空き家率のマップ化がわかりやすい - マチノヨハク
5年に1回行われる総務省統計局の「住宅・土地統計調査」は「速報集計」結果は既に出ていますが、このたび「確報集計」結果が公開されました。 www.stat.go.jp それを受け、日頃から参考にさせていただいてるブログで”空き家率のマップ化祭り”とでも呼べる現象が起きています。 NPO法人空家・空地管理センターのブログ 100円からの空き家管理サービスを行うNPO法人空家・空地管理センターのブログには「全国の空き家率マップ」が載っています。これはわかりやすいです。 （画像引用元：NPO法人空家・空地管理センターのブログ「全国の空き家数（確報）から『空き家率MAP』を作成しました」） さらに面白いのが前回調査が行われた5年前に比べて「空き家率が低下した都道府県」もマップ化されています。東北地方や中国地方の海沿いの県が目立ちます。 （画像引用元：NPO法人空家・空地管理センターブログ「全国都道府
速報！Google Data Studio（グーグル・データ・スタジオ）使用感レポート
本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Google Data Studioとは Google社が2015年5月に発表した、Google Analytics 360 suite製品シリーズの一つで、データビジュアライズを行う製品、Google Data Studio 360の無償版です。（無償版をリリースしたのは5月24日。） ただし、現在（2016年7月9日時点）日本ではまだ利用できないようです。 無償版の制限としては、1ユーザーが作成できるレポートの上限が5個、とされています。（今回のレビューでは1個だけしか作成しましたので、本当に上限が5個までなのかは確認していません。） 対象となるデータは、Googleアナリティクス、Google Big Query、Goo
Google Data Studioを使ってGoogle先生の分析エコシステムにいいように取り込まれる - Qiita
GoogleのエコシステムとData Studio Google Data Studioを使ってみたので、その使い方と所感、出来ることを簡単に記しておく。 仕事でGoogle BigQueryを使っているため、連携が容易なGoogleの分析エコシステムには魅力を感じてしまう。完全にGoogleのエコシステムにいいように取り込まれているとしか言いようがないが、もはやこれはこれでいいような気もして来ている。 同じ理由でGoogle Cloud Datalabも重宝している。Cloud Datalabについてはこちらの記事を以前書いたので参照して欲しい。Python+BiqQueryを多用する人にはこちらの方がおすすめできる。 Data Studioとは Google Data Studioはデータの可視化とレポート作成・共有のためのツール。 BigQueryなど、Googleが提供する各種の分
Looker Studio Overview
Your data is beautiful. Use it. Unlock the power of your data with interactive dashboards and beautiful reports that inspire smarter business decisions. It's easy and free. use it for free Connect Easily access a wide variety of data. Looker Studio’s built-in and partner connectors makes it possible to connect to virtually any kind of data. See what data you can access Visualize Turn your data int
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
NumPy + Pandas + matplotlibでデータプロッティングしてみる - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
今回のエンジニアブログを担当する藤岡です。 D3.js等のデータ可視化ライブラリは沢山存在していますが、 このエントリでは、「NumPy + Pandas + matplotlib」でデータプロッティングを行います。 所謂データ分析ツールのフロントエンド側の処理を3つのライブラリで実装してみようかと思います。 「データ分析Python」と呼ばれるものですね。 NumPyとは？ NumPyは数値計算を効率的に行うためのPythonの拡張モジュールです。 多次元配列の扱いを簡単にしてくれたり、大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供してくれます。 公式サイト: http://www.numpy.org/ Pandasとは？ Pythonのデータ分析ライブラリで、Rライクな機能を提供してくれるモジュールです。 データ操作の為のDataFrameオブジェクトや、データセットの整形、柔軟な変形機能を
JavaScriptによるデータビジュアライゼーション入門
TOPICS Web , Database , HTML/CSS , JavaScript 発行年月日 2015年10月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-746-1 原書 Data Visualization with JavaScript FORMAT PDF JavaScript、HTML、CSSといったWeb開発者が日頃使い慣れている技術を使って、効果的で印象的なグラフの作成方法をチュートリアル形式で説明しています。さまざまな可視化手法の中から、データをより効果的に魅せるには、どの表現方法がよいのか、どのような技術が必要なのかを解説します。基本的なグラフから、樹形図、ヒートマップ、ネットワークグラフ、ワードクラウド、時系列グラフ、地理情報、複合グラフなど、ステップバイステップで徐々に機能を追加したり改善を加えながら高機能かつインパクトのあるインタラ
Balance: 一日の仕事とそれ以外のバランスを可視化するアプリ
どれだけの時間自宅にいて、どれだけの時間職場にいるか。たったそれだけでも毎日の正確な情報があると、生活がどんなバランスの上に成り立っているのかがわかります。 Balanceは位置情報から「自宅」「職場」「移動」「その他」の四種類に時間を分類し、可視化してくれるiPhoneアプリです。 本家Lifehackerで紹介されていましたので、インストールして自分のふだんの行動のバランスをみてみました。 Balance Visualizes How Much Time You Spend at Work | Lifehacker### 職場で設定、Movesとの連携も Balance の設定は、自宅、職場、通勤といった基本的な動作の際にそのカテゴリをタップするだけです。 するとその場所を認識して、自動的に時間が加算されていきます。まずは自宅と職場の２箇所ですね。 行動トラッキングアプリ Moves
DAYS7 | Clip your daily life
日常をまるごと記録 DAYS7は、写真を日付ごとに自動的にまとめてくれるシンプルで美しい写真日記アプリです。 旅行の思い出や、日々の食事や作った料理のレシピ、育児日記や可愛いペットの写真コレクション、聴いた音楽やSNSの記録、などなど。使い方はあなた次第！ 日々の思い出をDAYS7で楽しく簡単に整理しましょう。 日記を簡単に 写真にコメントを添えたり、100種類以上の可愛いスタンプを押して思い出を楽しく整理しましょう。 もちろん、ふとした思いつきやつぶやきも気楽にメモすることができます。 さらにApp Extensionにも対応！他のアプリからテキストやURLなどをクリップしてDAYS7に記録することも簡単になりました。 思い出の地を巡る 記録した位置情報をもとに訪れた場所などを写真とともに地図画面で眺めてみましょう。 SwarmやMovesなどの位置記録アプリと同期すれば、チェックインし
vis.js
vis.js community edition * A dynamic, browser based visualization library. The library is designed to be easy to use, to handle large amounts of dynamic data, and to enable manipulation of and interaction with the data. The library consists of the components DataSet, Timeline, Network, Graph2d and Graph3d.
安価に視線を可視化する方法 - strangelet
2014-03-30 安価に視線を可視化する方法 先日の記事について「やり方を教えて欲しい」というコメントが多かったので簡単にまとめてみました。手間は多少かかりますがフルプライスエロゲ1本分より安く構築できますので是非色々試して自分の性癖を公表してみて下さい。Let's 恥晒し（笑）。 赤外線暗視機能付きのWebカメラかビデオカメラ まずこれが必要です。今回は今年3月に発売されたばかりの「DC-NCR300U」を使用しました。Hanwha 314万画素 CMOSセンサー搭載 FullHD 1080p対応 赤外線 WEBカメラ DC-NCR300U [フルHD][マイク内蔵]出版社/メーカー: ハンファQセルズジャパン株式会社メディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る OGAMA（Open Gaze And Mouse Analyzer） こちらがオープンソースの視線可視化プログ
dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
Fluentd + Elasticsearch + Kibanaで行うログの分析と可視化
Fluentd + Elasticsearch + Kibanaで行うログの分析と可視化 Presentation Transcript Fluentd + Elasticsearch + Kibana で行うログの分析と可視化 西谷圭介 自己紹介 eXcaleというPaaSの企画開発やってます 好きなAWSサービス:ELB, Route53 好きなCDP: Direct Hostingパターン @Keisuke69 https://www.facebook.com/keisuke69 https://github.com/Keisuke69 Ruby製ログ収集ツール Treasure Dataがオープンソースで開発 200を超えるプラグイン 大規模Webサービス系を中心に導入事例多数 Elasticsearch社が開発するオープンソースの検索エンジン 分散型でRestfulAPIを持つ
platoでJSの複雑度を可視化する - oimouはてな
2014-02-16 platoでJSの複雑度を可視化する JavaScript visualization gulp Building JavaScript Toolsのスライドを見ていたら、platoというフレームワークが紹介されていて、これだけ聞いたことがなかったので調べてみた。 Getting Started npm i -g plato plato -d report_dir -r src_dir するとこんな感じになります↓ example platoコマンドを継続的に実行すると、解析ログが積み重なっていくようです。コマンド一発でここまでグラフィカルに出してくれると、テンション上がっちゃいますね！ gulpで自動化してみる gulpjs/gulp · GitHub sindresorhus/gulp-plato · GitHub var gulp = require('gulp
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
「エンジニアのためのデータ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化」を執筆しました - PolyPeaceLight
僕のような人間が書いていいのか、とは執筆前・執筆中・そして執筆が終わった今もずっと思っていますが、兎にも角にも書き終わりました。 エンジニアのための データ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化 (Software Design plus) 作者: 森藤大地,あんちべ出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/20メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 2月20日に書店に並ぶそうです。 内容について うまく伝えられているかはわからないですが下記のようなことを意識して書きました データ可視化は情報との対話であり、「データに存在する事実を掬い上げやすく加工する」「データに存在する事実を効率的に伝える」作業そのものである データ可視化はデータ処理(収集・保持・分析・解析)と企画者(施策・経営)のコミュニケーションを円滑にするものである 上記を実現す
![「エンジニアのためのデータ可視化[実践]入門 ~D3.jsによるWebの可視化」を執筆しました - PolyPeaceLight](https://web.archive.org/web/20230708142722im_/https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e6a8a762f50a4289ebcd4492c54e687513556e4e/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51PyKbKHGoL.jpg)
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