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データサイエンスという分野は、データ収集や可視化などが身近になったことで、より重要になってきています。システムを使ってデータ分析する際、利用者は最終的な結果のみを求めますが、私たちエンジニアはその途中経過についても正しく評価する必要があります。そのためには、中学や高校で学んだ数学の知識が欠かせません。そこで本連載は、高校までに学ぶ基本的な数学知識を使って、データ分析やデータ表現の基礎的な考え方を紹介します。また、既に学んだ数学的基礎からデータの特徴を見つけるためにデータ表現する方法について紹介したいと思います。 はじめに コンピュータでのデータ分析といっても多種多様で、画像や音声、映像、文章などを対象にする場合もあれば、売上値や検査値などの数値を分析する場合もあります。最近では、AIによってさまざまなデータが扱いやすくなり、利用者にとって分かりやすく結果を提示できるようになっています。 そ
筆者は Scrapbox を愛用しており、Scrapbox プロジェクトのページ間のグラフ構造を可視化するためのツールを作ったりしています。 GitHub - mamezou-tech/sbgraph: Fetch Scrapbox project data and visualize activities. このツールは Graphviz の dot 形式ファイルを出力するので手軽にグラフ構造の可視化が可能です[1]。 D3.js を使うと Graphviz よりインタラクティブな可視化アプリを作れます。グラフ構造の可視化には、force simulation を使うと効果的です。 Force-Directed Graph かなり前に Vue 2 と D3.js を使って可視化のための SPA (Single Page Application) を試作して放置していました。 放置している
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 以前のQiita記事では、データ可視化の方法論を学ぶStanford大の授業を取り上げました。本記事では、データ可視化の歴史に注目します。 まず書籍『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間の可視化まで』を紹介、特に1990年代から2000年代のイベントを概観した後、2010年代ではD3.js、Vegaプロジェクト、Observableを取り上げます。最新情報を知る場として、2021年12月末に行われ、録画が公開されているData Visualization Japanのミートアップについても紹介します。 データ可視化
作ってるアプリにタイムラインチャートを組み込もうと思っても、案外グラフ系のオープンソースライブラリだと表現できないこととかありますよね。今回はD3.jsを使ってタイムラインチャートを実装する方法を説明していきます。 D3.jsを使ってチャートを描画することに加えてドラッグ&ドロップやズームを使って画面操作によってデータを変更できるようなものを作っていきます。 (QiitaにアップロードできるGIFのサイズだとわかりにくいですね。。。) タイムラインチャートの実装 描画の実装 描画するところまでを説明します。 データセットの準備 今回は、1日のスケジュールを、時間軸を持ったタイムライチャートで表現します。 1日分のスケジュールを一つのチャートにする体で、各スケジュールごとに開始時間・終了時間を持つデータ構造とします。 var category = ['睡眠', '朝ご飯', '洗濯', 'テ
d3.js とは d3.js はデータビジュアライゼーションJavaScriptライブラリであり、棒,円,折れ線グラフなんてものは序の口で様々なデータ可視化ができる高機能ライブラリ。その実力は 紹介されているギャラリー(サンプル) を見れば一目瞭然。前からこれを使って、GeoDataで地理情報を可視化して遊んでいたのですが、バージョンが上がるごとに若干作法が変わるので定期的にウオッチが必要。今回は現在(2021.5)の最新であるv6をキャッチアップするとともに、最近、コロナ禍で色々な地域データの可視化も盛んなので改めてその方法をまとめておく 参考D3.js – Data-Driven Documents 地図データの準備 d3.js で地図を描く場合、そのデータをGeoJson形式で準備する必要がある。さらに、一般的にはデータサイズが大きくなりがちのGeoJsonを軽量化したtopojso
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