワード、エクセルを使い分けて「伝える」→「動かす」王道70posted with カエレバ吉澤 準特 日本能率協会マネジメントセンター 2014-08-20 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに PyCoolPlot 必要なもの ダウンロードの仕方 使い方 Horizontal bar plot Line graph Time bar chart 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに いつもグラフを書く時にデザインに迷うのですが、 下記の記事を見て、すぐにmaplotlibで実装したくなりました。 note.mu しかし、 もたもたしているうちに先を越されてしまったのですが、 「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する
Tips for Designing Grafana Dashboards
As Grafana powers our star product – Percona Monitoring and Management (PMM) – we have developed a lot of experience creating Grafana Dashboards over the last few years. In this article, I will share some of the considerations for designing Grafana Dashboards. As usual, when it comes to questions of design they are quite subjective, and I do not expect you to chose to apply all of them to your d
Visual Vocabulary - Vega Edition
There are so many ways to visualise data – how do we know which one to pick? Click on the coloured categories below to decide which data relationship is most important in your story, then look at the different types of chart within the category to form some initial ideas about what might work best. This list is not meant to be exhaustive, nor a wizard, but is a useful starting point for making inf
About Hue in 2018
2018年のHue Hue (Hadoop User Experience) は Hadoop エコシステムのユーザーインターフェースを提供するオープンソースのソフトウェアです。 最近の Hueのプロジェクトページによると「Hue is an open source Workbench for developing and accessing Data Apps.」と書かれています。データアプリケーションを開発、アクセスする方向けのワークベンチというポジションを目指しているようです。 以前より Hue の啓蒙活動をしており、過去のブログにもいくつかの記事を書いています。Hueって何？という方は以下をご覧ください。 Hue 日本語版サイト http://jp.gethue.com HUEについてのまとめ 2016年版 Hue 4.0 (slideshare) 2017 Hue Meetup
サーバレスアプリケーションの監視・運用 - Speaker Deck
ServerlessConf Tokyo 2018 の登壇資料です。 https://gs2.io/
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
もうちょっと真面目にInfluxDBの使い方を調べてみる - そんな今日この頃の技術ネタ
以前にデータを可視化する手段の一つとしてInfluxDB+Grafanaについて調べていたけれど、 その時は導入してデータ投入して動いた段階で満足してしまっていた。 blue1st-tech.hateblo.jp そうこうしている間にバージョンは1.0を回り、ちょうど使いたい案件もあったので、 改めてもう少し真面目に使い方を調べてみた。 そもそも時系列データベースなるものは何ものなのか もちろん時系列データが扱いやすいらしいことは名前から明らかだけど、 具体的にどう便利なのかという部分を正直なところ理解していなかった。 どこまで時系列データベース一般の話かは分からないが、 InfluxDBを実際に使ってみて「ああなるほど、こりゃ便利だ」と思ったのが スキーマレスなので要素の増減に柔軟に対応できる 時系で変化するデータを集計するのに便利な機能が揃っている 古いデータを自動で削除して容量を削減
influxDBとGrafanaで手の届かないところ - Qiita
influxDBとGrafanaで様々なメトリクスグラフを作っていて、基本的には気に入ってはいるのですが、ちょいちょい痒いところに手が届かないのでまとめておきます。 influxDBとGrafanaの基本については こっち 参照で。なお用途としてはAPI叩いた結果を格納したり、サーバーからメトリクスを上げさせて格納したりということをしています。 RP, CQによるダウンサイズとGrafanaの付き合い方 InfluxData | Documentation | Downsampling and Data Retention influxDBにはContinuous QueriesとRetention Policiesという機能があり、これを利用したデータの定期的なダウンサンプリングが公式でも推奨されている。 Continuous Queries (CQ) CQは名前の通り、一定間隔で継続的
GrafanaとInfluxDBでネットワークリソースの視覚化 - Qiita
Rubyスクリプトで、CiscoルータにSSHでログインして、CLIから10秒間隔でshow interface叩いて、実行結果から必要な値を正規表現で抜き出して、InfluxDBに保存して、Grafanaで視覚化してみました。 GrafanaとInfluxDBでネットワークリソースを視覚化してみました。データベースはInfluxDB、ビジュアライゼーションツールはGrafana、データ取得はRubyスクリプト＋expect4rライブラリで実装しています。 本記事はUsing InfluxDB + Grafana to Display Network Statisticsを参考にしています。データ取得にInfluxsnmpを利用していますが、今回は自作のRubyスクリプトで実行しています。 カスタマイズすると上図のようにできます。今回はデータの視覚化までの基本的なところを説明します。 目的
Python's Visualization Landscape (PyCon 2017)
So you want to visualize some data in Python: which library do you choose? From Matplotlib to Seaborn to Bokeh to Plotly, Python has a range of mature tools to create beautiful visualizations, each with their own strengths and weaknesses. In this talk I’ll give an overview of the landscape of dataviz tools in Python, as well as some deeper dives into a few, so that you can intelligently choose whi
Digdag + embulk + BigQuery + Re:dash でデータ分析基盤構築の夢を見る - 雑なメモ
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln— Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 Digdagが先日リリースされたのをきっかけにデータ分析基盤構築の夢を見た。 今回は、Google Cloud Platform（以下、GCP）のコストを可視化かつ分析可能にしてみて、まずはDigdagの使用感を試してみることにする。 事前知識 Digdagとは Workload Automation Systemである。以下の記事が詳しい。 EmbulkとDigdagとデータ分析基盤と 分散ワークフローエンジン『DigDag』の実装 at Tokyo RubyKaigi
OSSのツール「Solr」「Flume」「Banana」の組み合わせによるデータ可視化プラットフォーム構築
ヤフー株式会社には、技術や制作の分野において専門性に優れたエキスパート人財を「黒帯」に認定し、その活動を手厚く支援する黒帯制度があります。「ある分野に突出した知識とスキルを持っているその分野の第一人者」が黒帯として認定され、褒賞金と活動予算が付与され、それぞれの分野のエバンジェリストとして社内外で活躍します。この黒帯によるリレー連載として、第2回目は「Solr黒帯」が執筆します。 はじめに 企業において、データの可視化（Visualization）の重要性が取り上げられ、今注目されています。WebサイトやECサイトを運営しているのであれば、サーバーのアクセスログには、現在までの顧客の活動記録といった膨大な量のデータが蓄積されており、顧客がどんなキーワードで自社サイトにたどり着いたのか、どんな商品を購入していったのかなど、その内容は多岐にわたります。そのデータを分析することで、新たな発見につ
チケット計測のススメ - Qiita
チケットを利用したプロダクトの健康確認 このスライドを作成した頃は頑張って毎日チケットを手動で計測していたのですが流石にいつまでも手動でやってるのは面倒というよりも恥ずかしいです。と言うことでRedmineのチケットからいくつかの情報をツールを利用して計測する様にしました。 ツールの出力内容 推移 チケット全体量がどの様に変化したかを見ます ステータス別計測 チケットのOpen / Closeの詳細情報 増減 チケット自体の増減量のみを見ます 消化予測 増減値を元に現在量から全体消化 消化量(終わらせた） 単純な消化量だけに絞った量と平均 寿命 チケットの生成から終了までの平均 報告者 チケットの作成＆報告者のランキング 放置量 長期間閉じられていないチケットの情報 用意するモノ 現実がツマッたRedmineとチケットとAPI Key RedmineのQuery - 1 （計測したい区間の
広告クリエイティブ最適化の実際 TokyoWebmining 22nd 発表資料
第22回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 22nd) －広告最適化・アクセス解析・可視化 祭り－
Linuxコマンドリファレンス: vmstatコマンド
用途CPUやメモリ、ディスクの負荷状況や、使用状況を表示する書式vmstat [オプション] [間隔(sec) [回数] ]主なオプション-Vvmstatコマンドのバージョンを表示する-nヘッダー（項目）を一度だけ表示する-aメモリのアクティブ/非アクティブ情報について表示する-dディスクに関する統計情報を表示する-p指定したパーティションの統計情報を表示する-s各項目の情報を詳しく表示する-m各項目の情報の一覧表示（？）-S各項目の情報を指定した単位で表示する【応援してみる】←人気ブログランキングへ 基本的な使い方 ・1秒間隔で10回表示する [devi@syslog ~]$ vmstat 1 10 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free
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3 tips to improve your Grafana dashboard design | Grafana Labs
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