「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

タイトル

D3.jsで学ぶデータビジュアライゼーション - connpass　（2016.11.14）
data-visualization-japan.connpass.com

主催

Data Visualization Japan

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）

細かすぎて伝わらないD3 ver.4の話 from 清水正行

6/28 にメジャーバージョンアップした。
現在、4.3.0 が最新
単機能ごとにモジュール化
- それに合わせて、名前空間の見直しも
npm install d3-array でインストール可
Version 3 のサンプル、プラグインもほぼ全滅
- API ドキュメントを読む
- D3 V4 - What's new?
canvasレンダリング
- ver.3 から出来てたけど、機能強化
d3.forceSimulation()
- よくわかるＧ７世界シェアと勢力：日本経済新聞

「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
- Python による JSON API
- d3-brush
- Crossfilter など
  - フィルタリングの操作と相性が良い
  - https://bl.ocks.org/mbostock/f48fcdb929a620ed97877e4678ab15e6
  - d3-brush, Crossfilter は v4 で変わっちゃった？？
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