Innovation EGG 第8回 『可視化・課題と支える技術』セッションの資料です。
Innovation EGG 第8回 『可視化・課題と支える技術』セッションの資料です。
半年ぐらいウダウダやってましたが，今回が最終回です．自分としては満足のいく階層モデルに仕上がり，可視化までたどり着きました．ということでこれまでのエントリを別ページにまとめておきます． 問題点の修正 前回のモデルを公開したところ，@beroberoさんから以下のようにご指摘いただきました． .@smrmkt それぐらいなら大丈夫そうです。それよりも原因わかったっぽいです。少なくともr_sのasがいらなさそうです。これがY[i]のaとバッティングして、a+asが一定の値になればいいので収束しなさそうです。よく考えるとさらに減らせる項があるかもしれません。— berobero (@berobero11) November 11, 2014 これがまさしくその通りで，項を削除することで呆気なく収束に至りました．つまり前回のモデルはこちらだったのですが， このは駅ごとに推定する値ではなく，全物件で
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
"Monitoring Casual Talks #6"に参加して、「ヘビーなGraphite運用」についてしゃべってきた。 Graphite ここ数ヶ月ずっと運用してて、そこそこのリクエスト数さばけるようになるまでと冗長化の話をだいたいしてた。 Graphiteのパフォーマンス・チューニングで結構苦労してて、@sonots さんが発表されてた"GrowthForecast/RRDtool チューニング秘伝の書" がすごい参考になった。（Graphite(whisper) のデータ構造と RRdtool のデータ構造はよく似ている。） fadvise(2)とか知らなかった。 ぜひ試してみたい。 スライド 結構口頭で補足してた。Graphite 秘伝の書書きたい。 感想 今回の勉強会、かなり刺さる内容が揃っててよかった。 形式が30~100人くらいいて、数人の発表者がプレゼンするっていう感じ
可視化ツールのことがよくわからなかったので、現状確認会を開催しました。 可視化ツール現状確認会 on Zusaar http://www.zusaar.com/event/7437003 LTのスライド＆ブログまとめ あがっているものから随時更新します。 可視化ツール紹介 （showyouさん） Classification of Visualize Tool from show you 可視化ツール現状確認会でDISってきました #可視化 - White scenery @showyou, hatena http://showyou.hatenablog.com/entry/2014/06/05/003432 Mackerel と Graphite について （y_uuk1さん） Mackerel を使ったサーバメトリクス可視化の背景っぽいやつ #可視化 - ゆううきブログ http:/
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分
DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのようなドメイン名はサーバの場所を直接示しているわけではなく、「この名前を持っているサーバのIPアドレスはなんですか？」というのをDNSサーバという別のサーバに問い合わせることで目的のサーバのIPアドレスを教えてもらい、その後目的のサーバへ接続します。以前は正引き（ドメイン名からIPアドレスを問い合わせる）と逆引き（IPアドレスからドメイン名を問い合わせる）が対称構造になるように設定するのが主流でしたが
IBM Word Cloud Generatorビルド32を使用して、完全なgzipされたリストアーカイブで作成されたFoundation-lワードクラウド（アーカイブおよびすべてのヘッダーと本文内の引用テキストからの重複メールなし）。 [1] Web 2.0に関連する用語を含むタグクラウド タグ・クラウド (tag cloud、 ワードクラウド 、またはビジュアルデザインの重み付きリスト ）はタグの視覚的記述を指す。テキストデータの斬新な視覚表現であり、通常はWebサイトでキーワードメタデータ（タグ）を描写したり、自由形式のテキストを視覚化するが、通常タグは単一の単語であり、各タグの重要性はフォントサイズまたは色で示される[2]。 この形式は、最も重要な用語をすばやく認識して、その相対的な重要度を判断するのに役立つが Webサイトのナビゲーション支援として使用される場合、用語はタグに関連
Sorting Algorithm Animationsなどのサイトでは、ソートアルゴリズムの可視化の例を見ることができる。今回は可視化に倣ってソートアルゴリズムを可聴化した。聴覚化すると、情報を分かりやすく提示するという方向から外れるけど。 ソートする対象は50から90までの整数をランダムに並べた列。可聴化の方法は、整数をMIDIノート番号とみなして、ソートアルゴリズムが各時点でポイントしている位置にある、MIDIノート番号の音高の音を鳴らすようにした。ChucKのプログラムはいつもより長くなったから最後に載せる。 録音したもの。元の整数列は全部同じで、サイズ（整数の数）は30。 バブルソート 選択ソート 挿入ソート シェルソート クイックソート マージソート ヒープソート 拡張としては、 より詳細に情報を提示する方向（例：整数同士の位置の交換時に音色を変える） サウンドアートな方向（例
ええと、今回は院試じゃなくて、ゼミで資料を提出必要があったため調査。 単なる数値情報の可視化にとどまらず、メタ情報を利用していたり、あるいは互いの関係性を可視化すること、見せることに重点をおいたサイトを集めてみました。 探しにくいサイトの種類であると思うので、ご存知の方はコメントいただけたらうれしいです。 関係図・グラフ SPYSEE：人名検索。関係性の観点から1ページに情報がまとまっている。*1 mixiGraph：自分のマイミクの関係図。ソフトウェア。 Twitter html5 Thingy：TwitterにおけるFollowingとの関係図。Flash。Twitter関係の情報可視化に関するサイトまとめはこちら *2 Touch Graph：Webサイトの関係図。Javaアプレット。 Blog Keyword Visualizer：ブログで言及された言葉の関係図。Flash。 am
News 2002年10月25日 09:34 PM 更新 大量の階層型データが一目で分かる――IBM基礎研の新しい情報可視化手法 日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所（TRL）が開発した新しい情報可視化手法が、ビジュアリゼーションカンファレスで紹介された 世の中には、階層化されたデータがあふれている。なじみ深いところではPCのファイルシステムがあるし、Yahooのようなカテゴリ分類型の検索サイトもそうだ。会社の人事組織なんていうのも、階層構造で成り立っているものの1つだ。 だが、上位階層から下位階層にたどっていく階層構造は、データの傾向や分布など全体像がひと目で分かりづらいのが欠点だ。特にデータ量が数千、数万と増えるに従って、その欠点は顕著になってくる。 10月25日に催された「ビジュアリゼーションカンファレス」の講演で、日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所（TRL）の伊藤貴之氏が、階層型デー
The full content of the book can now be downloaded for free. Full book - low resolution graphics, 28 MB pdf Full book - high resolution graphics, 228 MB pdf [ Licensed under a Creative Commons Attribution-Non-Commercial-No Derivative Works 2.0 UK: England & Wales License . ] Download by section: Book Cover (552 KB pdf) Preliminaries (2.3 MB pdf) Chapter 1 : Mapping Cyberspace (1.5 MB pdf) Chapter
日本のニュースを地図化して俯瞰できる『Newsgraphy』というサービスを作りました。 Newsgraphy 6月に公開して大きな反響をいただいたHatenarMapsの可視化手法を、Yahoo!のトピックスAPIから取得したニュース記事に適用して、いろいろと機能強化を施したものがNewsgraphyです。Mashup Award 4thにも応募しています。 追記（2008/9/26）: 「HatenarMapsの可視化手法を適用」と書きましたが、これは二次元平面へのマッピング手法（Voronoi Treemap）のことで、クラスタリング手法は含んでいません。Newsgraphyは、Yahoo!で分類済みのニュースカテゴリ階層を使用しています。 ニュースの可視化と言えばnewsmapが有名ですが、newsmapよりも面白くて実用性の高いサイトを目指して開発しました。 以下、Newsgra
20 Useful Visualization Libraries | A Beautiful WWW データを視覚的に分かりやすくビジュアライズするためのライブラリ集が色々。 Prefuse (Java) & FLAIR (Flex) simile (AJAX) Processing (Java) GigaPan (Service) JFree (Java) OpenLayers (JavaScript) TimeMap (Java) 全て見る 図があると、テキストベースよりも更に分かりやすい画面が作れそうですね。 関連エントリ Prototypeベースのグラフ描画用JSライブラリ「ProtoChart」 PHPでクールなグラフを描画できるクラスライブラリ「pChart」
本ページでは，計算機科学の分野の国際会議の関係を総体的にとらえられることを目的として，過去の国際会議で採録された論文データから国際会議マップを作成した． この国際会議マップでは，論文の著者が重なる会議同士は関連あると定義しリンクとしたネットワークをもって図示している．結果として，周辺の会議の総合的な立場にある会議ほどより多くのエッジをもつネットワークとなる．自身が参加している国際会議がみつかるなら近隣となっている国際会議を調べてもらいたい． なお，本WebPageは，人工知能学会誌(Vol.23,No.3)の特集「国際会議に通すための英語論文」の解説記事「論文投稿のための国際会議マップ」(pp.380--384) のサポートページとして作成しております．国際会議マップの具体的な作成方法は論文を参照，または著者に直接問い合わせてください． 研究者にとって，研究論文をどの国際会議に投稿するかを
一部ではGoogleキラーと呼ばれている次世代検索エンジンPowerset。キーワードだけでなく自然な文章でも検索出来るというところまでは他のサービスも行っていますが、検索結果の見せ方や情報の見せ方に幾つかの工夫がなされています。今のところ Wikipedia の記事 (英語のみ) を検索出来るだけですが、なかなかおもしろいです。個人的に「キラー」と呼ぶのは大袈裟だと思いますが、 Powerset では独自の情報の見せ方を提案しており、UIデザインや情報整理の観点からみると大変興味深いサービスです。今回は Powerset で見つけた興味深いアプローチを幾つか紹介していきます。 A. 概要 検索するとページの一番上に最も該当する項目が表示されます。通常のリスト表示ではなく写真付きで記事をある程度読むことが出来るようになっています。Googleでもこうした見せ方は一部のキーワードで行っていま
RDF Gravity (RDF Graph Visualization Tool) Sunil Goyal, Rupert Westenthaler {sgoyal, rwestenthaler}@salzburgresearch.at Salzburg Research, Austria RDF Gravity is a tool for visualising RDF/OWL Graphs/ ontologies. Its main features are: Graph Visualization Global and Local Filters (enabling specific views on a graph) Full text Search Generating views from RDQL Queries Visualising multiple RDF f
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