OSSとビッグデータアナリティクス

アナリティクスに真の付加価値をもたらすビジュアライゼーション - (page 3)

島田 茂(日本テラデータ) 2016年09月27日 07時15分

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Rを使った散布図行列の表示

R
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Anaconda(IPython)を使った散布図行列の表示

Anaconda(IPython)
Pythonを使った散布図行列の表示
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 以下に、D3.jsの基本的なテンプレートを示した。このように簡単なコーディングを組み合わせることで、デザイン性に優れた可視化が可能となる。D3のコーディングは、多数のサンプルがD3のウェブページで紹介されている。

D3.js

最後に

 今回は、アナリティクスにおいて、データの可視化がもたらす本当の価値について解説し、OSSでの事例として主流となってきたR/Python/D3.jsの基本的なサンプルを示した。

 次回の最終回は、オープンソースにおけるビッグデータアナリティクスの全体を振り返りながら、総括したい。

島田 茂
日本テラデータ プロフェッショナル・サービス本部 ビッグデータ分析ラボ 部長
プロフェッショナル・サービス本部ビッグデータ分析ラボを統括。過去には、先進ITソリューション・製品の研究開発を大手IT会社にて国内および国外(主に米国・英国)の研究所で従事。その後、グローバル企業における日本法人の営業経験を通じて、経営に興味が高まりOSSを普及させるベンチャー企業を設立。テラデータの新たなチャレンジに魅せられ日本テラデータに入社、ビッグデータ分析ラボ(通称BAL:バル)を立上げ、今に至る。島田氏のほか、共著者は次の3人。日本テラデータ ソリューション・セールス・スペシャリスト 長谷川 亮氏、プロフェッショナル・サービス本部 ビッグデータ分析ラボ コンサルタント 片瀬 友英氏、同コンサルタント 樫下 茂氏。

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