Data Visualization and Visual Analytics: Seeing the World of Data

Delve into the differences between data visualization and visual analytics and learn what they can do for you.

Python and R visualizations blog featured image
Builder Education | 13 min read

Data Visualizations in Python and R

Learn to use Python and R to create visualizations and better understand your data.

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Embedded Analytics | 8 min read

A Guide to the Best JavaScript Visualization Libraries

JavaScript visualization libraries empower product teams and other builders to create custom visuals that support a wide array of applications.

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Builder Education | 7 min read

How to Aggregate Global Data from the Coronavirus Outbreak

COVID-19 continues to spread. Learn how to use Python to prepare publicly-available datasets for analysis.

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データを視覚化する 14 の便利な方法(一例つき)

データ視覚化とは?指標折れ線グラフ棒グラフ縦棒グラフ円グラフ面グラフピボットテーブル散布図バブルチャートツリーマップレーダーチャートエリアマップじょうごグラフフィッシュアイ ご自分のデータ視覚化スキルは抜きん出ているとお考えですか?それでは、更に高度なデータ視覚化の方法へと進んでください。 データ視覚化とは? 簡潔に言えば、データ視覚化とは、データを視覚的に表現することです。図表やグラフを用いて、データから明確な洞察を得ることが、データを視覚的に表現する目的です。ビジネスインテリジェンスの観点から言えば、データ視覚化は、ビジネスユーザーがデータに基づいてビジネスをより適切に運用する手助けとなります。 「建築物を作り上げるということは、順番に並べるということです。何の順番かと言えば、機能と目的の順番です。」 これは、20 世紀の偉大な建築士の 1 人である、Le Corbusier の言葉です。Le Corbusier は、最も重要なこと、つまり 1 つ 1 つの建築物の目的と、人々がどのようにその建築物の周囲の空間に関わるか、ということを犠牲にすることなく、すべてを最もシンプルかつ上品な形へと減らす方法を直感的に理解しました。 この言葉を引用した理由は、データ視覚化は建築に非常に似ているからです。データをどのように表示させるかを見出す時には、機能(傾向、パターン、または一目でわかる重要な情報)から考え、次にユーザー(どのようにユーザーを導き、データとの関係性を持たせるか)について考え、そして最後に、できるだけ明確で美しいものへと仕上げる必要があります。 実際に見てみましょう:...

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最高の Dashboard 設計
プラクティス – 4つの基本方針

Dashboard 設計のためのベストプラクティスに従って効率的な Dashboard をビルドすることは、通常、要件の収集や、KPIの定義、データモデルの作成などが含まれる総合的な BI プロセスの中核です。しかし、適切な Dashboard 設計の重要性を低く評価すべきではありません。Dashboard 設計が不十分だと、有用な情報や洞察を伝えることができず、データがさらに理解しづらくなることもあります。 優れたBI Dashboard設計をご紹介します: 複雑なものを簡単に:大量の情報、常に変化する多くのデータ、様々な分析ニーズや質問があります。この複雑さをすべて克服してシンプルにする必要があります。明確に答えを導く:データをビジネスのコンテキストに結びつけ、利用者の問いに答えることができるようにする必要があります。Dashboard の視覚的レイアウトがこの解決に重要な役割を果たします。データの意味を表現:選択したデータ視覚化では、抽出したいデータや情報を正しく表示する必要があります。必要に応じて詳細を表示:各視聴者が必要としているデータを過不足なく利用できるようにする必要があります。より細かいデータを見たいと思っているユーザーもいれば、概要だけで満足するユーザーもいます。 データ Dashboard によって要件や制限、目標は異なりますが、Dashboard の作成にほぼ常に関係性がある確かなガイドラインがあります。4つの基本方針と、Dashboard に適用する方法を見ていきましょう。 まず、設計が不十分な...

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5 Data Visualization Techniques When Designing for Mobile

It’s hard to think about life before cell phones. They function as wallets, music players, newspapers, work tools, GPS...

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GoFigure Analysis for the Eurovision Song Contest
GoFigure! | 5 min read

Eurovision Data: Should Scandinavia Trust the Swedes?

My grandfather was a man of few words. But on one particular issue, he had something to say and...

Emily Arent avatar image Emily Arent
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D3 Data Visualization – Take Your Dashboards to Another Level

D3 is a powerful tool for visualizing your datasets in a more dynamic format.

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Charts Vs. Tables – Choosing the Right Visualization

Making the most of your business intelligence is equivalent parts having the right data and choosing the appropriate visualization to...

Shelby Blitz avatar image Shelby Blitz
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技術者の話 | 3 min read

The Five Best Data Visualization Libraries Out Now

As a Front-End Engineer at Sisense, I need to build multiple components using data visualization libraries. Visualization libraries exist to...

Lio Fleishman avatar image Lio Fleishman
Average after call work time
ビジネスの展望 | 3 min read

The Importance of Workforce Analytics

Although organizations must make decisions based on a variety of factors and perspectives, few are as important as human resources...

Dana Liberty avatar image Dana Liberty
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Top 5 Things to Consider When Creating an Analytics Dashboard

With the massive amount of data companies create every day, understanding it is more vital than ever before. From the...

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