最近，因果推論や因果探索に興味を持ち，勉強している．というのも最近，ゆううきさん と一緒に分散システムの異常の原因を即時に診断するための研究を進めている．原因を診断するためのアプローチとして，サーバやコンテナ等から取得できる様々なメトリック（CPU使用率やメモリ使用率など）を（グラフ理論における）ノードとして，因果グラフを構築することを考えている．メトリック同士の単なる「相関」ではなく，結果と原因の関係である「因果」を捉えようとするアプローチである．例えば，システムの障害が発生した場合，相関だけでは，AとBが関連がありそうというところまでしか言えないが，因果を特定できると理想的には，Aの原因はBであるといった議論ができるため，有用だと考えている． 実際に，前述のような因果グラフを構築して障害の原因を特定しようというアプローチは，以下の例に挙げるようにここ数年で増えている印象がある． 「Mi
AudienceOne®とは AudienceOne®（オーディエンスワン）は、1億を超えるデバイスのIDなど膨大なデータを保有し、そのデータを解析して高精度な3rdパーティデータを生成/提供する国内最大級のデータ・マネジメント・プラットフォーム（DMP）です。 オンラインデータに限らず、購買履歴や位置情報などのオフラインデータとも連携し、CRM、広告配信結果、パネルリサーチ結果など、さまざまなデータの統合や分析、可視化が可能です。また特許技術による、デバイスやチャネル間のクロスデバイス推定機能も特長です。 AudienceOne®の取り組み 現在のデジタルマーケティングは「ポストクッキー時代」「生成AIの台頭」など環境変化は目まぐるしく起こっております。 AudienceOne®は最先端の技術を活用しながら、機能実装を行うことで、新しい提供価値を生み出し続けてます。 ポストクッキー問題へ
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
xkcdとは 世界一で最も人気のあるウェブ漫画の一つです xkcd: Code Quality 3 ランダル・マンローが2005年9月に開設 皮肉や風刺が得意。理系ネタが結構多い。 現在は週3回更新されている キャラやフォントが特徴的 これとか皮肉が効いてていいですね！好きです A : 寝ないの？ B : 寝られないんだ、大事なことがある A : なによ？ B : 誰かがインターネットでボロを出してるんだ xkcd: Duty Calls 実はmatplotlibを使えば、グラフをxkcd風に仕立てられます。しかもたった一行で！今回はその紹介をします xkcdとは matplotlibで、xkcd requirement 使い方 MatplotlibのHPもxkcd風に サンプルを見てみる 3D 円グラフ 最後に matplotlibで、xkcd requirement matplotli
4. はじめに 巨大なクラウドと無数のデバイス達がネット ワークでつながる世界では、我々がリーチ出 来る範囲にも、驚くほど大量の「情報」があ ふれている。 「Webスケール」と呼ばれる、これらの情報 の量的特徴付けは、それ自身、現代のITが挑 戦を続けている課題の質的特徴をよく表して いる。 一方、我々人間が直接知りうる事には、自然 な限界がある。Webスケールの情報に、我々 が関心を持つのは、そこに我々が理解しうる
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
グローバルTokyoRで何話そうかなー、と思っていたんですがそう言えば主賓がvisualizationの人なんだったっけなぁということで、可視化の話にでもしようかなと。ということで、僕の大好きなネタでもやろうかと思います。 それは、「とにかく{arules} + {arulsViz}で可視化してしまえ」戦略。基本的に世の中のデータマイニングにせよ分類問題にせよ、実は様々な説明変数の共起（？）関係で表せることが多く*1、そういう時は何だかんだでassociation rulesを使うのが一番手っ取り早いんですよね。僕自身の勉強不足を補う目的からも（汗）、ちょっと書いてみようと思います。 アイテム間の条件付き確率たくさん→ベイジアンネットワークもどき→有向非循環グラフ 基本的に、association rulesはアイテム間の共起確率をある状態に対する条件付き確率として出すものです*2。そして
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Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
英文で D3.js やビジュアリゼーション絡みの記事や解説を読んでいると、graph、chart、plot などの単語がいずれも日本語で棒グラフ、折れ線グラフと言うときの「グラフ」と同じような文脈で使われており、そのニュアンスの違いは何だろうと疑問に思うことがあります。 実は英語ネイティブの間でも、これらの違いはあまり明瞭ではないようです。 “Difference between chart, plot and graph” （チャート、プロット、グラフの違い） “What’s the difference between a graph, a chart, and a plot?” (グラフ、チャート、プロットの違いとは？） 上記2サイトでは、人によっては特殊な使い分けを主張していますが、chart と graph に関しては大雑把には「だいたい似たもの」という意見のようです。 ただ、グ
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