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akiyoko blog

akiyoko の IT技術系ブログです

「D3.jsで学ぶデータビジュアライゼーション」に参加してきました

会場

Twitter Japan
東京都中央区京橋3−1−1 東京スクエアガーデン19階


(参考)Twitter Japan に行ってきた! - 941::blog



Twitter

twitter.com


 

全体の感想など

今年の 6/28 に D3.js がバージョン 4系にメジャーバージョンアップしたとのことですが、バージョン 3 系がリリースされたのが 2012年12月だったので、およそ 3年半ぶりのメジャーバージョンアップとなったようです。そういえば、二年ほど前に個人的にいろいろ試していたバージョンも 3.3 or 3.4 でした。だいぶ息の長いバージョンになりましたね。サンプルやドキュメント、プラグインがまだ追い付いていないらしいので、現場ではまだしばらくはバージョン 3系が使われそうです。


<過去記事>
akiyoko.hatenablog.jp


後半の発表については、Python と D3.js を連携させるときのノウハウ(REST API を使うとか)だったり、どういうふうに役割分担させたか(例えば、データ検索と前処理は Python / NumPy とか)だったり、バックエンドに Python を使うことの明確なメリット(データ件数とレスポンスタイムの比較)だったりを期待していたので、少し思惑とは違った内容でした。


もちろん個人的にいくつか得るものがありましたし、参加者も多くて全体的な雰囲気も活気があったように見受けられ、データビジュアライゼーションはまだまだ人気分野だと感じました。

なお、今回は有料イベント(1,000円)でした。




 

「細かすぎて伝わらないD3 ver.4の話」

清水 正行氏

(参考)





 

「PythonとD3.jsで作るデータベースの活用を広げる可視化アプリケーション開発」

オーイシ ナオヤ氏


  • 生命科学関連データベースの利用促進のための Webサービス開発
  • AOE: http://aoe.dbcls.jp/
    • 遺伝子発現データベースの可視化サービス
  • 使っているもの
  • Tableau, Spotfire じゃダメなの?? 何で Webサービス?
  • SPARQL Query Filter
  • データが大きい場合や、独自のアルゴリズムで統計処理したものを可視化したい場合は、Python で事前に処理して D3.js に渡した方が軽快かも


 

参考本

サンプルが多くて初心者向け。

インタラクティブ・データビジュアライゼーション ―D3.jsによるデータの可視化

インタラクティブ・データビジュアライゼーション ―D3.jsによるデータの可視化

現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~

現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~