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Googleの親会社であるAlphabetや、Amazon・Apple・Microsoft・Facebookはいずれもテクノロジーを駆使した企業として目覚ましい成長を遂げ、莫大な収益を生み出すようになりました。5つの企業の収益を合わせると国家のGDPに匹敵するほどの規模ですが、これら企業は似ているようでいて、何からどのように収益を得ているかは大きく異なります。5つの企業の2019年の収益の内訳をグラフ化すると、その違いがはっきりとわかります。 How Big Tech Makes Their Billions - Visual Capitalist https://www.visualcapitalist.com/how-big-tech-makes-their-billions-2020/ Alphabet・Amazon・Apple・Facebook・Microsoftの5社を合わせた年
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
Timesheet.js Visualize your data and events with sexy HTML5 and CSS3. Create simple time sheets with sneaky JavaScript. Style them with CSS and have mobile fun as well … Just include Timesheet.js and configure your data. No external dependencies, no jQuery needed and of course no Angular.JS! Just a few lines JavaScript to generate a beautiful HTML5 layout and some really delicious CSS to be custom
By Intel Free Press 「マネー・ボール」といえば、野球に関するデータを統計的に分析して選手評価や戦略に応用する「セイバーメトリクス」を、元野球選手のビリー・ビーン氏がチーム運営に用いてオークランド・アスレチックスを強豪チームに押し上げた様子を描いたノンフィクション作品。この作品が出てくるのと前後して日米の野球界ではデータ活用が活発化していったわけですが、外から見ると「完全にやり過ぎ」と感じるレベルの完全データ主義なチームマネジメントを行う野球球団がメジャーリーグには存在します。 Extreme Moneyball: Houston Astros' Jeff Luhnow Lets Data Reign - Businessweek http://www.businessweek.com/articles/2014-08-28/extreme-moneyball-houst
経済産業省が保有する多様なデータ。そこには、あらゆるテーマにわたって日本経済の過去と現在が記録されている。OPEN METIプロジェクトは、これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、活用可能なオープン・データとして公開していくプロジェクトです。経済産業省が保有する多様なデータ。 そこには、あらゆるテーマにわたって 日本経済の過去と現在が記録されている。 OPEN METIプロジェクトは、 これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、 活用可能なオープン・データとして 公開していくプロジェクトです。 経済産業省 〒100-8901 東京都千代田区霞が関1-3-1 代表電話 03-3501-1511 Copyright Ministry of Economy, Trade and Industry. All Rights Reserved. Supported by rhizomatiks
「見せる化」すべきデータを「どう見せるか」に悩んだら、まずはコレ。 データを投げると、様々な形式でカンタンに可視化(ヴィジュアライズ)してくれる無料ツールでおなじみの「ManyEyes」です。ユーザーが生データをアップロードして、グラフを作ったり統計分析を行ったり、共有することができるソーシャルグラフサービスをIBMが運営しています。 自分のデータセットだけでなく、既に「Many Eyes」サイトに登録されているデータセットを使って、インフォグラフィックの自動生成をすることができますので、ぜひ一度遊んでみてください。初めての方でも挑戦しやすいシンプルさなので、英語のWebサイトですが、ハードルは低めかと。 自分でデータをアップロードするには、ユーザ登録が必要です。「upload data set」メニューから、視覚化したい手持ちのデータをサイトのフォームに貼り付けます。ただし、TSV(タブ
SEMPO Japan 「日本におけるSEM利用状況調査2009」発表 SEMPO Japanによる日本のSEM利用状況調査。SEOの一環としてリスク承知で有料リンクを利用する用意があると回答したのは56.7%。 公開日時：2010年03月19日 15:09 検索エンジンマーケティング（SEM）の業界団体・SEMPO Japan（センポジャパン、共同会長：深澤幸一郎、ハント肇子）は2010年3月17日、「日本におけるSEM（検索エンジンマーケティング）利用状況調査」を発表した。 同調査は、「国内におけるSEMの利用状況把握」を目的とし、自社のインターネットマーケティングに携わる方を対象に、インターネットを利用して2009年9月1日(火)から2010年1月29日(金)まで実施。有効回答者108名（内訳：一般SEM利用企業61社、SEM会社17社、SEM非利用者30社）。 SEMをもっとも重要
学者ならずとも、データを使って考察したり、仮説を検証する機会はあるもの。コンピュータ技術の発達により、面倒なデータ集計や難しい計算は、すべてコンピュータにお任せできるわけですが、「その結果から、何を読み解き、どう考えるか？」はヒトが担うべき重要な役割ですね。こちらでは、統計のスペシャリスト直伝のデータ活用術をご紹介しましょう。 統計学の博士課程に在学しているNathan Yauさんは、数々のデータ分析の経験から、データを活用するコツとして、以下のようにまとめています。 細部に注目する データ分析では傾向やパターンにばかり目がいきがちだが、同様に「異常値」にも注目することが大切。見逃している視点がここに潜んでいることも。 大局で捉える データひとつひとつを別々に捉えるのではなく、データひと塊をザクっと捉えて、大きく考えることを心がけよう。 予断を持たない データ分析は可能な限り客観的に行うべ
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