https://tools.data-viz-lectures.com/ Recent content on データの道具箱 Hugo -- gohugo.io ja Data Viz Lectures Tools https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger.jpg" alt="Featured image of post (Geo) DataMerger" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geo-data-merger.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger.jpg" alt="(Geo) DataMerger" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">(Geo) DataMerger</div><div class="external-link-card__description">地理データとテーマデータを手軽に結合</div><div class="external-link-card__url">geo-data-merger.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>地理データ（GeoJSON／TopoJSON）と属性データ（CSV／JSON）を簡単に結合できる Web ベースのツールです。地図データにテーマデータ（例：人口、属性値など）を結びつけたいときに便利なデータ加工支援ツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>地理データと属性データの読み込み&hellip;GeoJSON／TopoJSON、CSV、JSON ファイルを読み込み、内容をプレビュー。 </li> <li>キーによる結合（Join）&hellip;地理データ（各 Feature の properties）と属性データを共通のキー列で結合（左結合ベース）。 </li> <li>不要列の削除&hellip;結合後、出力に含めたくない列を UI 上から選択して除去可能。 </li> <li>出力形式の選択&hellip;結合後のデータを GeoJSON／TopoJSON／CSV などで保存・ダウンロード。</li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger.png" width="3318" height="2099" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger_hu_94cc7f5573d28d59.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger_hu_6628eda8ba907e87.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="158" data-flex-basis="379px" ></p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>地理データと属性データを読み込み&hellip;左側に GeoJSON／TopoJSON、右側に CSV／JSON を読み込ませます。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>結合キーを指定&hellip;各データのプレビューから結合に使う列（キー）を選択し、正しく一致しているか確認。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>不要列を除去&hellip;マージ後に不要な属性列を選んで削除します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>出力・保存&hellip;結合したデータを GeoJSON／TopoJSON／CSV でエクスポート。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 <ul> <li>GeoJSON：地理 Feature（点／線／多角形）＋属性。 </li> <li>TopoJSON：トポロジーを保つ地理データ形式（GeoJSON の拡張）。 </li> <li>CSV／JSON：結合するテーマデータ（地域コードやキーと値を持つ表形式）。 </li> </ul> </li> <li>出力形式 <ul> <li>GeoJSON／TopoJSON：結合された地理空間データ。 </li> <li>CSV：結合後の表形式データ。 </li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/cover_3d-surface-chart.png" alt="Featured image of post 3Dサーフェイス・チャート" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://3d-surface-chart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/cover_3d-surface-chart.png" alt="3Dサーフェイス・チャート" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">3Dサーフェイス・チャート</div><div class="external-link-card__description">「行 × 列 × 値」の3次元データを、色付きの曲面として地形図のように立体表示</div><div class="external-link-card__url">3d-surface-chart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>CSVデータを読み込むだけで、インタラクティブな3Dサーフェス・チャートを生成するビジュアライゼーションツールです。金利のイールドカーブ、都道府県別の統計データなど「行 × 列 × 値」の構造を持つデータを立体的に俯瞰できます。マウス操作で自由に回転・ズームでき、データの全体傾向や局所的な変化を直感的に把握できます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_01.png" width="2320" height="1450" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_01_hu_fe04292272fbe834.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_01_hu_27420da32e01e72e.png 1024w" loading="lazy" alt="日本における過去50年間の金利の推移" class="gallery-image" data-flex-grow="160" data-flex-basis="384px" ></p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>3Dサーフェス描画 — CSV データからカラーマップ付きの3D曲面を自動生成</li> <li>カメラプリセット — 全体・正面・上面・側面の4視点をワンクリックで切替</li> <li>カラースキーム — 21種類の配色（連続・分岐）から選択。分岐型では0基準モードも対応</li> <li>軸ラベル表示 — 横書き・縦書きを切替可能。日本語の都道府県名など多数のカテゴリにも対応</li> <li>CSV読込 — ファイル選択またはドラッグ＆ドロップで任意のCSVを読み込み</li> <li>サンプルデータ — 財務省の金利データ（1974年〜）、米国債、都道府県別出生数をプリセット</li> <li>PNGエクスポート — 軸ラベル付きの高解像度画像をダウンロード</li> <li>シェア — 現在の表示状態（データ・配色・カメラ位置）をURLで共有。SNS向けOGP画像も自動生成</li> <li>プロジェクト保存/読込 — 作業状態をクラウドに保存し、いつでも復元</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li>ページを開くと、財務省の金利データ（直近5年）が表示されます</li> <li>ドロップダウンからサンプルデータを切り替えるか、自分のCSVを読み込みます</li> <li>マウスドラッグで回転、スクロールでズーム、右ドラッグで平行移動できます</li> <li>カラースキームやカメラ位置を調整して、最適なビューを作ります</li> <li>「エクスポート」でPNG画像をダウンロード、「シェア」でURLを発行できます</li> <li>シェアされたURLは誰でも閲覧することができます</li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>ピボットテーブル形式（クロス集計表）のCSVファイルを使用します。行と列の交差点に数値が入る、Excel のピボットテーブルと同じ構造です。</p> <pre tabindex="0"><code> col1 col2 col3 ... row1 5.53 5.47 5.36 ... row2 5.42 5.38 5.25 ... </code></pre><p>CSVでは以下のように記述します：</p> <pre tabindex="0"><code>label,col1,col2,col3,... row1,5.53,5.47,5.36,... row2,5.42,5.38,5.25,... </code></pre><ul> <li>1列目: 行ラベル（日付 YYYY-MM-DD、年度、カテゴリ名など）→ 奥行き軸に対応</li> <li>2列目以降: 数値データの列 → 横軸に対応。列名が 1Y, 10M など期間形式の場合は自動で軸間隔を計算、それ以外は均等配置</li> <li>セルの値: 数値 → 高さ（縦軸）とカラーマップに対応</li> </ul> <p>例: 都道府県別出生数データ</p> <pre tabindex="0"><code>年度,北海道,青森県,岩手県,...,沖縄県 2011,39292,9532,9310,...,16918 2012,38686,9168,9277,...,17074 </code></pre><p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_02.png" width="2320" height="1450" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_02_hu_f981e74970ab5d82.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/example_02_hu_dae1db1deba5f168.png 1024w" loading="lazy" alt="都道府県別出生数データ" class="gallery-image" data-flex-grow="160" data-flex-basis="384px" ></p> <p>縦持ち（ロングフォーマット）のデータは、Excel やPythonの pivot() でピボットテーブル形式に変換してからご利用ください。</p> <h2 id="参照">参照 </h2><p>3Dサーフェイス・チャートを時系列イールド・カーブに用いるアイデアは The New York Times によるものです。</p> <p>A 3-D View of a Chart That Predicts The Economic Future: The Yield Curve - The New York Times <a class="link" href="https://www.nytimes.com/interactive/2015/03/19/upshot/3d-yield-curve-economic-growth.html" target="_blank" rel="noopener" >https://www.nytimes.com/interactive/2015/03/19/upshot/3d-yield-curve-economic-growth.html</a></p> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-many-tools/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-many-tools/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-many-tools.png" alt="Featured image of post 40種類以上のツールが使い放題" /><p>「データの道具箱」では、データ可視化・データ加工に特化した<strong>40種類以上のツール</strong>を、ひとつのサブスクリプションで使い放題でご利用いただけます。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e5%85%85%e5%ae%9f%e3%81%ae%e3%83%a9%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%83%8a%e3%83%83%e3%83%97" >充実のラインナップ</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%8d%98%e6%a9%9f%e8%83%bd%e3%81%a0%e3%81%8b%e3%82%89%e8%bf%b7%e3%82%8f%e3%81%aa%e3%81%84" >単機能だから迷わない</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%81%a8%e5%8a%a0%e5%b7%a5%e3%82%92%e6%a8%aa%e6%96%ad%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b" >可視化と加工を横断できる</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%96%b0%e3%81%97%e3%81%84%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%82%82%e9%9a%8f%e6%99%82%e8%bf%bd%e5%8a%a0" >新しいツールも随時追加</a></li> </ul> <h2 id="充実のラインナップ">充実のラインナップ </h2><p>一般的なチャート作成はもちろん、データ地図、ネットワーク図、テキスト可視化、色設計、3D表現、そして可視化の前段階として必須となるデータ加工・整形・変換ツールまで、業務に必要なツールを幅広く取り揃えています。</p> <figure><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/tool_data-viz.png" alt="データ可視化ツール一覧"><figcaption> <p>データ可視化ツール一覧</p> </figcaption> </figure> <figure><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/tool_data-wrangling.png" alt="データ加工ツール一覧"><figcaption> <p>データ加工ツール一覧</p> </figcaption> </figure> <h2 id="単機能だから迷わない">単機能だから迷わない </h2><p>1つひとつのツールが、<strong>単機能に特化</strong>しています。多機能なソフトウェアにありがちな「操作を覚えるための学習コスト」を大幅に削減。はじめての方でも、目的のツールを選んですぐに作業に取り掛かれます。</p> <p>リテラシーがさまざまなチームメンバーが混在する環境でも、共通して使える手軽さが強みです。</p> <h2 id="可視化と加工を横断できる">可視化と加工を横断できる </h2><p>データ可視化は、可視化そのものだけで完結しません。目的に合ったチャートを作るためには、元データの整形や変換が欠かせません。</p> <p>本サービスでは、<strong>可視化と加工のツールを1つのプラットフォーム上で行き来</strong>できるため、「この形に整えたら、こういうチャートができそう」といった試行錯誤をスムーズに進められます。</p> <h2 id="新しいツールも随時追加">新しいツールも随時追加 </h2><p>データ可視化・データ加工のトレンドに合わせて、ツールは継続的に追加・アップデートされます。一度ご契約いただければ、追加ツールも追加料金なしでご利用いただけます。</p> <p>最新の追加状況は<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/changelog/">更新情報</a>ページでご確認ください。</p> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/tools/">ツール一覧</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/">料金プラン</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson.jpg" alt="Featured image of post GeoJSON.io" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson.jpg" alt="GeoJSON.io" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">GeoJSON.io</div><div class="external-link-card__description">地図タイルをトレースしてGeoJSON作成</div><div class="external-link-card__url">geojson.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>ブラウザで動作するシンプルな空間データ（GeoJSON など）の作成・閲覧・共有ツールです。地図上で地理データを描画・編集しながら、対応する GeoJSON が即座に生成されるため、空間データのプロトタイピングや確認に最適です。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>地図上でデータの描画・編集&hellip;マーカー（点）、ポリライン（線）、ポリゴン（面）を地図上で描画し、自由に編集可能。 </li> <li>リアルタイムコード編集・プレビュー&hellip;描いた形状が GeoJSON 形式のコードとして即時に更新・表示され、属性編集も可能。 </li> <li>複数形式の読み込み&hellip;GeoJSON をはじめ、TopoJSON、CSV や KML などの空間データを読み込んで編集できます（ツールとして歴史的にサポート）。 </li> <li>簡易的な属性編集&hellip;テーブルビューでフィールド値の編集や削除が行え、空間 Feature のプロパティを調整可能。 </li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson.png" width="3314" height="1864" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson_hu_cf5210c214b6ff33.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson_hu_b9260c953e56c1eb.png 1024w" loading="lazy" alt="ext" class="gallery-image" data-flex-grow="177" data-flex-basis="426px" ></p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li>データを読み込む／新規描画&hellip;既存の GeoJSON 等をアップロードするか、地図上で点・線・多角形を描きます。 </li> <li>属性やコードを編集&hellip;描画や属性情報をインタラクティブに編集します。 </li> <li>保存・共有&hellip;完成した GeoJSON をファイルとしてダウンロードしたり、URL パラメータで共有できます。 </li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 • GeoJSON：地理空間 Feature（点・線・面）を中心とした JSON 形式。  • TopoJSON / CSV / KML / GPX など：複数の地理データ形式を読み込み、GeoJSON に変換して扱うことができます。 </li> <li>出力形式 <ul> <li>GeoJSON、TopoJSON、CSV、KML、WKT、Shapefile</li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/images/gtfs-to-network.png" alt="Featured image of post GTFSネットワークデータ変換" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gtfs-to-network.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/images/gtfs-to-network.png" alt="GTFSネットワークデータ変換" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">GTFSネットワークデータ変換</div><div class="external-link-card__description">交通データGTFSをネットワーク・データに変換します</div><div class="external-link-card__url">gtfs-to-network.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>交通情報の共通フォーマットである GTFS データを、ネットワーク用のデータに変換します。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><p>停留所情報（stops.txt）と通過時刻情報（stop_times.txt）を用いて、CSV形式のネットワーク・データ化します。</p> <h3 id="1-stopstxt-ノード情報として使用">1. stops.txt (ノード情報として使用) </h3><table> <thead> <tr> <th style="text-align: left">変数名</th> <th style="text-align: left">日本語名</th> <th style="text-align: left">必須</th> <th style="text-align: left">使用用途</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_id</code></td> <td style="text-align: left">停留所ID</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">ノードのID (source/target) として使用。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_name</code></td> <td style="text-align: left">停留所名称</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">ノードの名称属性。リンクの始点・終点名としても付与。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_lat</code></td> <td style="text-align: left">緯度</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">ノードの座標。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_lon</code></td> <td style="text-align: left">経度</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">ノードの座標。</td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="2-stop_timestxt-リンク集計に使用">2. stop_times.txt (リンク集計に使用) </h3><table> <thead> <tr> <th style="text-align: left">変数名</th> <th style="text-align: left">日本語名</th> <th style="text-align: left">必須</th> <th style="text-align: left">使用用途</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: left"><code>trip_id</code></td> <td style="text-align: left">便ID</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">同じ便内の移動（A→B）を特定するためにグルーピングに使用。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_id</code></td> <td style="text-align: left">停留所ID</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">リンクの始点(source)・終点(target)の特定。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>stop_sequence</code></td> <td style="text-align: left">停車順序</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">便内での移動順序の確定（ソートに使用）。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>arrival_time</code></td> <td style="text-align: left">到着時刻</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">リンク所要時間（次停留所の到着 - 現停留所の出発）の計算。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>departure_time</code></td> <td style="text-align: left">出発時刻</td> <td style="text-align: left"><strong>Yes</strong></td> <td style="text-align: left">リンク所要時間の計算。</td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="出力データに含まれる属性-集計計算値">出力データに含まれる属性 (集計・計算値) </h3><table> <thead> <tr> <th style="text-align: left">CSVヘッダー</th> <th style="text-align: left">説明</th> <th style="text-align: left">計算方法</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: left"><code>frequency</code></td> <td style="text-align: left">便数</td> <td style="text-align: left">同一区間 (source→target) を走行する <code>trip_id</code> のカウント数。</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left"><code>avg_duration_sec</code></td> <td style="text-align: left">平均所要時間(秒)</td> <td style="text-align: left">同一区間の所要時間の平均値。</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>GTFS ファイルをアップロード&hellip;対象の複数ファイルをドラッグ＆ドロップまたはファイル選択で読み込み。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>現在の形式を指定&hellip;1ファイルか 2ファイルかを選択。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>変換開始ボタンを押す&hellip;</li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>変換後、自動でダウンロードされます。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 <ul> <li>GTFS：停留所情報（stops.txt）</li> <li>GTFS：通過時刻情報（stop_times.txt）</li> </ul> </li> <li>出力形式 <ul> <li>CSV（1列形式）：ノードとリンクを同一ファイル化したもの</li> <li>CSV（2列形式）：ノードとリンクを別ファイル化したもの</li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/images/cover_iwanthue.png" alt="Featured image of post i want hue" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://iwanthue.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/images/cover_iwanthue.png" alt="i want hue" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">i want hue</div><div class="external-link-card__description">区別しやすいカラーパレットを生成</div><div class="external-link-card__url">iwanthue.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>データ可視化で使うための区別しやすいカラーパレットを生成・調整する Web ツールです。人間の色知覚（色相、彩度、明度など）を考慮し、区別性の高い色セットを作成できます。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>カラーパレット生成&hellip;指定した数（色数）に応じて、見分けやすい色の組み合わせを自動生成。 </li> <li>色プロパティの調整&hellip;色相（Hue）、彩度（Chroma）、明度（Lightness）などの範囲を指定して カスタムパレットを設計。 </li> <li>色覚異常対応オプション&hellip;色覚多様性（色覚異常）を考慮したパレット生成が可能。 </li> <li>出力形式の多様性&hellip;生成したパレットを JSON、CSS、RGB/HEX リスト、JavaScript コード などで取得可能。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>生成条件を設定&hellip;パレットの 色数、色相範囲、彩度/明度の制約 を指定。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>パレットを生成&hellip;設定に応じて 複数の色が一覧表示される。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>カスタマイズ/調整&hellip;個々の色や全体の分布を調整し、視認性や配色バランスを最適化。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>出力・利用&hellip;JSON、CSS、JavaScript などのフォーマットでエクスポートしてデータ可視化で利用。 </li> </ol> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/images/cover_jsoncrack.png" alt="Featured image of post JSON Crack" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://jsoncrack.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/images/cover_jsoncrack.png" alt="JSON Crack" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">JSON Crack</div><div class="external-link-card__description">ブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解する</div><div class="external-link-card__url">jsoncrack.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>JSON Crack は Web ベースのデータ可視化ツールです。ブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解することを目的としています。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>JSON や構造化データを ノード・エッジ形式のグラフ/ツリーとして視覚化し、展開・折りたたみが可能です。  </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを入力&hellip;JSON を貼り付け、またはファイルからアップロード。</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>入力内容に応じて インタラクティブなノード図やツリーが描画されます。</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>必要に応じて展開/折りたたみ、検索、ズーム等の操作。  </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>JSON</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/images/cover_kepler-gl.jpg" alt="Featured image of post kepler.gl" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://kepler-gl.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/images/cover_kepler-gl.jpg" alt="大規模地理空間データの可視化・探索ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">大規模地理空間データの可視化・探索ツール</div><div class="external-link-card__url">kepler-gl.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>ブラウザ上で動作する大規模地理空間データの可視化・探索ツールです。WebGL を活用して高性能な地図ビジュアライゼーションを生成し、位置情報データを直感的に分析できます。もともと Uber 社が開発したオープンソース GIS ツールで、プログラミング不要でデータを探索できます。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>多様なレイヤー表現：ポイント、ライン、ポリゴン、ヒートマップ、六角形集約（hexbin）、アークなど複数のレイヤーをサポート。 </li> <li>インタラクティブ操作：フィルタリング、ズーム、パン、時間軸アニメーションなどによってデータ探索が可能。 </li> <li>高性能レンダリング：WebGL を用い、数百万件のデータポイントをスムーズに描画できる高速表示。 </li> <li>スタイル設定とカスタマイズ：色分け、スケール設定、3D 表現（高さ/エクストルード）など多彩な見せ方を調整。 </li> <li>エクスポート：完成した地図をPNG画像や インタラクティブなHTMLに保存・共有や、CSVファイルでの出力。</li> <li>作成プロジェクトの保存と読込</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを追加：ドラッグ＆ドロップで CSV や GeoJSON ファイルを読み込む。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>レイヤーを設定：レイヤー追加パネルからタイプ（ポイント/ポリゴン等）を選び、緯度経度などの列を割り当てる。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>カスタマイズ：色やサイズ、フィルター・スケールを調整して視覚化を最適化。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>保存・共有：設定やマップを保存（ローカル/エクスポート）して再利用可能。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>CSV</li> <li>Json</li> <li>GeoJSON</li> <li>Arrow</li> <li>Parquet</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/images/cover_leonardo.jpg" alt="Featured image of post Leonardo" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://leonardo.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/images/cover_leonardo.jpg" alt="Leonardo" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Leonardo</div><div class="external-link-card__description">Adobe がオープンソースとして提供しているツール</div><div class="external-link-card__url">leonardo.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Leonardo は、ターゲットのコントラスト比に基づいて色を生成・設計できる Web ベースのカラーツールです。デザインシステムやデータ可視化で使う アクセシブル（視認性・色覚対応）な配色を構築したり、テーマ全体の色体系を管理するための支援ツールとして機能します。基本的には Adobe がオープンソースとして提供しているカラーモジュールを活用したツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>コントラスト比ベースの色生成&hellip;指定した 目標コントラスト比 に合致する色を自動生成し、アクセシビリティ基準（WCAG）の要件を満たす配色が得られます。 </li> <li>色テーマ設計／管理&hellip;カラースケールやテーマ全体の構造を作成・調整し、デザインシステム向けの アクセシブルテーマ を構築。 </li> <li>視覚的評価と出力&hellip;色間のコントラスト、色差、色空間上の位置などを視覚的に評価でき、必要に応じて SVG やコード（CSS カスタムプロパティ、デザイントークン）として出力。 </li> <li>適応型（ダーク／ライト）テーマ対応&hellip;明るさ・彩度・コントラストを調整して ライトモード／ダークモード に適応する配色を生成可能。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>色のベース設定&hellip;ベースとなる色や背景色、目標のコントラスト比を指定。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>配色生成・調整&hellip;自動生成された色スウォッチを確認し、必要に応じて色空間や比率を調整。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>結果のエクスポート&hellip;SVG、カラーコード一覧、CSS／JS／デザイントークンなど任意の形式で出力しプロジェクトに活用。</li> </ol> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/images/cover_classic-mapbox-styles.png" alt="Featured image of post Mapbox Classic スタイル生成" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://classic-mapbox-styles.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/images/cover_classic-mapbox-styles.png" alt="Mapbox Classic スタイル生成" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Mapbox Classic スタイル生成</div><div class="external-link-card__description">Kepler.gl や Foursquare Studio で利用可能な Mapbox 地図タイル</div><div class="external-link-card__url">classic-mapbox-styles.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>従来の Mapbox Classic スタイル（Legacy）用のスタイル定義（JSON）を生成／管理する Web ツールです。Mapbox Classic は、Mapbox が提供していたクラシックな地図スタイルテンプレートで、Kepler.gl や Foursquare Studio などの地図ツールで使える地図スタイル を生成・提供するために用いられていました。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>Mapbox Classic スタイルの生成&hellip;Classic スタイル（例：Streets, Light, Dark など）のスタイル JSON を生成・参照できる。 </li> <li>Kepler.gl などで利用可能&hellip;生成したスタイルを地図可視化ツール（Kepler.gl 等）でベースマップとして利用可能。 </li> <li>テンプレート管理&hellip;Mapbox Classic の標準テンプレートを扱いやすく整理し、必要に応じて JSON を取得・編集するための機能を提供。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li>Mapbox トークンを入手する</li> <li>Mapbox トークンを入力する</li> <li>スタイルテンプレートを選択&hellip;Classic スタイル（例：Light / Dark / Streets 等）を選ぶ。 </li> <li>JSON を生成&hellip;選択・編集した内容を元に Mapbox Classic スタイルの JSON を生成します。</li> <li>利用&hellip;生成したスタイル JSON を Mapbox Studio にてインポートします。</li> <li>Mapbox Studioで作成したベースマップは Kepler.gl や Foursquare Studio で利用可能です。</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>Mapbox トークン</p> https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/cover_mapshaper.jpg" alt="Featured image of post Mapshaper" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://mapshaper.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/cover_mapshaper.jpg" alt="Mapshaper" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Mapshaper</div><div class="external-link-card__url">mapshaper.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>地理空間ベクターデータ（GIS）の編集・変換・簡略化を行う Web ベース・ツールです。地図データを読み込み、形状の単純化・属性編集・形式変換などの操作を直感的に実行できます。GIS ソフトに頼らずにブラウザ上で加工できるのが特徴です。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><pre><code>• 地理データの読み込み・表示：Shapefile、GeoJSON、TopoJSON などのベクターデータをインポートして表示。  • 形状の簡略化（simplification）：ポリゴン/ラインの頂点を減らしてファイルサイズを縮小。トポロジーを保ったまま処理可能。  • 属性データ編集：属性テーブルの内容を修正・結合（join**）したり、不要なフィールドを削除。  • 変換・出力：複数形式（Shapefile、GeoJSON、TopoJSON、CSV、TSV、SVG など）への変換・書き出し。  • クリッピング／分解：データの切り抜き、結合・分割、ドロップなどの GIS 加工。  </code></pre> <p>⸻</p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを読み込み・表示&hellip;インポートされた地理データがマップビューに表示され、属性や形状を確認。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>編集・処理</li> </ol> <ul> <li>簡略化：頂点数の削減やトポロジー保持のためのツールを実行。</li> <li>属性編集：フィールドの追加・削除・結合などを実施。</li> <li>結合・クリップ：複数データの結合や指定領域での切り抜き。 </li> </ul> </li> <li> <ol start="3"> <li>出力&hellip;Export（エクスポート）メニューから目的の形式で保存・ダウンロード。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>Mapshaper は以下の 主要な GIS ベクターデータ形式 を入出力で扱います：</li> <li>Shapefile（ESRI の標準 GIS 形式；.shp/.dbf/.shx などのセット） </li> <li>GeoJSON（JSON ベースの地理情報フォーマット） </li> <li>TopoJSON（GeoJSON のトポロジー圧縮形式） </li> <li>CSV / TSV（座標や属性を含む表形式データとして） </li> <li>SVG（地理形状のベクター画像としての出力例） </li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_01.png" width="2683" height="1631" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_01_hu_eefa00aa9b9f5bad.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_01_hu_e1037805da47f2ec.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="164" data-flex-basis="394px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_02.png" width="2682" height="1628" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_02_hu_39ee00ed388222cb.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_02_hu_76b1f310f48cca92.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="164" data-flex-basis="395px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_03.png" width="2679" height="1629" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_03_hu_73daee41a166a49b.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/screen_03_hu_3f5988b0252a5be6.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="164" data-flex-basis="394px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/images/cover_open-refine.jpg" alt="Featured image of post OpenRefine" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://open-refine.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/images/cover_open-refine.jpg" alt="OpenRefine" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">OpenRefine</div><div class="external-link-card__description">表データのクレンジング・ツール</div><div class="external-link-card__url">open-refine.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>OpenRefine は、表データのクリーニング（重複削除・表記ゆれ修正・整形）と変換をブラウザ上で行えるツールです。 大量データを一括で処理でき、手作業での修正を大きく減らせます。</p> <p>クレンジング作業中の状態をサーバ側で保存することが出来るほか、クレンジング手順自体を記録して同様のファイルに適用することも出来ます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>フィルタ・ファセット による絞り込みと値の確認</li> <li>列の分割・結合、値の置換、空白や記号の正規化</li> <li>重複検出やクラスタリングによる表記ゆれ修正</li> <li>式（GREL）を使った一括変換</li> <li>外部データとの照合（Reconciliation）</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>CSV / TSV / Excel / JSON などのデータを読み込む</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>Facet やフィルタで問題のある値を見つける</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>変換・置換・クラスタリングでデータを整える</li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>必要な形式でエクスポートする</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力：CSV、TSV、Excel(xls/xlsx)、Googleシート、JSON、XML、OpenDocument など</li> <li>出力：CSV、TSV、Excel、JSON など</li> </ul> <h2 id="公式解説サイト">公式解説サイト </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://open-refine-doc.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/images/cover_openrefine-doc.png" alt="OpenRefineの公式解説サイト" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">OpenRefineの公式解説サイト</div><div class="external-link-card__description">OpenRefine解説</div><div class="external-link-card__url">open-refine-doc.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="Featured image of post RAWGraphs2" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>多種多様なチャートをわかりやすい操作感で作成することができるツールです。 ツール単体でチャートを細かく作り込むことには向いていませんが、SVG形式で出力して、グラフィックツール（FigmaやAdobe Illustrator）やパワーポイントで仕上げるためのチャートの下書きとしての使い勝手がいいツールです。</p> <p>ExcelとAdobe Illustratorなどのグラフィック・アプリの間をつなぐミッシング・リンクとなるツール。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>8カテゴリー32種類の多種多様なチャート・テンプレート</li> <li>PNG、JPEG、SVG画像での出力</li> <li>スタイル調整</li> <li>インタラクティブコンテンツの作成機能はない</li> <li>作成プロジェクトの保存と読込</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを読み込む</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>チャートを選ぶ</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>マッピングする</li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>カスタマイズする</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV、TSV、DSV)</li> <li>JSON</li> </ul> <h2 id="注意">注意 </h2><p>Microsoft Edgeを利用時に、ドラッグ操作がうまくいかないことがあります。 その場合はChromeなどほかのブラウザを利用してください。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen01.png" width="1200" height="800" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen01_hu_434b796b6f5da7d6.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen01_hu_ec5e52d61561b1a4.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" > <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen02.png" width="800" height="800" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen02_hu_431ffd39d843f396.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/screen02_hu_febe79ab1d1f7811.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/cover_sankeymatic.png" alt="Featured image of post Sankeymatic" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://sankeymatic.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/cover_sankeymatic.png" alt="Sankeymatic" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Sankeymatic</div><div class="external-link-card__url">sankeymatic.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>サンキー・ダイアグラムの作成に特化したツールです。データ形式が簡易なものなので、スプレッドシート・ツールで作成したデータを用いて、誰でも手軽にサンキー・ダイアグラムの作成が出来ます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>美しいサンキー・ダイアグラムの作成</li> <li>PNG、SVG画像での出力</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li>「インプット」からデータの読み込み</li> <li>スタイル調整する</li> <li>出力する</li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>本ツール専用の記法</li> <li>source [value] target</li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_01.png" width="1600" height="1600" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_01_hu_e02f9881b850d6c2.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_01_hu_978b7b0ce99c1531.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" > <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_02.png" width="1600" height="1600" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_02_hu_c9ef2c776231608d.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/screen_02_hu_ba09925b10aea14c.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/images/cover-change-character-encoding.png" alt="Featured image of post Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://change-character-encoding.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/images/cover-change-character-encoding.png" alt="Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール</div><div class="external-link-card__description">文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換</div><div class="external-link-card__url">change-character-encoding.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>テキストファイルの文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換できるツールです。</p> <ul> <li>Excelでの利用を前提としたファイルは Shift JIS で配布されていることが多いです。</li> <li>世の中のほとんどのモダンなツールは UTF-8 を前提としています。</li> </ul> <p>そのギャップを埋めるための簡易ツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>Shift JIS → UTF-8 変換：古いシステムや Excel で使われる Shift JIS 文字コードのテキストを UTF-8 に変換。</li> <li>UTF-8 → Shift JIS 変換： UTF-8 形式のテキストを Shift JIS に変換し、レガシーソフトや旧システムで利用可能に。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>変換したいテキストを入力・アップロード。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>変換後のテキストをコピー／ダウンロード。</li> </ol> </li> </ul> <p>ファイルが Shift JIS または UTF-8 かの判別は自動です。</p> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV、TSV、DSV)</li> <li>JSON</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg.jpg" alt="Featured image of post SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson-and-svg.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg.jpg" alt="SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">GeoJSON と SVG の相互変換を支援</div><div class="external-link-card__url">geojson-and-svg.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>地理空間データ（GeoJSON）と SVG（ベクター画像形式）との相互変換／可視化を支援する Web ベースのツールです。</p> <p>地図データやポリゴンなどの地理情報を、Web 表示や印刷用途に使いやすい SVG 形式に変換したり、逆に SVG を GeoJSON 形式として扱う際の補助を目的とします。</p> <p>GeoJSON は位置情報を持つ JSON 形式の標準フォーマットで、Web マッピングや GIS との連携に広く使われます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><p>地理空間データ（GeoJSON）と SVG（ベクター画像形式）との相互変換</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg.png" width="3320" height="1894" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg_hu_37fb3f45a7c036b9.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg_hu_59ed395e799da9a1.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="175" data-flex-basis="420px" ></p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>ファイルの読み込み</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>ダウンロード</li> </ol> </li> </ul> <p>特別な操作は不要です。</p> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>SVG</li> <li>GeoJSON</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/images/cover_tabula-pdf.jpg" alt="Featured image of post Tabula PDF" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tabula-pdf.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/images/cover_tabula-pdf.jpg" alt="Tabula PDF" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Tabula PDF</div><div class="external-link-card__description">PDFから表データを取り出す</div><div class="external-link-card__url">tabula-pdf.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Tabula PDF は、PDF 内の表を抽出して再利用しやすい形式に変換するツールです。<br> 行政資料・調査報告書・配布資料など、PDF で公開された表をデータとして使いたい場面で役立ちます。</p> <p>抽出したい表の範囲をページ上で指定し、CSV / JSON / Excel 形式で書き出せます。<br> 「PDF はあるが元データが手元にない」という状況で、データ整形の出発点を作れます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>PDF からの表抽出（ページ単位・複数ページ対応）</li> <li>表領域の手動選択（ドラッグ）と抽出プレビュー</li> <li>抽出モードの切り替え（罫線ベース / 余白ベース）</li> <li>複数テーブルの一括出力</li> <li>CSV / JSON / Excel 形式でのダウンロード</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>PDF ファイルをアップロード</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>対象ページを開き、抽出したい表領域を選択</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>抽出モードを選んでプレビューを確認</li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>問題なければ CSV / JSON / Excel のいずれかで出力</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力：PDF</li> <li>出力：CSV、JSON、Excel</li> </ul> <h2 id="補足">補足 </h2><ul> <li>文字情報を持つ PDF での利用を想定しています。</li> <li>スキャン画像中心の PDF は、事前に OCR を行うと抽出精度が上がります。</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/easings/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/easings/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/easings/images/cover_easings.png" alt="Featured image of post イージング関数チートシート" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://easings.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/easings/images/cover_easings.png" alt="イージング関数チートシート" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">イージング関数チートシート</div><div class="external-link-card__description">時間の経過に伴うパラメーターの変化を可視化</div><div class="external-link-card__url">easings.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>アニメーションやトランジションで値が時間とともにどのように変化するかを示す「イージング関数」の一覧・早見表サイトです。視覚的に様々なイージング（加速・減速・バウンスなど）の挙動を比較して選べます。イージング関数は、アニメーションに自然な動きを与えるための速度変化を定義します。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>イージング関数一覧表示&hellip;多数のイージング関数（例：easeInSine、easeOutBounce など）を一覧で閲覧。 </li> <li>グラフによる視覚比較&hellip;それぞれの関数が時間（t）に対してどのように変化するかグラフで確認可能。 </li> <li>CSS やコード例の提示&hellip;それぞれの関数の使い方を CSS Transition / Animation やコードとして示す情報が含まれている場合あり。 </li> <li>リアルタイムプレビュー&hellip;選んだ関数の動きを視覚的に確認できる UI。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>関数を選択&hellip;一覧から目的のイージング関数をクリックまたは選択します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>挙動を確認&hellip;選んだ関数のグラフやプレビューで値の変化の仕方を比較します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>プロジェクトへの適用&hellip;関数名／コードをコピーして、アニメーションライブラリや CSS の Timing Function などに貼り付けて使用します。 </li> </ol> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-wrangling/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-wrangling/ <p>本ツールで利用可能なデータ加工ツールについて、目的別にご案内します。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%83%93%e3%82%b8%e3%83%a5%e3%82%a2%e3%83%ab%e3%81%ab%e3%82%8f%e3%81%8b%e3%82%8a%e3%82%84%e3%81%99%e3%81%8f%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e3%82%af%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >ビジュアルにわかりやすくデータをクレンジングしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%81%a8%e3%83%86%e3%83%bc%e3%83%9e%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e7%b0%a1%e5%8d%98%e3%81%ab%e7%b5%90%e5%90%88%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >地図データとテーマデータを簡単に結合したい</a></li> <li><a class="link" href="#json%e3%81%ae%e6%a7%8b%e9%80%a0%e3%82%92%e3%81%84%e3%81%a1%e6%97%a9%e3%81%8f%e6%8a%8a%e6%8f%a1%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >JSONの構造をいち早く把握したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%96%87%e5%ad%97%e5%8c%96%e3%81%91%e3%82%92%e8%a7%a3%e6%b6%88%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >文字化けを解消したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e4%bd%8f%e6%89%80%e3%81%8b%e3%82%89%e7%b7%af%e5%ba%a6%e7%b5%8c%e5%ba%a6%e3%82%92%e7%b0%a1%e5%8d%98%e3%81%ab%e7%ae%97%e5%87%ba%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >住所から緯度経度を簡単に算出したい</a></li> <li><a class="link" href="#pdf%e3%81%8b%e3%82%89%e8%a1%a8%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e7%b0%a1%e5%8d%98%e3%81%ab%e5%8f%96%e3%82%8a%e5%87%ba%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >PDFから表データを簡単に取り出したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e9%9d%92%e7%a9%ba%e6%96%87%e5%ba%ab%e3%81%ae%e3%83%ab%e3%83%93%e3%82%92%e5%8f%96%e3%82%8a%e9%99%a4%e3%81%8d%e3%81%9f%e3%81%84" >青空文庫のルビを取り除きたい</a></li> <li><a class="link" href="#foursquare-studio%e3%82%84keplergl%e3%81%a7mapbox-studio%e3%81%a7%e4%bd%9c%e6%88%90%e3%81%97%e3%81%9f%e3%83%99%e3%83%bc%e3%82%b9%e3%83%9e%e3%83%83%e3%83%97%e3%82%92%e5%88%a9%e7%94%a8%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >Foursquare StudioやKepler.glで、Mapbox Studioで作成したベースマップを利用したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e8%bb%bd%e9%87%8f%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >地図データを軽量化したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e9%a7%85%e3%81%aa%e3%81%a9%e3%81%aepoi%e3%81%8b%e3%82%89%e3%81%ae%e5%8d%8a%e5%be%84m%e3%82%84%e5%be%92%e6%ad%a9%e5%88%86%e3%82%92%e3%81%99%e3%81%b0%e3%82%84%e3%81%8f%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >駅などのPOIからの半径<em>mや徒歩</em>分をすばやく地図データ化したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e3%82%aa%e3%83%aa%e3%82%b8%e3%83%8a%e3%83%ab%e3%81%a7%e7%94%a8%e6%84%8f%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >地図データをオリジナルで用意したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%81%ae%e5%bd%a2%e5%bc%8f%e3%82%92%e6%95%b4%e3%81%88%e3%81%9f%e3%81%84" >地図データの形式を整えたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%90%e3%82%b9%e9%81%8b%e8%a1%8c%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e3%83%8d%e3%83%83%e3%83%88%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >バス運行データをネットワークデータ化したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e7%94%a8%e5%bd%a2%e5%bc%8f%e3%81%a7%e3%81%82%e3%82%8bsvg%e3%82%92%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%95%e3%82%a3%e3%83%83%e3%82%af%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%81%a7%e3%83%87%e3%82%b6%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >ウェブ用形式であるSVGを、グラフィックツールでデザインしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%82%bf%e3%82%a4%e3%83%ab%e3%81%8c%e7%a4%ba%e3%81%99%e4%bd%8d%e7%bd%ae%e5%90%8d%e3%82%92%e7%b0%a1%e5%8d%98%e3%81%ab%e7%9f%a5%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >地図タイルが示す位置名を簡単に知りたい</a></li> </ul> <h2 id="ビジュアルにわかりやすくデータをクレンジングしたい">ビジュアルにわかりやすくデータをクレンジングしたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://open-refine.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_open-refine.jpg" alt="OpenRefine" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">OpenRefine</div><div class="external-link-card__description">表データのクレンジング・変換ツール</div><div class="external-link-card__url">open-refine.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図データとテーマデータを簡単に結合したい">地図データとテーマデータを簡単に結合したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geo-data-merger.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geo-data-merger.jpg" alt="(Geo) DataMerger" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">(Geo) DataMerger</div><div class="external-link-card__description">地理データとテーマデータを手軽に結合</div><div class="external-link-card__url">geo-data-merger.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="jsonの構造をいち早く把握したい">JSONの構造をいち早く把握したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://jsoncrack.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_jsoncrack.png" alt="JSON Crack" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">JSON Crack</div><div class="external-link-card__description">ブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解する</div><div class="external-link-card__url">jsoncrack.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="文字化けを解消したい">文字化けを解消したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://change-character-encoding.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-change-character-encoding.png" alt="Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール</div><div class="external-link-card__description">文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換</div><div class="external-link-card__url">change-character-encoding.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="住所から緯度経度を簡単に算出したい">住所から緯度経度を簡単に算出したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://address-to-latlon.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_address-to-latlon.jpg" alt="住所 → 緯度経度 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">住所 → 緯度経度 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">ジオコーディング・ツール</div><div class="external-link-card__url">address-to-latlon.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="pdfから表データを簡単に取り出したい">PDFから表データを簡単に取り出したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tabula-pdf.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_tabula-pdf.jpg" alt="Tabula PDF" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Tabula PDF</div><div class="external-link-card__description">PDFから表データを取り出す</div><div class="external-link-card__url">tabula-pdf.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="青空文庫のルビを取り除きたい">青空文庫のルビを取り除きたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://aozora-furigana.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_aozora-furigana.jpg" alt="青空文庫ルビ削除ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">青空文庫ルビ削除ツール</div><div class="external-link-card__description">青空文庫の小説からルビとメタデータを削除</div><div class="external-link-card__url">aozora-furigana.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="foursquare-studioやkeplerglでmapbox-studioで作成したベースマップを利用したい">Foursquare StudioやKepler.glで、Mapbox Studioで作成したベースマップを利用したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://classic-mapbox-styles.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_classic-mapbox-styles.png" alt="Mapbox Classic スタイル生成" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Mapbox Classic スタイル生成</div><div class="external-link-card__description">Kepler.gl や Foursquare Studio で利用可能な Mapbox 地図タイル</div><div class="external-link-card__url">classic-mapbox-styles.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図データを軽量化したい">地図データを軽量化したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://mapshaper.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_mapshaper.jpg" alt="Mapshaper" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Mapshaper</div><div class="external-link-card__description">地図データの加工や変換</div><div class="external-link-card__url">mapshaper.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="駅などのpoiからの半径mや徒歩分をすばやく地図データ化したい">駅などのPOIからの半径<em>mや徒歩</em>分をすばやく地図データ化したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://turf-buffer.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_turf-buffer.png" alt="バッファ生成ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">バッファ生成ツール</div><div class="external-link-card__description">指定した半径指定をブラウザで手軽に</div><div class="external-link-card__url">turf-buffer.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図データをオリジナルで用意したい">地図データをオリジナルで用意したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geojson.jpg" alt="GeoJSON.io" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">GeoJSON.io</div><div class="external-link-card__description">地図タイルをトレースしてGeoJSON作成</div><div class="external-link-card__url">geojson.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図データの形式を整えたい">地図データの形式を整えたい </h2><p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://latlon-formatter.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_latlon-formatter.png" alt="緯度経度フォーマッター" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">緯度経度フォーマッター</div><div class="external-link-card__description">緯度経度データの桁数を簡単に変換</div><div class="external-link-card__url">latlon-formatter.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://transform-coordinates.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_transform-coordinates.png" alt="座標系 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">座標系 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">地物ファイルの座標を変換</div><div class="external-link-card__url">transform-coordinates.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="バス運行データをネットワークデータ化したい">バス運行データをネットワークデータ化したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gtfs-to-network.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/gtfs-to-network.png" alt="GTFSネットワークデータ変換" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">GTFSネットワークデータ変換</div><div class="external-link-card__description">交通データGTFSをネットワーク・データに変換します</div><div class="external-link-card__url">gtfs-to-network.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="ウェブ用形式であるsvgをグラフィックツールでデザインしたい">ウェブ用形式であるSVGを、グラフィックツールでデザインしたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson-and-svg.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geojson-and-svg.jpg" alt="SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">GeoJSON と SVG の相互変換を支援</div><div class="external-link-card__url">geojson-and-svg.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図タイルが示す位置名を簡単に知りたい">地図タイルが示す位置名を簡単に知りたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://what-the-tile.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_what-the-tile.png" alt="地図タイル・ブラウザー" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">地図タイル・ブラウザー</div><div class="external-link-card__description">オープンな地図タイル数種類を切り替えて、XYZ タイル方式のタイル座標が確認</div><div class="external-link-card__url">what-the-tile.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-viz/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-viz/ <p>本ツールで利用可能なデータ可視化ツールについて、目的別にご案内します。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%81%95%e3%81%be%e3%81%96%e3%81%be%e3%81%aa%e3%83%81%e3%83%a3%e3%83%bc%e3%83%88%e3%82%92%e4%bd%9c%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >さまざまなチャートを作りたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e7%9a%84%e3%81%aa%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84%e5%a0%b4%e5%90%88" >探索的なデータ可視化をしたい場合</a></li> <li><a class="link" href="#3D%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >3Dの可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#3D%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >3D地図の可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e9%83%bd%e9%81%93%e5%ba%9c%e7%9c%8c%e3%82%84%e5%b8%82%e5%8c%ba%e7%94%ba%e6%9d%91%e5%8d%98%e4%bd%8d%e3%81%a7%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%82%92%e3%81%a4%e3%81%8f%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e4%b8%96%e7%95%8c%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%81%a7%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%82%92%e3%81%a4%e3%81%8f%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >世界地図でデータ地図をつくりたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%8d%e3%83%83%e3%83%88%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84%e5%a0%b4%e5%90%88" >ネットワークの可視化をしたい場合</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%86%e3%82%ad%e3%82%b9%e3%83%88%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84%e5%a0%b4%e5%90%88" >テキストの可視化をしたい場合</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%89%e3%83%99%e3%83%bc%e3%82%b9%e3%81%a7%e6%89%8b%e8%bb%bd%e3%81%ab%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >コードベースで手軽に可視化したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e9%a3%9b%e8%a1%8c%e6%a9%9f%e3%82%84%e8%88%b9%e3%81%ae%e8%bb%8c%e8%b7%a1%e3%82%92%e5%8b%95%e7%94%bb%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >飛行機や船の軌跡を動画化したい</a></li> </ul> <h2 id="さまざまなチャートを作りたい">さまざまなチャートを作りたい </h2><p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="探索的なデータ可視化をしたい場合">探索的なデータ可視化をしたい場合 </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://voyager2.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_voyager2.jpg" alt="Voyager2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Voyager2</div><div class="external-link-card__description">データ探索（Exploratory Data Analysis, EDA）を支援するビジュアライゼーションツール</div><div class="external-link-card__url">voyager2.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://parallel-coordinates.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_parallel-coordinates.png" alt="Parallel Coordinates" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Parallel Coordinates</div><div class="external-link-card__url">parallel-coordinates.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="3dの可視化をしたい">3Dの可視化をしたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://3d-surface-chart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_3d-surface-chart.png" alt="3Dサーフェイス・チャート" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">3Dサーフェイス・チャート</div><div class="external-link-card__description">「行 × 列 × 値」の3次元データを、色付きの曲面として地形図のように立体表示</div><div class="external-link-card__url">3d-surface-chart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="3d地図の可視化をしたい">3D地図の可視化をしたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://kepler-gl.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_kepler-gl.jpg" alt="kepler.gl" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">kepler.gl</div><div class="external-link-card__description">大規模地理空間データの可視化・探索ツール</div><div class="external-link-card__url">kepler-gl.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい">都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい </h2><p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_choropleth-japan.png" alt="日本地図コロプレス" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図コロプレス</div><div class="external-link-card__description">日本地図コロプレスを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">choropleth-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cartogram-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cartogram-japan.png" alt="日本地図カルトグラム" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図カルトグラム</div><div class="external-link-card__description">日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">cartogram-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-prefectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_choropleth-prefectures.png" alt="都道府県地図コロプレス" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">都道府県地図コロプレス</div><div class="external-link-card__description">都道府県地図コロプレスを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">choropleth-prefectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cartogram-prefectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cartogram-prefectures.png" alt="都道府県地図カルトグラム" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">都道府県地図カルトグラム</div><div class="external-link-card__description">都道府県地図カルトグラムを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">cartogram-prefectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="世界地図でデータ地図をつくりたい">世界地図でデータ地図をつくりたい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tilegrams.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_tilegrams.png" alt="Tilegrams" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Tilegrams</div><div class="external-link-card__description">タイル地図を作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">tilegrams.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="ネットワークの可視化をしたい場合">ネットワークの可視化をしたい場合 </h2><p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://sankeymatic.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_sankeymatic.png" alt="Sankeymatic" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Sankeymatic</div><div class="external-link-card__description">サンキー・ダイアグラムを手軽に</div><div class="external-link-card__url">sankeymatic.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cytoscape.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cytoscape.jpg" alt="Cytoscape" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Cytoscape</div><div class="external-link-card__description">Cytoscapeのウェブ版</div><div class="external-link-card__url">cytoscape.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gephi-lite.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Gephi Lite" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Gephi Lite</div><div class="external-link-card__description">ネットワークグラフを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">gephi-lite.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="テキストの可視化をしたい場合">テキストの可視化をしたい場合 </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://word-cloud.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_wordcloud.png" alt="Word Cloud" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Word Cloud</div><div class="external-link-card__description">日本語に特化したWord Cloud</div><div class="external-link-card__url">word-cloud.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="コードベースで手軽に可視化したい">コードベースで手軽に可視化したい </h2><p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://quickchart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-quickchart.png" alt="QuickChart UI" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">QuickChart UI</div><div class="external-link-card__description">URLだけでチャート画像生成</div><div class="external-link-card__url">quickchart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://svg-gradient.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-svg-gradient.png" alt="SVGグラデーションエディタ" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">SVGグラデーションエディタ</div><div class="external-link-card__description">チャートのグラデーションをデザイン</div><div class="external-link-card__url">svg-gradient.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://svg-tectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-svg-texture.jpg" alt="SVGテクスチャエディタ" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">SVGテクスチャエディタ</div><div class="external-link-card__description">チャートのテクスチャをデザイン</div><div class="external-link-card__url">svg-tectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://easings.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_easings.png" alt="イージング関数チートシート" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">イージング関数チートシート</div><div class="external-link-card__description">時間の経過に伴うパラメーターの変化を可視化</div><div class="external-link-card__url">easings.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="飛行機や船の軌跡を動画化したい">飛行機や船の軌跡を動画化したい </h2><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://bbts.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_broadcast-tracking-system.jpg" alt="ADS-B / AIS 可視化" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">ADS-B / AIS 可視化</div><div class="external-link-card__description">飛行機や船の移動データを手軽に動画化</div><div class="external-link-card__url">bbts.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature.png" alt="Featured image of post スパイラル・チャートで見る日本の気温変動" /><p>1898年から現在までの日本の年平均気温の偏差を、スパイラル・チャートで可視化しました。</p> <p><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/">RawGraphs</a>のスパイラル・チャートを使えば、長期間の時系列データを渦巻き状に配置し、時間経過に伴う変化の傾向を一目で捉えることができます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature.png" width="800" height="800" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature_hu_676c1619920f2258.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature_hu_7a2b1eadfce90b50.png 1024w" loading="lazy" alt="完成図" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/?project_id=633f49cd-5368-4f5b-8752-a9a30cc00110" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature.png" alt="スパイラル・チャートで見る日本の気温変動" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">スパイラル・チャートで見る日本の気温変動</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="データの取得">データの取得 </h2><p>気象庁が公開している「日本の年平均気温偏差」のデータを使用しています。</p> <ul> <li><a href="https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/an_jpn.html" target="_blank">日本の年平均気温偏差 — 気象庁</a></li> </ul> <p>このデータは1898年から2025年までの各年について、1991〜2020年の30年平均値を基準とした気温偏差（℃）を記録したものです。近年は+1℃を超える正の偏差が続いており、長期的な気温上昇の傾向が読み取れます。</p> <h2 id="rawgraphsでの可視化">RawGraphsでの可視化 </h2><p>RawGraphs にCSVデータを読み込み、チャートの種類から「スパイラル・チャート」を選択します。</p> <p>時間軸に年を、値に気温偏差を割り当てると、中心から外側に向かって年代が進むスパイラル状のチャートが描画されます。外周に近づくほど近年のデータとなり、色や位置の変化から気温上昇の傾向が視覚的に浮かび上がります。</p> <h2 id="スパイラルチャートの利点">スパイラル・チャートの利点 </h2><p>棒グラフや折れ線グラフでも同じデータを表現できますが、100年以上の長期データでは横に長くなりすぎてしまいます。スパイラルチャートはコンパクトな面積に長い時系列を収められるため、全体の傾向を俯瞰しやすいのが特長です。</p> <p>渦巻きの内側（過去）と外側（現在）を比較することで、気温偏差が年々大きくなっていく様子を直感的に把握できます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/cover_text-entity.jpg" alt="Featured image of post テキスト・エンティティ抽出ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://text-entity.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/cover_text-entity.jpg" alt="テキスト・エンティティ抽出ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">テキスト・エンティティ抽出ツール</div><div class="external-link-card__url">text-entity.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>CSV/TSVなどの表データから、テキストに含まれるハッシュタグ・メンション・URL・メールアドレス・電話番号を正規表現で一括抽出するブラウザツールです。データはすべてブラウザ上で処理され、サーバーには送信されません。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/text-entity_01.png" width="2378" height="1279" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/text-entity_01_hu_e32d30da9debdeaf.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/text-entity_01_hu_8b85076a9637898e.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="185" data-flex-basis="446px" ></p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>5種類のエンティティ抽出</strong>: ハッシュタグ（#）、メンション（@）、URL、メールアドレス、電話番号</li> <li><strong>CSV/TSV対応</strong>: ファイルアップロードまたはテキスト貼り付けでデータを読み込み</li> <li><strong>列選択</strong>: 抽出対象の列をサンプル値付きで選択可能</li> <li><strong>プレビュー機能</strong>: 読み込んだデータを抽出前に確認</li> <li><strong>CSV出力</strong>: 抽出結果を元データに列追加した形でCSVダウンロード（BOM付きUTF-8）</li> <li><strong>日本語/英語対応</strong>: ブラウザの言語設定に応じて自動切替、手動切替も可能</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li><strong>データ入力</strong> — CSVファイルをドラッグ&amp;ドロップ、またはテキストエリアにCSV/TSVデータを貼り付け</li> <li><strong>プレビュー</strong> — 読み込んだデータの列数・行数を確認（先頭100行を表示）</li> <li><strong>抽出設定・実行</strong> — 対象列と抽出タイプ（ハッシュタグ/メンション/URL/メール/電話番号）を選んで「抽出を実行」</li> <li><strong>結果確認・ダウンロード</strong> — 抽出件数を確認し、「CSVダウンロード」で結果を保存 </li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li><strong>入力</strong>: CSV（カンマ区切り）、TSV（タブ区切り）、TXT</li> <li><strong>ヘッダー</strong>: 1行目を列名として扱うかどうかを選択可能（ヘッダーなしの場合は「列1, 列2, &hellip;」と自動命名）</li> <li><strong>出力</strong>: 元データの全列 ＋ 抽出結果列を追加したCSV（BOM付きUTF-8）。1セルに複数のエンティティがある場合はカンマ区切りで結合</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/images/cover_turf-buffer.png" alt="Featured image of post バッファ生成ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://turf-buffer.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/images/cover_turf-buffer.png" alt="バッファ生成ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">バッファ生成ツール</div><div class="external-link-card__url">turf-buffer.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>地理空間データ（点・線・多角形）に対して指定した距離の「バッファ（緩衝ゾーン）」を生成できる Web ベースの空間解析ツールです。</p> <p>バッファとは、ある地物の周囲に指定距離分の領域を拡張した多角形領域で、GIS 空間解析でよく使われる手法です。 </p> <p>データ地図上で「ある地点から徒歩10分以内」といった、指定した半径でのバッファ化を行う際、デスクトップアプリである QGIS を使う場合は以下の手順が必要になります。</p> <ul> <li> <ol> <li>データファイルを地理座標系から地域ごとに異なる投影座標系へ変換</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>バッファ化の操作を実行</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>再び地理座標系に戻して出力</li> </ol> </li> </ul> <p>この複雑な工程を避け、ブラウザ上で数クリックで完結できるようにしたツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>バッファ生成 入力した地点・線・ポリゴンの周囲に、指定した距離（半径）分の緩衝領域を作成します。 </li> <li>地図描画プレビュー 読み込んだデータと生成したバッファ領域を Web マップ上で確認できます。 </li> <li>出力形式の取得 バッファ結果を GeoJSON や SVG としてダウンロード可能です。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>CSV データをアップロード&hellip;緯度（Latitude）・経度（Longitude）列を持つ CSV ファイルを選択します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>バッファパラメータを指定&hellip;バッファ半径（メートル単位）を入力します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>バッファを生成して確認&hellip;作成ボタンを押すと、地図上にバッファ領域が描画されます。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>ダウンロード&hellip;結果を GeoJSON や SVG 形式でダウンロードできます。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 <ul> <li>CSV（緯度・経度を含む表形式データ）を読み込んで処理します。 </li> </ul> </li> <li>出力形式 <ul> <li>GeoJSON：生成したバッファ領域を GeoJSON 形式で取得可能。 </li> <li>SVG：SVG 形式のベクター図としてダウンロードできます。 </li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/cover_yogurt.png" alt="Featured image of post パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す" /><p>タンパク質が多め、糖分が少なめという「理想のヨーグルト」を探しましょう。</p> <p><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/">パラレル・コーディネイトチャート</a>であれば、複数条件を同時に適用したデータのフィルタリングが手軽に行えます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02.png" width="3316" height="1903" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02_hu_57f102bc262211dd.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02_hu_145fd2791071d45a.png 1024w" loading="lazy" alt="完成図" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <p>ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://parallel-coordinates.dataviz.jp//?project_id=6c3cf78f-9eec-4d37-9c79-24a92342f699" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/cover_yogurt.png" alt="パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す</div><div class="external-link-card__url">parallel-coordinates.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>有料ユーザーであれば、上記リンクから編集可能なプロジェクト・ファイルとして開くことができ、作り方を学んだり、データのあり方を確認することができます。</p> <h2 id="データの収集">データの収集 </h2><p>まずはコンビニで販売しているヨーグルトの栄養成分を用意。各メーカーサイトに掲載されている栄養成分のデータを収集しました。</p> <h2 id="パラレルコーディネイトチャートでの可視化">パラレル・コーディネイトチャートでの可視化 </h2><p>70種類のヨーグルトの栄養データを読み込み、Min-Maxスケールに切り替えると、異なる単位の指標が同じ0-1の軸に揃います。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_01.png" width="3316" height="1904" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_01_hu_8c4c6e1b763e66f5.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_01_hu_a61fab343c666329.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="417px" ></p> <h2 id="複数軸でのフィルタリング">複数軸でのフィルタリング </h2><p>たんぱく質の軸を上部でブラッシングし、炭水化物の軸を下部でブラッシングすると、「高タンパク・低糖質」の条件を満たす商品だけが青い線で残ります。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02.png" width="3316" height="1903" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02_hu_57f102bc262211dd.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/yogurt_02_hu_145fd2791071d45a.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <p>浮かび上がったのは濃密ギリシャヨーグルト PARTHENOプレーン――たんぱく質10.9gに対し炭水化物わずか4.6g。</p> <h2 id="軸の並び替えも可能">軸の並び替えも可能 </h2><p>軸のドラッグで並べ替え、テーブルの行にホバーすれば該当ラインがハイライトされ、データの「手触り」が変わる体験をぜひ試してみてください。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/images/cover_latlon-formatter.png" alt="Featured image of post 緯度経度フォーマッター" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://latlon-formatter.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/images/cover_latlon-formatter.png" alt="緯度経度フォーマッター" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">緯度経度フォーマッター</div><div class="external-link-card__description">緯度経度データの桁数を簡単に変換</div><div class="external-link-card__url">latlon-formatter.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>CSV 内にある緯度・経度データの形式を簡単に相互変換できる Web ツールです。地理データを扱う際に、座標の表記形式を整理・統一したいときに便利です。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>形式の相互変換</li> <li>1列形式（緯度経度が &ldquo;35.6762,139.6503&rdquo; のように1つのセル） ⇄ 2列形式（緯度, 経度）の相互変換が可能。 </li> <li>自動検出 入力された CSV の緯度・経度列を自動で検出。 </li> <li>データプレビュー 変換前後の CSV をその場で確認。 </li> <li>小数点桁数調整 緯度・経度の小数点以下桁数を任意に調整。 </li> <li>ダウンロード 変換済み CSV をファイルとしてダウンロード可能。 </li> <li>ブラウザ内処理 全処理がブラウザ内で完結し、サーバー送信不要。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>CSV をアップロード&hellip;対象の CSV をドラッグ＆ドロップまたはファイル選択で読み込み。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>現在の形式を指定&hellip;緯度・経度が 1列形式か 2列形式かを選択。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>出力形式を選ぶ&hellip;希望する 1列形式 ⇄ 2列形式 を選択。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>桁数を調整（任意）&hellip;緯度・経度の小数点以下桁数を設定。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="5"> <li>変換 → ダウンロード&hellip;「形式を変換」実行後、プレビューを確認し CSV をダウンロード。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 <ul> <li>CSV：緯度・経度が 1列 or 2列で表記されている表形式データ。 </li> </ul> </li> <li>出力形式 <ul> <li>CSV（1列形式）：&ldquo;緯度,経度&rdquo; を1フィールドにまとめたフォーマット。 </li> <li>CSV（2列形式）：緯度 列と 経度 列に分かれた標準形式。 </li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima.png" alt="Featured image of post 行政区割の地図に塗り絵のようにデータで着色する" /><p>いわゆる白地図とよばれる行政区割の地図に、塗り絵のようにデータで着色することを「コロプレス・マップ」といいます。階級区分図と呼ばれることもありますが、<a href="https://visualizing.jp/classification-and-coloplethmap/" target="_blank">これはデータ加工の手法なので、可視化名称とは異なります</a>。</p> <p>本サービスの「日本地図コロプレス」や「都道府県地図コロプレス」を用いれば、かんたんに高品質なコロプレス・マップを作成することができます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima.png" width="1176" height="1176" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima_hu_e42d732c4ef354a3.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima_hu_55e422045da36b4c.png 1024w" loading="lazy" alt="完成図" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-prefectures.dataviz.jp/?project_id=dbbe184f-2022-403b-a84f-525991e61725" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima.png" alt="福島県_人口の増減率_2011-2024" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">福島県_人口の増減率_2011-2024</div><div class="external-link-card__url">choropleth-prefectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>有料ユーザーであれば、上記リンクから編集可能なプロジェクト・ファイルとして開くことができ、作り方を学んだり、データのあり方を確認することができます。</p> <h3 id="サンプルデータでの可視化">サンプルデータでの可視化 </h3><p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_1.png" width="3326" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_1_hu_2bf35554ebec6cf8.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_1_hu_545d9fa2aeb02d15.png 1024w" loading="lazy" alt="白地図状態の福島県" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="422px" ></p> <p>あらかじめ用意してある人口データを福島県の地図で可視化することこのようになります。「面積で割る（/km²）」チェックボックスをONにすることで人口密度のデータになります。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_2.png" width="1176" height="1176" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_2_hu_65f49cfc149ba944.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_2_hu_d4099d5a349b6d7e.png 1024w" loading="lazy" alt="福島県における15歳未満人口の人口密度" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <p>ちなみにカルトグラムとよばれる面積にもデータを反映させる手法（これもツールとして用意してあります）を用いるとこのように地図が歪んだような表現になります。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_3.png" width="1176" height="1176" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_3_hu_4559e43b00f1a341.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_3_hu_c25ed17c1c46d74a.png 1024w" loading="lazy" alt="福島県における15歳未満人口の人口密度" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> <h3 id="オリジナルデータでの可視化">オリジナル・データでの可視化 </h3><p>自分でデータを用意して可視化することももちろん可能です。</p> <p>その場合はサンプルデータをダウンロードし、地名だけ残すと、どんな地名ごとにデータを用意すればいいかわかりやすいです。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_4.png" width="3326" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_4_hu_42ea8961563bcc15.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_4_hu_458bc136b8401d4b.png 1024w" loading="lazy" alt="ダウンロードしたサンプルファイル" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="422px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_5.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_5_hu_8ebb623a987c0c5b.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_1_5_hu_46649b8b664a7093.png 1024w" loading="lazy" alt="必要な市区町村名の列のみを残します" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <h3 id="2011年と2024年で人口を比較しているデータ">2011年と2024年で人口を比較しているデータ </h3><p>福島県が公開している「<a href="https://www.pref.fukushima.lg.jp/uploaded/attachment/702454.xlsx" target="_blank">福島県現住人口調査年報 資料編</a>」をダウンロードします。このデータには2011年と2024年で人口を比較しているデータです。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_1.png" width="3552" height="2362" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_1_hu_e19fd3d137992a9c.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_1_hu_3b8fb80bf9c307cb.png 1024w" loading="lazy" alt="取得したデータを開いたところ" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>使用するシートのみを残し、かつ使用する表のみを残します。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_2.png" width="3552" height="2362" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_2_hu_dc97666dfe8d0019.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_2_hu_3db54c1512194cc4.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="360px" ></p> <p>ここまでできたら OpenRefine に読み込んでクレンジングしていきます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_3.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_3_hu_e2486cc0282e20d9.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_3_hu_a6e8d2e245bf729e.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>不要な空白やコンマを取り除きます。 マイナス表現が「△」になっているので、マイナス記号「-」にしておきます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_4.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_4_hu_e57c49ffb91f3dce.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_2_4_hu_af9559874ada68a4.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>サンプルデータをダウンロードして市区町村名のみにしたファイルも OpenRefine で別なプロジェクトとして読み込みます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_1.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_1_hu_655c718eadb3ff47.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_1_hu_c235918f40923e2a.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>「このカラムに基づいてカラムを追加」という操作で、ExcelでいうVLOOKUPのような操作、二つの表を横方向に結合します。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_2.png" width="3552" height="2354" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_2_hu_f8a749f0dee978f1.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_2_hu_f64ba281d1c7f438.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="150" data-flex-basis="362px" ></p> <p>OpenRefine 専用スクリプトで結合します。</p> <pre tabindex="0"><code>cell.cross(&#39;PROJECT_NAME&#39;,&#39;KEY_COLUMN_NAME&#39;).cells[&#39;COLUMN_NAME_TO_GET&#39;].value[0] </code></pre><ul> <li>PROJECT_NAME&hellip;オリジナルデータのプロジェクト名</li> <li>KEY_COLUMN_NAME&hellip;キーとしたい列の名称</li> <li>COLUMN_NAME_TO_GET&hellip;結合したい列の名称</li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_3.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_3_hu_91b2838d43487416.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_3_hu_db4d5363d78aabd9.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>データが存在しない双葉町、浪江町、大熊町、富岡町以外はうまく結合できていることがわかります。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_4.png" width="3328" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_4_hu_6020425e93839f81.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_4_hu_c3ad0089154e475a.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="176" data-flex-basis="423px" ></p> <p>人口の増減率が高い自治体ほど色が濃く表現されています。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_5.png" width="1176" height="1176" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_5_hu_e42d732c4ef354a3.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cf_3_5_hu_55e422045da36b4c.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="100" data-flex-basis="240px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/images/cover_transform-coordinates.png" alt="Featured image of post 座標系 変換ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://transform-coordinates.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/images/cover_transform-coordinates.png" alt="座標系 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">座標系 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">地物ファイルの座標を変換</div><div class="external-link-card__url">transform-coordinates.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon.jpg" alt="Featured image of post 住所 → 緯度経度 変換ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://address-to-latlon.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon.jpg" alt="住所 → 緯度経度 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">住所 → 緯度経度 変換ツール</div><div class="external-link-card__url">address-to-latlon.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>日本の住所データを 緯度・経度（座標）に変換（ジオコーディング）する Web ベースのツールです。複数の住所を一括で GPS 座標に変換し、地図作成や位置分析に活用できます。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>バッチ変換（CSV 対応）&hellip;複数の住所を含む CSV ファイルをアップロードして、住所ごとに緯度・経度を取得・変換できます。 </li> <li>高精度ジオコーディング&hellip;Geolonia のコミュニティジオコーダー（国土交通省 位置参照情報を利用）を採用しており、日本の住所に特化した変換精度を実現します。 </li> <li>文字コード対応&hellip;入力ファイルの文字コード（UTF-8／Shift_JIS）を指定可能。 </li> <li>ブラウザ完結処理&hellip;データはブラウザ内で処理され、サーバーへ送信されません（プライバシー保護）。</li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon.png" width="1458" height="1424" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon_hu_1972028f3a648932.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon_hu_fdc2998cda9ff82a.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="102" data-flex-basis="245px" ></p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>CSV ファイルをアップロード&hellip;住所データを含む CSV をクリックまたはドラッグ＆ドロップで読み込み。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>文字コードを指定&hellip;UTF-8／Shift_JIS のうち該当する文字コードを選択。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>変換を実行&hellip;緯度・経度の列が自動的に追加された CSV を生成。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>ダウンロード／利用&hellip;出力された CSV をダウンロードし、地図描画や分析ツールに取り込み可能。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV)</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana.jpg" alt="Featured image of post 青空文庫ルビ削除ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://aozora-furigana.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana.jpg" alt="青空文庫ルビ削除ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">青空文庫ルビ削除ツール</div><div class="external-link-card__description">青空文庫の小説からルビとメタデータを削除</div><div class="external-link-card__url">aozora-furigana.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana.png" width="3330" height="1894" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana_hu_13a1982011595049.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana_hu_c0aea6979cba6517.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="175" data-flex-basis="421px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/images/cover_what-the-tile.png" alt="Featured image of post 地図タイル・ブラウザー" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://what-the-tile.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/images/cover_what-the-tile.png" alt="地図タイル・ブラウザー" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">地図タイル・ブラウザー</div><div class="external-link-card__url">what-the-tile.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/images/cover_cartogram-prefectures.png" alt="Featured image of post 都道府県地図カルトグラム" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cartogram-prefectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/images/cover_cartogram-prefectures.png" alt="都道府県地図カルトグラム" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">都道府県地図カルトグラム</div><div class="external-link-card__description">都道府県地図カルトグラムを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">cartogram-prefectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>選択した都道府県の基礎自治体ごとの統計データを反映したカルトグラム（Cartogram）を Web 上で簡単に作成できるツールです。カルトグラムとは、地図上の地域の面積や形状を統計値（人口・票数・指標など）に応じて変形させて表示する 主題地図（Thematic map）の一種です。通常の地図では見えにくい地域差・偏りを視覚的に強調できます。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>都道府県地図のカルトグラム生成：基礎自治体などの領域を統計値に応じて面積変形して表示します。</li> <li>データ値の反映：入力したデータに基づいて地図形状を変化させられます。</li> <li>ランキングモード：数値の大きい順にランキングデータを自動生成します。ランキングデータは着色に利用できます。</li> <li>インタラクティブ表示：Web 上で操作・確認しながら地図を閲覧できます。</li> <li>PNG、SVG画像での出力</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを指定&hellip;CSV などの形式で地域ごとの数値データをアップロード／入力（例：人口、GDP、投票数）。</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>カルトグラムの生成&hellip;指定した統計値をもとに、日本地図が変形された カルトグラム が生成され、画面上に表示されます。</li> </ol> </li> </ul> <ol start="3"> <li>調整・確認&hellip;必要に応じてパラメータ（色、変形度合い、領域ラベル表示等）を調整し、結果を検討します。</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV)</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/images/cover_choropleth-prefectures.png" alt="Featured image of post 都道府県地図コロプレス" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-prefectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/images/cover_choropleth-prefectures.png" alt="都道府県地図コロプレス" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">都道府県地図コロプレス</div><div class="external-link-card__description">都道府県地図コロプレスを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">choropleth-prefectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><h2 id="機能">機能 </h2><h2 id="使い方">使い方 </h2><h2 id="データ形式">データ形式 </h2> https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin.png" alt="Featured image of post 二つの変数を総当たりにみるメッコ・チャート" /><p>毎年電通さんが公表している「日本の広告費」。業種ごとのインターネットを覗く四媒体別広告費を可視化しました。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin.png" width="1300" height="800" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_hu_76afe677ef713144.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_hu_a2c78fc4a86426d6.png 1024w" loading="lazy" alt="完成図" class="gallery-image" data-flex-grow="162" data-flex-basis="390px" ></p> <p>通常、棒グラフか円グラフを使うと、業種数（21つ）か媒体数（4つ）だけチャートを作成する必要がありますが、メッコ・チャートであれば、縦横の比率としてこれらを一つのチャートで表現することができます。</p> <p>ここでは本サービスのツールを用いた作成の仕方を紹介します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/?project_id=cff8e9c7-e4bf-4d82-b3f5-e7a6fbe55212" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin.png" alt="業種別 マスコミ四媒体別広告費（2025年）" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">業種別 マスコミ四媒体別広告費（2025年）</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>有料ユーザーであれば、上記リンクから編集可能なプロジェクト・ファイルとして開くことができ、作り方を学んだり、データのあり方を確認することができます。</p> <p>データについては、電通さんのPDFを参照させていただいております。</p> <ul> <li><a class="link" href="https://www.dentsu.co.jp/news/release/2026/0305-011003.html" target="_blank" rel="noopener" >2025年 日本の広告費 - News（ニュース） - 電通ウェブサイト</a></li> </ul> <h2 id="pdfから表データを取り出す">PDFから表データを取り出す </h2><p>公開資料がPDFで公開されています。このままではコンピュータで扱うことはできません。手作業でデータ化するのも面倒です。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p01.png" width="1239" height="1754" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p01_hu_7dd953563e651fca.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p01_hu_f388995e4979689.png 1024w" loading="lazy" alt="表紙ページ" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" > <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p14.png" width="1239" height="1754" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p14_hu_8d5305a0c4f467fb.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/2025%E5%B9%B4%20%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E8%B2%BB_p14_hu_bfb0e7f0c2d22800.png 1024w" loading="lazy" alt="該当ページ" class="gallery-image" data-flex-grow="70" data-flex-basis="169px" ></p> <p>こんなときは Tabula を使うと簡単に、PDFから表データを取り出すことができます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tabula-pdf.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/cover_tabula-pdf.jpg" alt="Tabula PDF" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Tabula PDF</div><div class="external-link-card__description">PDFから表データを取り出す</div><div class="external-link-card__url">tabula-pdf.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_01.png" width="3320" height="1904" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_01_hu_ec1ce3a702fc587e.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_01_hu_58610f9aa0f2ad24.png 1024w" loading="lazy" alt="取り出すデータ範囲を選択" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_02.png" width="3320" height="1904" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_02_hu_a757564c9bc0446d.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_02_hu_54c8806264c59ab0.png 1024w" loading="lazy" alt="二種類のアルゴリズムから最適な方を目で確認してCSV出力します" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <h2 id="データをクレンジングする">データをクレンジングする </h2><p>コンピュータで扱える整頓データにするためには OpenRefine が便利です。ビジュアルに確認しながらデータをクレンジングできます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_03.png" width="3320" height="1904" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_03_hu_837e80532f2a4cd0.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_03_hu_7916b6a94b35aeb6.png 1024w" loading="lazy" alt="さきほどのCSVファイルを読み込んだところ" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <p>不要な列を削除しました。そして不要な空白やコンマも削除しました。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_05.png" width="3320" height="1904" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_05_hu_9e410b510dd5b4d2.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_05_hu_9ce7bc354616dada.png 1024w" loading="lazy" alt="不要な列、空白、コンマを削除" class="gallery-image" data-flex-grow="174" data-flex-basis="418px" ></p> <p>そのままではクロス集計（マトリックス形式）された状態ですので、エクセルでいうピボットテーブルの逆を行います。OpenRefineならそれもビジュアルに行えます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_06.png" width="3276" height="1887" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_06_hu_138184193cb3042f.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_06_hu_d853a3578929a833.png 1024w" loading="lazy" alt="行列転置→列を行に転置（縦持ち化）" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_07.png" width="3277" height="1887" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_07_hu_5b877ba9c149eb33.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_07_hu_63796eae5e69c9eb.png 1024w" loading="lazy" alt="加工したあとの列名を指定" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_08.png" width="3276" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_08_hu_9aa3499d0a651de6.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_08_hu_7806a5907c74a16e.png 1024w" loading="lazy" alt="コンピュータで扱える整頓データされたところ" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p>これでデータのクレンジングは終了です。 好きな可視化ツールを使いましょう。 今回はメッコ・チャートが簡単に作れる RawGraphs を用います。</p> <h2 id="rawgraphsでデータ可視化する">RawGraphsでデータ可視化する </h2><p>RawGraphs は一画面で完結するツールで、工程を終えると、下へスクロールすることで、次の工程が現れます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_09.png" width="3276" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_09_hu_109cc2ea2e96085.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_09_hu_285b5ec679075517.png 1024w" loading="lazy" alt="データの読み込み" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_10.png" width="3276" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_10_hu_10d93e96115353c9.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_10_hu_d3529930f0f8f24d.png 1024w" loading="lazy" alt="使用するチャートの選択" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_11.png" width="3276" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_11_hu_ee796d4a3d537a02.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_11_hu_931de526c21e4ac4.png 1024w" loading="lazy" alt="表データとチャートのビジュアル変数、スペース変数との組み合わせを指定" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_12.png" width="3276" height="1888" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_12_hu_b54baf82476c781e.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_12_hu_de100245e8536bdd.png 1024w" loading="lazy" alt="レイアウトを微調整する" class="gallery-image" data-flex-grow="173" data-flex-basis="416px" ></p> <h2 id="完成">完成 </h2><p>PNGで出力すれば、スライドに掲載するなり、ウェブに掲載するなりできますね。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin.png" width="1300" height="800" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_hu_76afe677ef713144.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_hu_a2c78fc4a86426d6.png 1024w" loading="lazy" alt="完成したチャート" class="gallery-image" data-flex-grow="162" data-flex-basis="390px" ></p> <p>SVGで出力すれば、パワーポイントやAdobe Illustrator、Figmaなどのデザインツールで編集できます。 軸ラベルの一部が近すぎるので調整してみました。</p> <h3 id="パワーポイントでの編集">パワーポイントでの編集 </h3><p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_pt.png" width="3070" height="1998" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_pt_hu_2168d0b0b5ad5c68.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_pt_hu_62d994bb14b1b7cf.png 1024w" loading="lazy" alt="パワーポイントでの編集" class="gallery-image" data-flex-grow="153" data-flex-basis="368px" ></p> <h3 id="adobe-illustratorでの編集">Adobe Illustratorでの編集 </h3><p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_ai.png" width="3136" height="2168" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_ai_hu_9a5ac88c3fad468a.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_ai_hu_d1834f8facb1abe0.png 1024w" loading="lazy" alt="Adobe Illustratorでの編集" class="gallery-image" data-flex-grow="144" data-flex-basis="347px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/images/cover_cartogram-japan.png" alt="Featured image of post 日本地図カルトグラム" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cartogram-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/images/cover_cartogram-japan.png" alt="日本地図カルトグラム" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図カルトグラム</div><div class="external-link-card__description">日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">cartogram-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>日本の都道府県ごとの統計データを反映したカルトグラム（Cartogram）を Web 上で簡単に作成できるツールです。カルトグラムとは、地図上の地域の面積や形状を統計値（人口・票数・指標など）に応じて変形させて表示する 主題地図（Thematic map）の一種です。通常の地図では見えにくい地域差・偏りを視覚的に強調できます。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>日本地図のカルトグラム生成：都道府県などの領域を統計値に応じて面積変形して表示します。</li> <li>データ値の反映：入力したデータに基づいて地図形状を変化させられます。</li> <li>ランキングモード：数値の大きい順にランキングデータを自動生成します。ランキングデータは着色に利用できます。</li> <li>インタラクティブ表示：Web 上で操作・確認しながら地図を閲覧できます。</li> <li>PNG、SVG画像での出力</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを指定&hellip;CSV などの形式で地域ごとの数値データをアップロード／入力（例：人口、GDP、投票数）。</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>カルトグラムの生成&hellip;指定した統計値をもとに、日本地図が変形された カルトグラム が生成され、画面上に表示されます。</li> </ol> </li> </ul> <ol start="3"> <li>調整・確認&hellip;必要に応じてパラメータ（色、変形度合い、領域ラベル表示等）を調整し、結果を検討します。</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV)</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/images/cover_choropleth-japan.png" alt="Featured image of post 日本地図コロプレス" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/images/cover_choropleth-japan.png" alt="日本地図コロプレス" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図コロプレス</div><div class="external-link-card__description">日本地図コロプレスを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">choropleth-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><h2 id="機能">機能 </h2><h2 id="使い方">使い方 </h2><h2 id="データ形式">データ形式 </h2> https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/cover_drawing-line-chart.png" alt="Featured image of post 描いて答える折れ線グラフ" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://drawing-line-chart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/cover_drawing-line-chart.png" alt="描いて答える折れ線グラフ" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">描いて答える折れ線グラフ</div><div class="external-link-card__url">drawing-line-chart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>「描いて答える折れ線グラフ」は、時系列データをもとに&quot;予想して描く&quot;インタラクティブなクイズを作成できるツールです。出題者がデータをアップロードし、回答者は途中から先のトレンドを指でなぞって予想します。答え合わせでは実際のデータと比較され、予想の精度がスコアで表示されます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/drawing-line-chart_01.png" width="2080" height="1496" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/drawing-line-chart_01_hu_b8531baef662214a.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/drawing-line-chart_01_hu_6e0ff833ba14d560.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="139" data-flex-basis="333px" ></p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>CSVアップロード</strong>: 手持ちの時系列データからクイズを作成</li> <li><strong>サンプルデータ</strong>: 米国失業率、日本の人口、訪日外国人数、円ドル為替レートをすぐに試せる</li> <li><strong>対象期間の選択</strong>: データの一部を切り出して出題範囲を設定</li> <li><strong>期間アノテーション</strong>: 政権交代や経済イベントなどの背景情報をチャートに重ねて表示</li> <li><strong>手書き風スタイル</strong>: 標準スタイルに加え、手書き風の描画スタイルを選択可能</li> <li><strong>公開・共有</strong>: 作成したクイズをURLで共有、SNSでシェア</li> <li><strong>プロジェクト保存・読込</strong>: 作成途中のクイズを保存して後から編集</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li><strong>データをアップロード</strong> — CSVファイルをドラッグ＆ドロップ、またはサンプルデータを選択</li> <li><strong>対象期間を設定</strong> — データの開始・終了の範囲を指定</li> <li><strong>クイズを設定</strong> — タイトル（質問文）、出題開始ポイント、単位、スタイルを入力</li> <li><strong>アノテーションを追加（任意）</strong> — 期間ごとのラベルを設定して背景に表示</li> <li><strong>プレビューで確認</strong> — 右パネルでリアルタイムにチャートを確認</li> <li><strong>公開</strong> — URLを発行して回答者に共有</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>1行目をヘッダーとするCSVファイルに対応しています。</p> <table> <thead> <tr> <th>列</th> <th>内容</th> <th>例</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>X軸（時系列）</td> <td>年または年月</td> <td><code>2000</code>, <code>2020/04</code></td> </tr> <tr> <td>Y軸（数値）</td> <td>任意の数値</td> <td><code>4.9</code>, <code>12615</code>, <code>105.21</code></td> </tr> </tbody> </table> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code class="language-csv" data-lang="csv"><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">date</span>,<span style="color:#e6db74">value</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">2000</span>,<span style="color:#e6db74">4.0</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">2001</span>,<span style="color:#e6db74">4.7</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">2002</span>,<span style="color:#e6db74">5.8</span> </span></span></code></pre></div><ul> <li>X軸は YYYY（年）または YYYY/MM（年月）形式に対応</li> <li>複数列のCSVの場合、アップロード後にX軸・Y軸の列を選択できます</li> <li>JSON形式（[{&ldquo;x&rdquo;: 2000, &ldquo;y&rdquo;: 4.0}, &hellip;]）にも対応</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/cover_bar-chart-filter.png" alt="Featured image of post 棒グラフ・クロスフィルター" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://bar-chart-filter.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/cover_bar-chart-filter.png" alt="棒グラフ・クロスフィルター" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">棒グラフ・クロスフィルター</div><div class="external-link-card__url">bar-chart-filter.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Bar Chart Filter は、CSVやTSVデータをアップロードするだけで、インタラクティブなクロスフィルター付き棒グラフダッシュボードを作成できるツールです。複数の棒グラフが連動し、一方のグラフをクリックすると他のグラフやデータテーブルが即座に絞り込まれます。データの傾向や構成比を直感的に探索でき、結果はURLで共有したり、画像としてエクスポートできます。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/bar-chart-filter_01.png" width="2810" height="2181" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/bar-chart-filter_01_hu_82e7133700d69f96.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/bar-chart-filter_01_hu_ba1f317ea041623c.png 1024w" loading="lazy" alt="シェアしたHTMLの例" class="gallery-image" data-flex-grow="128" data-flex-basis="309px" ></p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://bar-chart-filter.dataviz.jp/share.html?id=b399cffd-a05c-4ea8-9e66-278ffac8e5cc" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/bar-chart-filter_01.png" alt="令和6年度 墨田区住民意識調査" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">令和6年度 墨田区住民意識調査</div><div class="external-link-card__description">ショーケース</div><div class="external-link-card__url">bar-chart-filter.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>クロスフィルター</strong>: 棒グラフのクリックで他のグラフとテーブルが連動フィルタリング</li> <li><strong>カラム選択</strong>: データの中からテキスト型の変数を自動検出し、最大6つまで棒グラフとして表示</li> <li><strong>データテーブル</strong>: フィルタ結果を一覧表示。ページング対応</li> <li><strong>行リンク</strong>: URLカラムを指定すると、テーブル行クリックで外部ページに遷移</li> <li><strong>スタイル調整</strong>: バーの色、行の高さ、テーブル表示件数をカスタマイズ</li> <li><strong>注釈</strong>: タイトルとデータソースを設定可能</li> <li><strong>エクスポート</strong>: SVG / PNG / CSV / JSON 形式でダウンロード</li> <li><strong>共有</strong>: URLを発行して誰でも閲覧可能。iframe による埋め込みにも対応</li> <li><strong>プロジェクト保存・読込</strong>: 作業状態を保存し、後から再開可能</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li>CSV / TSV / JSON ファイルをドラッグ＆ドロップ、またはクリックしてアップロード</li> <li>テキスト型の変数が自動検出され、棒グラフ候補としてスタイルタブに表示されます</li> <li>表示したい変数のチップをクリックして選択（最大6つ）</li> <li>棒グラフの各バーをクリックすると、他のグラフとデータテーブルが絞り込まれます</li> <li>注釈タブでタイトルやデータソースを入力</li> <li>共有タブからSVG/PNG/CSV/JSONのエクスポート、またはShare ボタンで共有URLを発行</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>CSV / TSV / JSON（配列形式）に対応しています。</p> <ul> <li><strong>CSV</strong>: カンマ区切り。1行目がヘッダー</li> <li><strong>TSV</strong>: タブ区切り。1行目がヘッダー</li> <li><strong>JSON</strong>: オブジェクトの配列 <code>[{&quot;col1&quot;:&quot;val1&quot;, ...}, ...]</code> または <code>{&quot;data&quot;: [...]}</code> 形式</li> </ul> <p>特定のカラム名は不要です。どのようなカラム構成のデータでも読み込めます。テキスト値を含むカラムが棒グラフの候補として自動的にリストされます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/images/cover_calendar-converter.png" alt="Featured image of post 和暦⇔西暦 変換ツール" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://calendar-converter.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/images/cover_calendar-converter.png" alt="和暦⇔西暦 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">和暦⇔西暦 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">和暦と西暦を相互に変換します</div><div class="external-link-card__url">calendar-converter.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>和暦（昭和・平成・令和）と西暦を相互変換するブラウザツールです。日付を手入力してリアルタイムに変換できるほか、CSVファイルをドロップするだけで日付列を自動検出し、一括変換してダウンロードできます。すべての処理はブラウザ上で完結するため、データがサーバーに送信されることはありません。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>リアルタイム変換</strong> — 和暦・西暦どちらの入力欄に入力しても、もう一方にリアルタイムで変換結果が表示されます</li> <li><strong>CSV一括変換</strong> — CSVファイルをドラッグ＆ドロップすると、日付列を自動検出して一括変換。変換前後のプレビューを確認してからダウンロードできます</li> <li><strong>文字コード自動判定</strong> — UTF-8とShift_JISを自動判定するため、Excelで作成したCSVもそのまま読み込めます</li> <li><strong>多様な日付形式に対応</strong> — <code>R6.3.22</code>、<code>令和6年3月22日</code>、<code>2024/03/22</code>、<code>2024-03-22</code> など、よく使われる表記をそのまま入力できます</li> <li><strong>出力形式の選択</strong> — 和暦への変換時、アルファベット表記（R6.3.22）と漢字表記（令和6年3月22日）を選択できます</li> <li><strong>日英バイリンガル</strong> — ブラウザの言語設定に応じて、UIが日本語または英語で表示されます</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><h3 id="手動変換">手動変換 </h3><ol> <li>画面上部の「和暦」または「西暦」の入力欄に日付を入力します</li> <li>もう一方の欄に変換結果が自動で表示されます</li> </ol> <h3 id="ファイル一括変換">ファイル一括変換 </h3><ol> <li>CSVファイルをドロップエリアにドラッグ＆ドロップ（またはクリックして選択）します</li> <li>日付列が自動検出され、変換前後のプレビューが表示されます</li> <li>必要に応じて変換方向（和暦→西暦 / 西暦→和暦）とフォーマットを選択します</li> <li>「変換してダウンロード」をクリックすると、変換済みCSVがダウンロードされます</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><h3 id="対応する入力形式">対応する入力形式 </h3><table> <thead> <tr> <th>種別</th> <th>形式の例</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>和暦（アルファベット）</td> <td><code>S49.9.24</code>、<code>H1-1-8</code>、<code>R6/3/22</code></td> </tr> <tr> <td>和暦（漢字）</td> <td><code>昭和49年9月24日</code>、<code>令和元年5月1日</code></td> </tr> <tr> <td>西暦</td> <td><code>2024/03/22</code>、<code>2024-03-22</code>、<code>2024.3.22</code></td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="対応する元号">対応する元号 </h3><table> <thead> <tr> <th>元号</th> <th>略称</th> <th>期間</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>昭和</td> <td>S</td> <td>1926/12/25 〜 1989/01/07</td> </tr> <tr> <td>平成</td> <td>H</td> <td>1989/01/08 〜 2019/04/30</td> </tr> <tr> <td>令和</td> <td>R</td> <td>2019/05/01 〜</td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="ファイル一括変換-1">ファイル一括変換 </h3><ul> <li>対応ファイル形式: CSV、TSV、TXT</li> <li>区切り文字（カンマ・タブ）は自動判定されます</li> <li>文字コード（UTF-8・Shift_JIS）は自動判定されます</li> <li>出力はUTF-8（BOM付き）のCSVで、Excelでそのまま開けます</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/cover_colorbrewer.jpg" alt="Featured image of post Color Brewer" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://colorbrewer.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/cover_colorbrewer.jpg" alt="Color Brewer" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Color Brewer</div><div class="external-link-card__description">カラースキーム選びを地図上でシミュレーション</div><div class="external-link-card__url">colorbrewer.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>ColorBrewer は、データ可視化や地図で使用するための 最適な配色（カラーパレット）を選ぶためのオンラインツールです。色の視認性やカテゴリー・数値データの性質に応じた配色を提案することを目的としています。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>カラースキームの選択支援&hellip;データの性質に応じて 定量データ（sequential）、分岐データ（diverging）、定性的データ（qualitative） などのカラースキームを提示。 </li> <li>表示用途の考慮&hellip;カラーブラインド（色覚バリアフリー）、印刷、コピー耐性など用途に応じたオプションでフィルタリング可能。 </li> <li>階級分類数の指定&hellip;色数（3〜12 など）を調整しながら最適な配色を選べる。</li> <li>カラー情報出力形式&hellip;選択したパレットを HEX/RGB/CMYK の形式や CSS/JavaScript 配列などで出力できる。</li> <li>作成プロジェクトの保存と読込。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データの性質を選択&hellip;定量（順序あり）、分岐（中心値を境に両極を示す）、カテゴリー（順序なし）などから選ぶ。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>色数（クラス数）を指定&hellip;表示したいデータクラス数（例：3, 4, …）を選択。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>配色を確認・調整&hellip;選択したパレットが地図やグラフ上でどのように見えるか確認する。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>出力&hellip;必要に応じて CSS、JavaScript、Adobe Swatch などでエクスポート。 </li> </ol> </li> </ul> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_01.png" width="2046" height="1302" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_01_hu_f31672f6a80f4f53.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_01_hu_19859231fbf38447.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="157" data-flex-basis="377px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_02.png" width="2045" height="1302" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_02_hu_25bc718cfc8e3b45.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/screen_02_hu_ae09515bc4ea817e.png 1024w" loading="lazy" class="gallery-image" data-flex-grow="157" data-flex-basis="376px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-browser-only/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-browser-only/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-browser-only.png" alt="Featured image of post インストール不要、ブラウザだけで完結" /><p>「データの道具箱」は、<strong>ブラウザだけで完結する</strong>クラウド型のデータ可視化・データ加工サービスです。ソフトウェアのインストールや環境構築は一切不要です。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%82%bb%e3%83%83%e3%83%88%e3%82%a2%e3%83%83%e3%83%97%e3%82%bc%e3%83%ad%e3%81%a7%e5%8d%b3%e5%88%a9%e7%94%a8" >セットアップゼロで即利用</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%81%a9%e3%81%aeos%e3%81%a9%e3%81%ae%e7%ab%af%e6%9c%ab%e3%81%a7%e3%82%82%e5%90%8c%e3%81%98%e4%bd%93%e9%a8%93" >どのOS・どの端末でも同じ体験</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%b8%b8%e3%81%ab%e6%9c%80%e6%96%b0%e7%89%88%e3%82%92%e8%87%aa%e5%8b%95%e3%81%a7%e5%88%a9%e7%94%a8" >常に最新版を自動で利用</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%81%e3%83%bc%e3%83%a0%e7%b5%84%e7%b9%94%e3%81%a7%e3%81%ae%e5%b0%8e%e5%85%a5%e3%82%82%e3%82%b9%e3%83%a0%e3%83%bc%e3%82%ba" >チーム・組織での導入もスムーズ</a></li> </ul> <h2 id="セットアップゼロで即利用">セットアップゼロで即利用 </h2><p>PythonやR、BIツールでよくある、インストール・ライブラリの管理・バージョンの互換性確認といった手間は一切ありません。</p> <p>ブラウザでサインインすれば、<strong>その場ですぐに40種類以上のツール</strong>をお使いいただけます。</p> <h2 id="どのosどの端末でも同じ体験">どのOS・どの端末でも同じ体験 </h2><p>Windows、macOS、Linux、iPad など、モダンなブラウザが動く環境であれば、<strong>同じツールを同じ操作</strong>で利用できます。</p> <p>出先のノートPCでも、自宅の端末でも、アカウントさえあれば作業を続けられます。</p> <h2 id="常に最新版を自動で利用">常に最新版を自動で利用 </h2><p>バージョンアップデートやバグ修正は自動で反映されます。ローカル環境の更新作業は発生しません。</p> <p>新しく追加されたツールも、追加作業なしでそのままお使いいただけます。</p> <h2 id="チーム組織での導入もスムーズ">チーム・組織での導入もスムーズ </h2><p>社内のソフトウェア導入フローに左右されません。セキュリティポリシー上、<strong>個別のツールをインストールしづらい企業・教育機関</strong>でも、ブラウザさえあれば導入可能です。</p> <p>「Python を入れるには稟議が…」「Tableau のライセンス申請が…」といった調整を省略し、<strong>チーム全員が同じタイミングで同じツールを使い始められます</strong>。</p> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/faq/">よくある質問</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/">料金プラン</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/images/cover_cytoscape.jpg" alt="Featured image of post Cytoscape" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cytoscape.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/images/cover_cytoscape.jpg" alt="Cytoscape" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Cytoscape</div><div class="external-link-card__url">cytoscape.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>デスクトップアプリとして人気のあるCytoscapeのブラウザ実装版です。</p> <p>ネットワーク（グラフ）データをブラウザ上でインタラクティブに可視化するツールです。ノード（点）とエッジ（線）で構成される関係性データを読み込み、レイアウトの変更、属性によるスタイリングなどを直感的に操作できます。</p> <p>Cytoscapeはネットワーク（グラフ）データを可視化・解析するオープンソースのプラットフォームです。もともとは生物学（分子間相互作用ネットワーク）の可視化・解析用に開発されましたが、ソーシャルネットワーク分析や複雑ネットワークの可視化全般にも利用されます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>データの読み込み</strong> — GEXF、GraphML、CSV形式のファイルをアップロードして可視化</li> <li><strong>サンプルデータセット</strong> — Les Misérables、Game of Thrones、Marvel Universeなど9種類のサンプルデータをワンクリックで読み込み</li> <li><strong>レイアウト切替</strong> — Grid、Circle、Concentric、Breadthfirst、Cose（物理シミュレーション）、Randomの6種類</li> <li><strong>ノードのスタイリング</strong> — 属性に応じた色（定性的カラースキーム）、サイズ、ラベルの動的変更</li> <li><strong>エッジのスタイリング</strong> — 属性に応じた色（定量的カラースキーム）、太さ、ラベルの動的変更</li> <li><strong>SVGエクスポート</strong> — 現在のグラフをSVG形式でダウンロード</li> <li><strong>プロジェクトの保存・読込</strong> — サーバーにプロジェクトを保存し、後から復元可能</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li>「データファイルの読込」ボタンからファイルを選択、または「サンプルデータの読込」から選択</li> <li>コントロールパネルでレイアウトやイージングを変更してグラフの配置を調整</li> <li>「ノード」行のドロップダウンでノードの色・サイズ・ラベルに使う属性を選択</li> <li>「エッジ」行のドロップダウンでエッジの色・太さ・ラベルに使う属性を選択</li> <li>必要に応じて「エクスポート」でSVG画像として保存</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><h3 id="gexf--graphml">GEXF / GraphML </h3><p>グラフ専用のXML形式です。ノードとエッジの属性（カテゴリ、重み、座標など）を豊富に記述できます。GephiやNetworkXなど多くのツールからエクスポート可能です。</p> <h3 id="csvエッジリスト形式">CSV（エッジリスト形式） </h3><p>スプレッドシートやExcelから手軽に作成できる形式です。</p> <ul> <li><strong>ヘッダー行が必須</strong>です</li> <li><code>source</code> と <code>target</code> 列（または <code>from</code> と <code>to</code>）でエッジの両端を指定します（大文字小文字は区別しません）</li> <li>それ以外の列はエッジの属性として読み込まれます</li> <li>ノードはエッジの情報から自動的に生成されます</li> </ul> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code class="language-csv" data-lang="csv"><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">source</span>,<span style="color:#e6db74">target</span>,<span style="color:#e6db74">weight</span>,<span style="color:#e6db74">type</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Alice</span>,<span style="color:#e6db74">Bob</span>,<span style="color:#e6db74">1.0</span>,<span style="color:#e6db74">friends</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Bob</span>,<span style="color:#e6db74">Carol</span>,<span style="color:#e6db74">2.5</span>,<span style="color:#e6db74">colleagues</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Alice</span>,<span style="color:#e6db74">Dave</span>,<span style="color:#e6db74">0.8</span>,<span style="color:#e6db74">family</span> </span></span></code></pre></div> https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/cover_tilegrams.png" alt="Featured image of post Tilegrams" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tilegrams.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/cover_tilegrams.png" alt="Tilegrams" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Tilegrams</div><div class="external-link-card__description">タイル地図を作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">tilegrams.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>地理的な地域を六角形タイルで表現し、データに応じて領域サイズを視覚的に変える「タイルグラム（Tiled Cartogram）」 を生成できる Web ベースの地図作成ツールです。地域の面積を人口や指標の大きさに比例させてタイル数で表現しつつ、元の地形の形もある程度保つように配置します。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>六角形タイルによるカートグラム生成&hellip;地理領域を均一な六角形タイルで表現し、データ値に応じて各地域のタイル数を変えて表示。 </li> <li>既存地図の利用／カスタムデータ対応&hellip;アメリカやヨーロッパなどの標準地図テンプレートに加え、独自データを読み込んでタイルグラムを生成可能。 </li> <li>インタラクティブ調整&hellip;タイルをドラッグして配置調整したり、解像度（1タイルが表す数値）を変更して見た目を最適化する編集機能。 </li> <li>エクスポート&hellip;作成したタイルグラムを SVG や TopoJSON といった形式で出力し、他ツールでの利用や加工が可能。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>ベース地図を選択&hellip;用意された地理領域（例：米国州、フランス地域など）から出発。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>データを指定・読み込み&hellip;CSV 形式等で地域ごとの値（人口や投票数など）をアップロード。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>解像度・調整設定&hellip;1タイルが表す値（例：1タイル＝100万人）を設定し、場合によってはタイルをドラッグで微調整します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>生成・エクスポート&hellip;完成したタイルグラムを PNG / SVG / TopoJSON などでダウンロードし、分析や共有に使用。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>CSV（カンマ区切り） 形式で地域識別子（Geo ID など）と値（例：人口、得票数）を含む構造。</p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen01.png" width="2530" height="1541" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen01_hu_a75b1daef7f3623e.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen01_hu_3a0d95321d8205cf.png 1024w" loading="lazy" alt="スクリーンショット" class="gallery-image" data-flex-grow="164" data-flex-basis="394px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen02.png" width="2534" height="1540" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen02_hu_cc29341ea5fa6639.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen02_hu_19b032adaf51efb5.png 1024w" loading="lazy" alt="スクリーンショット" class="gallery-image" data-flex-grow="164" data-flex-basis="394px" ></p> <p><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen03.png" width="2530" height="1543" srcset="https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen03_hu_149b6a2a313df11f.png 480w, https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/screen03_hu_7cca068c4167a5ed.png 1024w" loading="lazy" alt="スクリーンショット" class="gallery-image" data-flex-grow="163" data-flex-basis="393px" ></p> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-viz-capabilities/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-viz-capabilities/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-viz-capabilities.png" alt="Featured image of post データ可視化ツールで出来ること" /><p>「データの道具箱」のデータ可視化ツール群では、<strong>一般的なチャートから専門的な可視化まで</strong>、さまざまな表現を手軽に作成できます。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%81%95%e3%81%be%e3%81%96%e3%81%be%e3%81%aa%e3%83%81%e3%83%a3%e3%83%bc%e3%83%88%e3%82%92%e4%bd%9c%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >さまざまなチャートを作りたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e7%9a%84%e3%81%aa%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >探索的なデータ可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#3d3d%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >3D・3D地図の可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%82%92%e3%81%a4%e3%81%8f%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >データ地図をつくりたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%8d%e3%83%83%e3%83%88%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >ネットワークの可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%86%e3%82%ad%e3%82%b9%e3%83%88%e3%81%ae%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >テキストの可視化をしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%82%b3%e3%83%bc%e3%83%89%e3%83%99%e3%83%bc%e3%82%b9%e3%81%a7%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >コードベースで可視化したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%8b%95%e3%81%8f%e5%8f%af%e8%a6%96%e5%8c%96%e3%82%92%e3%81%a4%e3%81%8f%e3%82%8a%e3%81%9f%e3%81%84" >動く可視化をつくりたい</a></li> </ul> <h2 id="さまざまなチャートを作りたい">さまざまなチャートを作りたい </h2><p>棒グラフや折れ線グラフといった定番チャートから、<strong>サンキー・ダイアグラム、モザイク・プロット、リニア・デンドログラム</strong>など、Excelでは作成しづらい多様なチャートをノーコードで作成できます。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="探索的なデータ可視化をしたい">探索的なデータ可視化をしたい </h2><p>データに含まれる変数の関係性を<strong>探索的に把握</strong>したいときに便利なツールです。EDA(Exploratory Data Analysis)を支援します。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://voyager2.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_voyager2.jpg" alt="Voyager2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Voyager2</div><div class="external-link-card__description">データ探索（Exploratory Data Analysis, EDA）を支援するビジュアライゼーションツール</div><div class="external-link-card__url">voyager2.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://parallel-coordinates.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_parallel-coordinates.png" alt="Parallel Coordinates" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Parallel Coordinates</div><div class="external-link-card__url">parallel-coordinates.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="3d3d地図の可視化をしたい">3D・3D地図の可視化をしたい </h2><p>立体的な表現で<strong>多次元データを一度に見せたい</strong>ときに便利です。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://3d-surface-chart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_3d-surface-chart.png" alt="3Dサーフェイス・チャート" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">3Dサーフェイス・チャート</div><div class="external-link-card__description">「行 × 列 × 値」の3次元データを、色付きの曲面として地形図のように立体表示</div><div class="external-link-card__url">3d-surface-chart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://kepler-gl.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_kepler-gl.jpg" alt="kepler.gl" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">kepler.gl</div><div class="external-link-card__description">大規模地理空間データの可視化・探索ツール</div><div class="external-link-card__url">kepler-gl.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="データ地図をつくりたい">データ地図をつくりたい </h2><p>都道府県や市区町村などの行政単位、そしてタイル地図まで、<strong>日本のデータ地図に特化</strong>したツールを取り揃えています。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://choropleth-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_choropleth-japan.png" alt="日本地図コロプレス" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図コロプレス</div><div class="external-link-card__description">日本地図コロプレスを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">choropleth-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cartogram-japan.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cartogram-japan.png" alt="日本地図カルトグラム" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">日本地図カルトグラム</div><div class="external-link-card__description">日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">cartogram-japan.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tilegrams.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_tilegrams.png" alt="Tilegrams" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Tilegrams</div><div class="external-link-card__description">タイル地図を作成できるツール</div><div class="external-link-card__url">tilegrams.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="ネットワークの可視化をしたい">ネットワークの可視化をしたい </h2><p>**ノード（点）とエッジ（線）**で表現されるネットワーク図、フローを表現するサンキー・ダイアグラムなどに対応しています。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://sankeymatic.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_sankeymatic.png" alt="Sankeymatic" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Sankeymatic</div><div class="external-link-card__description">サンキー・ダイアグラムを手軽に</div><div class="external-link-card__url">sankeymatic.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gephi-lite.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Gephi Lite" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Gephi Lite</div><div class="external-link-card__description">ネットワークグラフを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">gephi-lite.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="テキストの可視化をしたい">テキストの可視化をしたい </h2><p>テキストデータの<strong>頻出語や傾向</strong>を、視覚的に表現します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://word-cloud.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_wordcloud.png" alt="Word Cloud" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Word Cloud</div><div class="external-link-card__description">日本語に特化したWord Cloud</div><div class="external-link-card__url">word-cloud.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="コードベースで可視化したい">コードベースで可視化したい </h2><p>JSONで可視化仕様を記述したり、URLだけでチャート画像を生成したりと、<strong>プログラマブルに可視化</strong>を扱える柔軟なツールも揃っています。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://quickchart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-quickchart.png" alt="QuickChart UI" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">QuickChart UI</div><div class="external-link-card__description">URLだけでチャート画像生成</div><div class="external-link-card__url">quickchart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="動く可視化をつくりたい">動く可視化をつくりたい </h2><p>飛行機や船の軌跡データを、<strong>動画として可視化</strong>できます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://bbts.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_broadcast-tracking-system.jpg" alt="ADS-B / AIS 可視化" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">ADS-B / AIS 可視化</div><div class="external-link-card__description">飛行機や船の移動データを手軽に動画化</div><div class="external-link-card__url">bbts.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-viz/">データ可視化ツールの使い分け</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/tools/">ツール一覧</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-wrangling-capabilities/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-wrangling-capabilities/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-wrangling-capabilities.png" alt="Featured image of post データ加工ツールで出来ること" /><p>可視化結果の品質は、<strong>元データの品質</strong>で決まります。「データの道具箱」では、可視化前の前処理を効率化するデータ加工ツール群を幅広く取り揃えています。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e3%82%af%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%b3%e3%82%b0%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >データをクレンジングしたい</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e5%90%8c%e5%a3%ab%e3%82%92%e7%b5%90%e5%90%88%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >データ同士を結合したい</a></li> <li><a class="link" href="#json%e3%81%ae%e6%a7%8b%e9%80%a0%e3%82%92%e6%8a%8a%e6%8f%a1%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >JSONの構造を把握したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%96%87%e5%ad%97%e5%8c%96%e3%81%91%e3%82%92%e8%a7%a3%e6%b6%88%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >文字化けを解消したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e4%bd%8f%e6%89%80%e3%81%8b%e3%82%89%e7%b7%af%e5%ba%a6%e7%b5%8c%e5%ba%a6%e3%82%92%e7%ae%97%e5%87%ba%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >住所から緯度経度を算出したい</a></li> <li><a class="link" href="#pdf%e3%81%8b%e3%82%89%e8%a1%a8%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e5%8f%96%e3%82%8a%e5%87%ba%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >PDFから表データを取り出したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%9c%b0%e5%9b%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%92%e5%8a%a0%e5%b7%a5%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >地図データを加工したい</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%ba%a7%e6%a8%99%e3%82%84%e3%83%95%e3%82%a9%e3%83%bc%e3%83%9e%e3%83%83%e3%83%88%e3%82%92%e5%a4%89%e6%8f%9b%e3%81%97%e3%81%9f%e3%81%84" >座標やフォーマットを変換したい</a></li> </ul> <h2 id="データをクレンジングしたい">データをクレンジングしたい </h2><p>表記ゆれや重複のクレンジングを、<strong>ビジュアルに確認しながら</strong>進められます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://open-refine.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_open-refine.jpg" alt="OpenRefine" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">OpenRefine</div><div class="external-link-card__description">表データのクレンジング・変換ツール</div><div class="external-link-card__url">open-refine.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="データ同士を結合したい">データ同士を結合したい </h2><p>地図データとテーマデータの<strong>マージ作業</strong>をブラウザ上で完結。JOIN のキー設定もGUIで行えます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geo-data-merger.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geo-data-merger.jpg" alt="(Geo) DataMerger" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">(Geo) DataMerger</div><div class="external-link-card__description">地理データとテーマデータを手軽に結合</div><div class="external-link-card__url">geo-data-merger.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="jsonの構造を把握したい">JSONの構造を把握したい </h2><p>複雑にネストされたJSONの構造を、<strong>ツリー状に展開</strong>して視覚的に把握できます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://jsoncrack.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_jsoncrack.png" alt="JSON Crack" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">JSON Crack</div><div class="external-link-card__description">ブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解する</div><div class="external-link-card__url">jsoncrack.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="文字化けを解消したい">文字化けを解消したい </h2><p>Shift JIS と UTF-8 の相互変換を、<strong>ブラウザ上で安全に</strong>行えます。行政機関の公開データを扱う際に重宝します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://change-character-encoding.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover-change-character-encoding.png" alt="Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール</div><div class="external-link-card__description">文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換</div><div class="external-link-card__url">change-character-encoding.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="住所から緯度経度を算出したい">住所から緯度経度を算出したい </h2><p>住所データを<strong>ジオコーディング</strong>し、地図化に必要な緯度経度を取得できます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://address-to-latlon.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_address-to-latlon.jpg" alt="住所 → 緯度経度 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">住所 → 緯度経度 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">ジオコーディング・ツール</div><div class="external-link-card__url">address-to-latlon.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="pdfから表データを取り出したい">PDFから表データを取り出したい </h2><p>PDF内の<strong>表データを範囲指定</strong>して抜き出し、CSVやExcel形式で保存できます。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://tabula-pdf.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_tabula-pdf.jpg" alt="Tabula PDF" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Tabula PDF</div><div class="external-link-card__description">PDFから表データを取り出す</div><div class="external-link-card__url">tabula-pdf.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="地図データを加工したい">地図データを加工したい </h2><p>GeoJSON の<strong>軽量化・整形・相互変換</strong>を、目的にあわせて複数のツールから選べます。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://mapshaper.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_mapshaper.jpg" alt="Mapshaper" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">Mapshaper</div><div class="external-link-card__description">地図データの加工や変換</div><div class="external-link-card__url">mapshaper.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geojson.jpg" alt="GeoJSON.io" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">GeoJSON.io</div><div class="external-link-card__description">地図タイルをトレースしてGeoJSON作成</div><div class="external-link-card__url">geojson.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://turf-buffer.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_turf-buffer.png" alt="バッファ生成ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">バッファ生成ツール</div><div class="external-link-card__description">指定した半径指定をブラウザで手軽に</div><div class="external-link-card__url">turf-buffer.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="座標やフォーマットを変換したい">座標やフォーマットを変換したい </h2><p><strong>座標系の変換、緯度経度の桁数調整、SVG↔GeoJSON 変換</strong>など、フォーマット調整を細かくサポートします。</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://latlon-formatter.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_latlon-formatter.png" alt="緯度経度フォーマッター" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">緯度経度フォーマッター</div><div class="external-link-card__description">緯度経度データの桁数を簡単に変換</div><div class="external-link-card__url">latlon-formatter.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://transform-coordinates.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_transform-coordinates.png" alt="座標系 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">座標系 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">地物ファイルの座標を変換</div><div class="external-link-card__url">transform-coordinates.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://geojson-and-svg.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_geojson-and-svg.jpg" alt="SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataprep.jp</div><div class="external-link-card__title">SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール</div><div class="external-link-card__description">GeoJSON と SVG の相互変換を支援</div><div class="external-link-card__url">geojson-and-svg.dataprep.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-wrangling/">データ加工ツールの使い分け</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/tools/">ツール一覧</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/images/cover-svg-gradient.png" alt="Featured image of post SVGグラデーションエディタ" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://svg-gradient.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/images/cover-svg-gradient.png" alt="SVGグラデーションエディタ" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">SVGグラデーションエディタ</div><div class="external-link-card__description">チャートのグラデーションをデザイン</div><div class="external-link-card__url">svg-gradient.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>SVG（Scalable Vector Graphics）におけるグラデーション（色の滑らかな遷移）を視覚的に作成・調整できる Web ベースのツールです。チャートや図形の背景・塗りに使うカラーグラデーションをデザインする目的で利用できます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>グラデーションのデザイン&hellip;SVG で使う 線形（linear）／放射状（radial）グラデーション を視覚的に編集可能。</li> <li>カラー・ストップ設定&hellip;グラデーションの途中での色（ストップ）や位置を追加・調整してカスタム配色を作成。</li> <li>リアルタイムプレビュー&hellip;編集結果を即座に確認し、仕上がりを見ながら調整。</li> <li>SVG 生成&hellip;完成したグラデーション定義をそのまま SVG コードとして出力（一般的な実装想定）。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>グラデーションを作成&hellip;色のストップや角度・位置を操作してグラデーションを設計。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>プレビューで確認&hellip;設定したグラデーションがリアルタイムでどのように描画されるか確認。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>生成された SVG を取得&hellip;最終的なグラデーション定義を SVG コードとしてコピー・保存してデザイン／可視化に組み込む。 </li> </ol> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/images/cover-svg-texture.jpg" alt="Featured image of post SVGテクスチャエディタ" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://svg-tectures.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/images/cover-svg-texture.jpg" alt="SVGテクスチャエディタ" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">SVGテクスチャエディタ</div><div class="external-link-card__description">チャートのテクスチャをデザイン</div><div class="external-link-card__url">svg-tectures.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>SVG（Scalable Vector Graphics）で使うテクスチャパターンや質感をデザインする Webベースのエディタです。チャート・図形の背景や塗りに使う繰り返しパターン（テクスチャ）を視覚的に編集・作成し、SVG として利用できます。 主にデータ可視化や図形デザインにおけるテクスチャ表現の設計支援を目的としたツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>テクスチャパターンの生成・編集&hellip;SVG に埋め込むための繰り返しパターン（ストライプ、ドット等）や質感パターンをユーザーが視覚的に作成・調整できます。</li> <li>プレビュー表示&hellip;編集内容をリアルタイムで確認しながらパターンの見た目を評価できます。</li> <li>SVG 出力&hellip;デザインしたテクスチャを SVG 形式のコード やパターン定義として取得できます（一般的な SVG テクスチャエディタの出力仕様）。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>テクスチャをデザイン&hellip;パターンの種類・間隔・方向・色などを設定してテクスチャを作成します（GUI 操作）。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>リアルタイムプレビュー&hellip;編集したテクスチャの見た目をその場で確認します。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>SVG として取得&hellip;仕上がったパターンを SVG XML（<pattern> 等） としてコピー／保存し、他の SVG 図形やチャートに適用します。 </li> </ol> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-portal/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-portal/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-portal.png" alt="Featured image of post データポータル" /><p>「データの道具箱」では、<strong>学習用サンプル・データ</strong>と、<strong>実務で使えるオリジナル・データ</strong>の2種類のデータポータルを提供しています。ツールだけでなく、データそのものも揃えることで、データ業務をよりスムーズに進められます。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e5%ad%a6%e7%bf%92%e7%94%a8%e3%81%ae%e3%82%b5%e3%83%b3%e3%83%97%e3%83%ab%e3%83%bb%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf" >学習用のサンプル・データ</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%ae%9f%e5%8b%99%e3%81%a7%e4%bd%bf%e3%81%88%e3%82%8b%e3%82%aa%e3%83%aa%e3%82%b8%e3%83%8a%e3%83%ab%e3%83%bb%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf" >実務で使えるオリジナル・データ</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%81%a8%e3%81%ae%e3%82%b7%e3%83%bc%e3%83%a0%e3%83%ac%e3%82%b9%e3%81%aa%e9%80%a3%e6%90%ba" >ツールとのシームレスな連携</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%82%af%e3%83%ac%e3%83%b3%e3%82%b8%e3%83%b3%e3%82%b0%e6%b8%88%e3%81%bf%e3%81%a7%e3%81%99%e3%81%90%e4%bd%bf%e3%81%88%e3%82%8b" >クレンジング済みですぐ使える</a></li> </ul> <h2 id="学習用のサンプルデータ">学習用のサンプル・データ </h2><p>各ツールに対応した<strong>学習用のサンプル・データ</strong>を揃えています。データ可視化の学習時によくある「手元に適切なサンプル・データがない」という壁を解消します。</p> <ul> <li>各ツールの特徴を活かせるデータ構造</li> <li>チャートの種類に応じたバリエーション</li> <li>すぐにコピー&amp;ペーストで試せる</li> </ul> <h2 id="実務で使えるオリジナルデータ">実務で使えるオリジナル・データ </h2><p>利用者からの<strong>要望の多さ</strong>を基準に、実務で使いやすい形に加工済みのオリジナル・データを用意しています。</p> <ul> <li>行政オープンデータの整形・統合版</li> <li>よく使われる地図データ</li> <li>統計データの時系列統合版</li> </ul> <p>など、「毎回同じ前処理を繰り返している」ような負担を削減します。</p> <h2 id="ツールとのシームレスな連携">ツールとのシームレスな連携 </h2><p>ポータル上のデータは、<strong>そのまま各ツールへ読み込めるフォーマット</strong>で提供されています。ダウンロード → インポートの手間が最小化され、思考を途切れさせずに可視化や加工に入れます。</p> <h2 id="クレンジング済みですぐ使える">クレンジング済みですぐ使える </h2><p>本来であればデータ取得後に必要になる<strong>クレンジング作業が済んだ状態</strong>で提供しています。</p> <ul> <li>文字コード統一</li> <li>項目名の整理</li> <li>欠損値の整理</li> </ul> <p>「データがあるのに前処理で疲れる」という状態から解放されます。</p> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/faq/">よくある質問</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/tools/">ツール一覧</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/feature-team-project-share/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/feature-team-project-share/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-team-project-share.png" alt="Featured image of post グループでのプロジェクト共有機能" /><p>「データの道具箱」では、チームや部署単位でご利用いただける<strong>グループ向けプロジェクト共有機能</strong>を提供しています。リーダーが作成したプロジェクトをメンバーに配布し、<strong>共通のデータ基盤</strong>を持つことで、チームのデータリテラシーを底上げします。</p> <ul> <li><a class="link" href="#%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%80%e3%83%bc%e3%81%a8%e3%83%a1%e3%83%b3%e3%83%90%e3%83%bc%e3%81%ae%e5%bd%b9%e5%89%b2" >リーダーとメンバーの役割</a></li> <li><a class="link" href="#%e5%85%b1%e6%9c%89%e3%81%95%e3%82%8c%e3%81%9f%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%82%af%e3%83%88%e3%82%92%e5%90%84%e8%87%aa%e3%81%a7%e7%b7%a8%e9%9b%86" >共有されたプロジェクトを各自で編集</a></li> <li><a class="link" href="#%e3%83%81%e3%83%bc%e3%83%a0%e5%b0%8e%e5%85%a5%e3%81%ae%e3%83%a1%e3%83%aa%e3%83%83%e3%83%88" >チーム導入のメリット</a></li> <li><a class="link" href="#%e6%9f%94%e8%bb%9f%e3%81%aa%e4%ba%ba%e6%95%b0%e3%83%97%e3%83%a9%e3%83%b3" >柔軟な人数プラン</a></li> </ul> <h2 id="リーダーとメンバーの役割">リーダーとメンバーの役割 </h2><p>ご契約者が<strong>リーダー</strong>となり、他のメンバーに対してプロジェクトファイルを共有できます。</p> <ul> <li><strong>リーダー</strong>: プロジェクトの作成・管理・共有</li> <li><strong>メンバー</strong>: 共有されたプロジェクトを閲覧・編集</li> </ul> <p>役割が明確に分かれているため、<strong>誰がマスターを管理しているか</strong>がチーム内で迷わず判断できます。</p> <h2 id="共有されたプロジェクトを各自で編集">共有されたプロジェクトを各自で編集 </h2><p>メンバーは、共有されたプロジェクトを<strong>それぞれが独自に編集して保存</strong>できます。元のマスターを壊す心配なく、自分の業務に合わせてカスタマイズ可能です。</p> <ul> <li>テンプレートとしてのプロジェクト共有</li> <li>部署ごとの派生版プロジェクト作成</li> <li>メンバーごとの学習用コピー</li> </ul> <p>といった使い方ができます。</p> <h2 id="チーム導入のメリット">チーム導入のメリット </h2><p>共通のツールと共通のプロジェクトを用いることで、次のような効果が期待できます。</p> <ul> <li>✔ <strong>データ業務のブラックボックス化を防ぐ</strong> — チーム内で処理内容が可視化される</li> <li>✔ <strong>属人化を減らす</strong> — リーダーの退職や異動があってもナレッジが残る</li> <li>✔ <strong>若手でもデータを扱えるようになる</strong> — 先輩のプロジェクトを手本に学べる</li> <li>✔ <strong>部署全体の判断スピードが上がる</strong> — 同じデータ・同じツールで議論できる</li> </ul> <h2 id="柔軟な人数プラン">柔軟な人数プラン </h2><p>チームの規模に応じて、<strong>5名・10名・30名</strong>のプランからお選びいただけます。</p> <ul> <li>ご契約後、メンバーのアカウントを発行</li> <li>既存の個人アカウントからの移行も可能</li> <li>定額制で追加料金なしに使い放題</li> </ul> <p>詳しくは<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/">料金プラン</a>ページをご覧ください。</p> <h2 id="関連ページ">関連ページ </h2><ul> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/">料金プラン</a></li> <li><a href="https://tools.data-viz-lectures.com/contact/">お問い合わせ</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/images/cover_broadcast-tracking-system.jpg" alt="Featured image of post ADS-B / AIS 可視化" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://bbts.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/images/cover_broadcast-tracking-system.jpg" alt="ADS-B / AIS 可視化" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">ADS-B / AIS 可視化</div><div class="external-link-card__description">飛行機や船の移動データを手軽に動画化</div><div class="external-link-card__url">bbts.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>緯度・経度を含むCSVファイルをアップロードするだけで、航跡を地図上にアニメーション表示できるWebツールです。ADS-B（航空機追跡）やAIS（船舶追跡）などの放送型測位データの可視化に対応しています。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>CSVアップロード：ドラッグ&amp;ドロップまたはファイル選択でCSVを読み込み</li> <li>航跡の可視化：時系列データをもとに、地図上に移動経路をアニメーション描画</li> <li>複数トラック対応：1つのCSVに複数の機体・船舶が含まれていても自動でグループ化して表示</li> <li>カラム名の自動判別：lat/lon、latitude/longitude など、大文字・小文字を問わず自動認識</li> <li>サンプルデータ：すぐに試せるサンプルデータを用意</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li>CSVファイルを用意（緯度・経度・タイムスタンプを含むもの）</li> <li>画面左のサイドバーからファイルをドラッグ&amp;ドロップ、またはクリックして選択</li> <li>サンプルデータも用意</li> <li>自動的に航跡が地図上に描画</li> <li>GIFアニメ、静止画連番画像、動画ファイルなどで出力可能</li> <li>背景のベース地図のスタイルが選択可能なほか、日時を表示するかどうかなどのカスタマイズが可能</li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>CSVで以下の変数を含めてください。</p> <ul> <li>位置（必須）：lat / lon、latitude / longitude、または Position（&ldquo;lat,lon&rdquo; 結合形式）</li> <li>時刻（必須）：Timestamp（Unixエポック秒）など</li> <li>識別子：Callsign（航空機）、MMSI / VesselName（船舶）</li> <li>オプション：Altitude、Speed、Direction / Course</li> </ul> <h3 id="対応する位置データの形式">対応する位置データの形式 </h3><p>カラム名の大文字・小文字は区別しません（例：LAT、Lat、lat いずれもOK）。</p> <table> <thead> <tr> <th>カラム名</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>lat</code> / <code>lon</code></td> <td>緯度・経度（省略形）</td> </tr> <tr> <td><code>latitude</code> / <code>longitude</code></td> <td>緯度・経度（正式名）</td> </tr> <tr> <td><code>Position</code></td> <td>緯度・経度の結合形式（<code>&quot;35.68,139.76&quot;</code>）</td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="対応する時刻データの形式">対応する時刻データの形式 </h3><p>時刻データは以下の形式を自動判別します。カラム名は timestamp、time、datetime、date などに対応しています。</p> <table> <thead> <tr> <th>形式</th> <th>例</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ISO 8601</td> <td><code>2023-05-20T10:30:00Z</code></td> </tr> <tr> <td>日時文字列</td> <td><code>2023-05-20 10:30:00</code></td> </tr> <tr> <td>コンパクト形式</td> <td><code>20230520_103000</code></td> </tr> <tr> <td>Unixタイムスタンプ（秒）</td> <td><code>1684567890</code></td> </tr> <tr> <td>Unixタイムスタンプ（ミリ秒）</td> <td><code>1684567890123</code></td> </tr> </tbody> </table> <p>1つのCSVに複数の機体・船舶が含まれている場合も、自動でグループ化して表示します。</p> <h2 id="参考情報">参考情報 </h2><ul> <li><a class="link" href="https://visualizing.jp/ads-b/" target="_blank" rel="noopener" >ADS-Bとは</a></li> <li><a class="link" href="https://visualizing.jp/ais/" target="_blank" rel="noopener" >AISとは</a></li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Featured image of post Data Illustrator" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Data Illustrator は，プログラミング不要で視覚的にデータ可視化を作成できるウェブアプリです。 Figma や Adobe Illustrator のように，ベクターデザイン操作感でグラフィックを描く感覚でチャートを生成できることを目指しています。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>直感的な描画・選択・操作ができる ベクターデザインライクなインターフェース。 </li> <li>データとグラフィックの結合（データ結合）をサポート。 </li> <li>自動的な視覚エンコーディング：データ列を色・形・位置などの視覚属性に割り当てて即座に反映。 </li> <li>Canvas（キャンバス），Data Panel（データパネル），Layers Panel（レイヤーパネル），Property Inspector（プロパティ検査）などの UI コンポーネントで，編集と構造化が可能。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを インポート して データテーブルを表示。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>図形を描画・選択・編集。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>データ列を図形の位置・色・サイズなどの属性に バインド。即時に更新される。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>作成したビジュアライゼーションを エクスポート/保存。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV)</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Featured image of post Gephi Lite" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gephi-lite.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Gephi Lite" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Gephi Lite</div><div class="external-link-card__url">gephi-lite.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Gephi Lite は、ネットワークグラフ（関係性の可視化）をブラウザ上で手軽に行えるWebアプリケーションです。ノード（点）とエッジ（線）で構成されるデータを読み込み、レイアウト計算・色分け・フィルタリングなどを直感的に操作できます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li><strong>グラフの可視化</strong>: ノードとエッジの関係をインタラクティブに表示。ズーム・パン・ノード選択が可能</li> <li><strong>レイアウト計算</strong>: ForceAtlas2、Force Directed、Circular、CirclePack など複数のレイアウトアルゴリズムを搭載</li> <li><strong>外観設定</strong>: ノードやエッジの色・サイズ・ラベルを、属性値に基づいて自動的に割り当て</li> <li><strong>フィルタリング</strong>: 属性値や範囲指定でノード・エッジを絞り込み表示</li> <li><strong>メトリクス計算</strong>: 次数、PageRank、媒介中心性、Louvain コミュニティ検出などのネットワーク分析指標を算出</li> <li><strong>データテーブル</strong>: ノード・エッジの属性を一覧表示・編集</li> <li><strong>エクスポート</strong>: グラフ画像（PNG）やグラフデータ（GEXF）として書き出し</li> <li><strong>日本語／英語 自動切替</strong>: ブラウザの言語設定に応じてUIを自動で出し分け</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ol> <li>ページにアクセスすると、サンプルグラフまたは空のワークスペースが表示されます</li> <li>画面上部の「データファイルを開く」ボタン、またはファイルのドラッグ＆ドロップでデータを読み込みます</li> <li>左サイドメニューから「レイアウト」を選び、アルゴリズムを実行してノードを自動配置します</li> <li>「外観」メニューで、属性に応じた色やサイズを設定し、グラフを見やすく調整します</li> <li>「フィルター」や「メトリクス」で分析を深めます</li> <li>完成したグラフは画像（PNG）やデータファイル（GEXF）としてエクスポートできます</li> </ol> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><p>以下のファイル形式に対応しています。</p> <table> <thead> <tr> <th>形式</th> <th>拡張子</th> <th>説明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>CSV</strong></td> <td><code>.csv</code></td> <td>エッジリスト形式。1行目にヘッダー（Source, Target 等）、2行目以降に各エッジのデータを記述。最もシンプルな形式</td> </tr> <tr> <td><strong>GEXF</strong></td> <td><code>.gexf</code></td> <td>Gephi 標準のXML形式。ノード・エッジの属性や視覚情報を豊富に保持</td> </tr> <tr> <td><strong>GraphML</strong></td> <td><code>.graphml</code></td> <td>XMLベースの標準的なグラフ記述形式</td> </tr> <tr> <td><strong>Graphology JSON</strong></td> <td><code>.json</code></td> <td>Graphology ライブラリのJSON形式</td> </tr> </tbody> </table> <p><strong>CSVファイルの書式例：</strong></p> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code class="language-csv" data-lang="csv"><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Source</span>,<span style="color:#e6db74">Target</span>,<span style="color:#e6db74">Weight</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Alice</span>,<span style="color:#e6db74">Bob</span>,<span style="color:#e6db74">1.0</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Bob</span>,<span style="color:#e6db74">Charlie</span>,<span style="color:#e6db74">2.0</span> </span></span><span style="display:flex;"><span><span style="color:#e6db74">Alice</span>,<span style="color:#e6db74">Charlie</span>,<span style="color:#e6db74">1.5</span> </span></span></code></pre></div><ul> <li>1行目はヘッダー（必須）</li> <li><code>Source</code>（または <code>From</code>, <code>Src</code>）列と <code>Target</code>（または <code>To</code>, <code>Dst</code>）列を自動検出します</li> <li>その他の列（Weight など）はエッジの属性として取り込まれます</li> <li>ノードは Source / Target の値から自動生成されます</li> <li>文字コードは <strong>UTF-8</strong> および <strong>Shift_JIS</strong> に対応しています</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/images/cover_parallel-coordinates.png" alt="Featured image of post Parallel Coordinates" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://parallel-coordinates.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/images/cover_parallel-coordinates.png" alt="Parallel Coordinates" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Parallel Coordinates</div><div class="external-link-card__url">parallel-coordinates.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>多次元データの比較・探索に特化したインタラクティブなチャートです。CSVファイルをアップロードするだけで、数値項目が平行な軸として並び、各行がそれらを横断する折れ線として描画されます。軸ごとのブラッシングで条件に合うデータだけを絞り込み、パターンや外れ値を直感的に発見できます。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>ブラッシング: 各軸を縦方向にドラッグして範囲を指定し、条件に合うデータだけをフィルタリング</li> <li>軸の並べ替え: 列名を横にドラッグして軸の順序を自由に変更。関連する指標を隣り合わせに配置して比較</li> <li>スケール切り替え: Original（元の値）、Min-Max（0-1正規化）、Z-Score（標準化）の3モードで表示を切り替え</li> <li>テーブル連動: 下部のデータテーブルはブラッシング結果に連動。行にホバーするとチャート上の対応ラインがハイライト</li> <li>エクスポート: フィルタリング結果をCSV、チャート画像をSVG/PNGで書き出し</li> <li>シェア — 現在の表示状態をURLで共有。SNS向けOGP画像も自動生成</li> <li>プロジェクト保存: データと設定（スケール、軸順序、ブラシ範囲）をクラウドにサムネイル付きで保存・復元</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li>「CSV Upload」でデータを読み込む（または「Sample」でヨーグルト栄養データを試す）</li> <li>軸を縦にドラッグして気になる範囲を絞り込む</li> <li>必要に応じてScaleをMin-MaxやZ-Scoreに切り替え、異なる単位の指標を比較</li> <li>軸名を横にドラッグして、比較したい項目を隣に並べる</li> <li>テーブルの行にマウスを合わせると、チャート上で該当ラインがハイライトされる</li> <li>結果をCSV/SVG/PNGでエクスポート、またはプロジェクトとしてクラウドに保存</li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>ファイル形式: CSV（カンマ区切り、UTF-8）</li> <li>構造: 1行目がヘッダー（列名）、2行目以降がデータ</li> <li>数値列: 自動判定され、チャートの軸として表示される</li> <li>文字列列: テーブルには表示されるが、チャートの軸には含まれない</li> <li>欠損値: 空セルは欠損として扱われる</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Featured image of post Vega Editor" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Vega Editor は、Vega および Vega-Lite ビジュアライゼーション仕様 を記述・編集・プレビューできる Web ベースの IDE（エディタ）です。JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリングできます。Vega と Vega-Lite は宣言的な可視化文法であり、データと表示ルールを JSON で定義してグラフを生成します。 </p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>テキストエディタ／コードビュー&hellip;Vega/Vega-Lite の JSON を入力・編集するエディタを提供。 </li> <li>リアルタイムプレビュー&hellip;編集した仕様を即座に可視化としてブラウザ上で表示。 </li> <li>サンプル・テンプレ&hellip;例示スペックを読み込み、学習・試行錯誤が可能（公式版の特徴としてあり）。 </li> <li>Vega / Vega-Lite モード切替&hellip;両方の仕様を選んで編集・プレビューできる（公式ツールの標準機能）。 </li> <li>共有／エクスポート&hellip;仕様を GitHub Gist などに保存・共有できるバックエンド連携が存在（Vega 公式版機能）。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>JSON 形式で仕様を書く&hellip;Vega または Vega-Lite の仕様をエディタに入力。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>プレビューを見る&hellip;書いた仕様がリアルタイムでレンダリングされ、結果を確認可能。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>必要に応じて保存・共有&hellip;仕様を Gist 等に保存して他者と共有（バックエンド連携時）。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>JSON（Vega / Vega-Lite 仕様）&hellip;可視化の定義（データ参照、変換、エンコーディング、マーク等）を JSON で記述します。 </li> <li>データソースとしての表形式&hellip;Vega/Vega-Lite では JSON 内に直接埋め込むか、CSV/TSV ファイルへの URL 参照などで外部データを読み込み可能です（仕様一般）。 </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/images/cover_voyager2.jpg" alt="Featured image of post Voyager2" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://voyager2.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/images/cover_voyager2.jpg" alt="Voyager2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Voyager2</div><div class="external-link-card__description">データ探索（Exploratory Data Analysis, EDA）を支援するビジュアライゼーションツール</div><div class="external-link-card__url">voyager2.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Voyager 2 は、データ探索（Exploratory Data Analysis, EDA）を支援するビジュアライゼーションツールです。ブラウザ上でデータを読み込み、視覚化をインタラクティブに探索・生成できます。元のプロジェクトは Vega エコシステム上で開発された Voyager のフォーク／派生であり、手動チャート指定と自動推薦を組み合わせた探索支援を特徴とします。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>データ探索インターフェース&hellip;データを読み込んでフィールド一覧、チャートエンコーディング、フィルタリングなどのパネルで操作可能。 </li> <li>視覚化の推薦機能&hellip;現在の可視化（focus view）に関連するチャート（related views）や、複数のチャート候補を wildcards で自動生成して一覧表示。 </li> <li>部分指定による複数チャート生成&hellip;Wildcard（ワイルドカード）を使い、複数の視覚化仕様を同時に生成・比較できる。 </li> <li>インタラクティブ操作&hellip;ドラッグ＆ドロップ等で encoding チャネルにフィールドを割り当て、リアルタイムで可視化を更新。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>データを読み込む&hellip;CSV 等の表形式データをロードし、フィールド一覧を確認。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>可視化を指定する&hellip;エンコーディングチャネル（例：x 軸、y 軸、色など）にフィールドをドラッグして視覚化を作成。</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>探索支援を使う&hellip;Wildcards を使って複数ビューを同時生成したり、関連ビューを推薦してデータを広く探索。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>結果を調整／比較&hellip;推薦された視覚化や生成されたチャートを比較しながら、分析を深める。 </li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV、TSV)</li> <li>JSON</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/images/cover_wordcloud.png" alt="Featured image of post Word Cloud" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://word-cloud.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/images/cover_wordcloud.png" alt="Word Cloud" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Word Cloud</div><div class="external-link-card__description">日本語に特化したWord Cloud</div><div class="external-link-card__url">word-cloud.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>Word Cloud は、テキストデータ内の単語の出現頻度を視覚化し、頻度の高い語を大きく表示する「ワードクラウド」をブラウザ上で作成できる Web ツールです。</p> <p>ワードクラウドは、文章やテキストデータの主要なキーワードを視覚的に直感的に把握するための可視化手法として使われます。単語の大きさや色で出現頻度の傾向を表現します。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>テキスト入力／アップロード&hellip;テキストファイルやテキストデータを入力してワードクラウドを生成します。</li> <li>頻度解析&hellip;単語の出現頻度をカウントし、頻度に応じて単語サイズを調整します。 </li> <li>ワードクラウド表示&hellip;単語の頻度に応じた大きさ・配置でワードクラウドを描画します。</li> <li>カスタマイズ&hellip;フォントサイズの最大/最小設定や、色・レイアウトの調整などが可能（一般的な実装として）。</li> <li>出力／保存&hellip;生成結果を画像や SVG として保存できるインターフェースを提供します。</li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>テキストデータを入力／アップロード&hellip;テキストエリアやファイルアップロードを使って文章データを読み込みます。</li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>ワードクラウドを生成&hellip;「生成」ボタン等をクリックすると、テキスト内の単語頻度に基づいてワードクラウドが表示されます。</li> </ol> </li> <li> <ol start="3"> <li>カスタマイズ&hellip;フォントサイズ・色・レイアウト設定等をパラメータを調整します。</li> </ol> </li> <li> <ol start="4"> <li>結果の保存&hellip;生成されたワードクラウドを PNG／SVG や CSV でダウンロードして利用できます。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>入力形式 <ul> <li>テキスト（TXT） や コピー＆ペースト可能な文字列：ツール上で直接入力する形式。</li> <li>CSV / TXT ファイル：単語リストやテキストデータを含むファイルをアップロード可能（一般的なワードクラウドツールとして想定）。</li> </ul> </li> <li>出力形式 <ul> <li>画像（PNG / SVG）：視覚化されたワードクラウドを画像として保存できます。</li> <li>CSV：形態素解析したトークン（単語）と頻度のデータを保存できます。</li> </ul> </li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/histogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/histogram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>あるデータ変数を小さい順に並べ直し、その分布を示します。 ビンとよばれるデータ幅を指定し、そのビンごとにデータの個数を示します。ビンの幅とその結果としての数が、ヒストグラムの外観を決めます。</p> <p>ビンの数が少なければ外観が大雑把になり細かい差異に気づけず、逆に数が多すぎると、外観が細か すぎて傾向を大づかみすることが難しくなります。ビンの幅をさまざまに調整すること自体が、データの特徴を把握することにつながります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/ <img src="https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/images/cover-quickchart.png" alt="Featured image of post QuickChart UI" /><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://quickchart.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/images/cover-quickchart.png" alt="QuickChart UI" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">QuickChart UI</div><div class="external-link-card__description">URLだけでチャート画像生成</div><div class="external-link-card__url">quickchart.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="どんなツールか">どんなツールか？ </h2><p>QuickChart は、URLのみで、指定したデータとチャート定義（Chart.js 形式）から 静的なチャート画像（PNG 等）を即座に生成できるツールです。</p> <p>サーバー-サイドやメール、レポート、ドキュメントなど JavaScript 実行環境が無くても画像として埋め込み可能なグラフを作れるのが特徴です。 </p> <p>本ツールはそのためのURL指定をGUIで手軽に行えるツールです。</p> <h2 id="機能">機能 </h2><ul> <li>チャート画像生成&hellip;URL のパラメータやクエリ文字列で指定した設定から、棒グラフ、折れ線、円グラフなどの 静的なチャート画像を生成。 </li> <li>URL だけで完結&hellip;複雑なライブラリの導入なしに、URL のクエリだけでグラフを作成可能。 </li> <li>画像として利用可能&hellip;生成したチャートは PNG 等の画像として出力されるため、ウェブページ、レポート、メールに埋め込みやすい。 </li> </ul> <h2 id="使い方">使い方 </h2><ul> <li> <ol> <li>URL のクエリパラメータに チャート設定を JSON 形式で指定。 </li> </ol> </li> <li> <ol start="2"> <li>生成された 画像 URL をそのまま使う／ダウンロードする。</li> </ol> </li> </ul> <h2 id="データ形式">データ形式 </h2><ul> <li>表データ(CSV)</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/box-andwhisker-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/box-andwhisker-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>箱と線を用いて、5つの基本統計量を示します(図143)。 第1四分位 (25パーセンタイル)、 第2四分位(50パーセンタイル)、 第3四分位(75パーセンタイル)を箱の位置で示し、最小値、最大値を線の先端の位置で示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/density-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/density-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>確率分布を曲線で描きます。 曲線を描くためにカーネル密度推定を用いる場合は、カーネル密度プロットとよばれることもあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/violin-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/violin-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>密度プロットを左右反転させ、背中合わせにくっつけて内部に箱ひげ図と同等のものを同時に描きます。 下端が最小値、上端が最大値を示します。箱ひげ図よりもデータの内容を精緻に把握できます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/ridgeline-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/ridgeline-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>複数の変数やグループを比較するために、密度プロットをずらして並べて表示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>1データ＝1ドットで度数分布表を示します（図14-7）。1変数1で、軸は平行に並べます。横軸にデータ値やデータの階級を、縦軸に度数を配して点の数で度数を表したものです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/beeswarm-plot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/beeswarm-plot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>1データ=1ドットでデータ変数1つの分布を示します。 複数の変数を示す場合は1つのチャート内で色分けするか、平行して並べます。軸の上に並べず、均等に距離を保った集合体として描くため、特定のデータ幅でデータが集中したとしても、その集中度合いを面的に示すことができ、一つひとつを見分けられます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/strip-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/strip-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>各データを直線状にプロットした一次散布図です。1データ=1ドットで、1変数の分布を示します。その際、ビー・スウォーム・プロットのようになりゆきで広がるような配置をせず、あらかじめ指定した軸の範囲内でデータを描画します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/pie-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/pie-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>円の内部の角度によって、データ値の大きさを割合で示します。近年は利用に否定的な意見も多いですが、項目数が多かったり、3D描画して割合の見え方を歪めたりするなどの不適切な見せ方をしなければ問題ありません。</p> <p>項目数は最大で6つ程度で、それ以上になるようでしたら別チャートの使用を検討するとよいでしょう。</p> <p>内部をくり抜いたドーナツ・グラフとよばれる派生型もあります。これは角度の視認が不可能になっているため、角度による数値の読み取りに深刻さが不要の場合や、演出上、効果的な場合を除き、利用しない方がよいでしょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/mekko-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/mekko-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>100%積み上げ棒グラフの軸が二軸あるようなチャートです。2つの変数について、その割合を同時に示すことが特徴です。シンプルに見えて、意外に読み解きづらいので、凡例やアノテーションで理解しやすく補完することが重要です。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/waffle-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/waffle-chart/ <p>ワッフルとは格子模様のついたお菓子で、見た目がこれに似ていることから名づけられました。1つのカテゴリについて、10×10の100個の四角を格子状に並べて、色の塗り分けによって、全体に占める割合を示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stacked-densities/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stacked-densities/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>密度プロットを用いて複数の変数を同時に示し、かつ表示領域いっぱいを100%とし、その割合を示します。100%積み上げ棒グラフと異なり、横軸で連続変数をあつかえます。縦軸はカーネル密度推定の結果を相対的に示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gauge-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gauge-chart/ <p>半円を用いて構成比を示します。単に割合だけでなく、一人ひとりを丸などのシンボルで示し、議席数と割合を同時に示すこともあります。議会における獲得議席数で利用される事例が有名です。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bar-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>1つのディメンション(切り口)に対して、1つのメジャーの大きさを長さで示します。たとえば都道府県ごと(デイメンション)の人口(メジャー)を知りたい場合などが該当します。多くの人が読み方を知っており、数値を長さで伝える伝達の正確さから、多くの場面で利用できるでしょう。</p> <p>長さで示しつつ、面積で伝えていることでもあるので、四角のかわりに三角を用いることは避けましょう。長さと面積は比例せず、データ値をどちらで読み取ればよいのか不明であり、誤認を招くおそれがあるからです。</p> <p>棒が垂直(上下方向)に伸びる縦棒グラフと、棒が水平(左右方向)に伸びる横棒グラフに、本質的な違いはありません。慣習的には説明変数を横軸、目的変数を縦軸に置くことが多いため縦棒グラフが使われがちですが、この慣習はそこまで気にする必要はありません。</p> <p>縦棒グラフが望ましい場合は以下です。</p> <ul> <li>折れ線グラフと同一スペースに棒グラフを表示させたい場合</li> <li>チャートを表示するスペースがどちらかというと横に長く、かつディメンション数が多い場合</li> </ul> <p>横棒グラフが望ましい場合は以下です。</p> <ul> <li>ディメンションのラベルの文字数が長いものが多い場合</li> <li>アノテーションを記載したい場合</li> <li>チャートを表示するスペースがどちらかというと縦に長く、かつディメンション数が多い場合</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stacked-bar-chart-numeric/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stacked-bar-chart-numeric/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>1つのディメンション(切り口)に対して複数のメジャーを同時に高さとして示します。メジャーは色かテクスチャで塗り分けます。メジャーの数値を実数であつかいます。</p> <p>長さによって割合を示すので、円グラフによる角度よりも正確に認識しやすく、数値をより正確に伝達するには、円グラフよりもこちらを利用するとよいでしよう。</p> <p>メジャーの数値を割合として示すチャートは100%積み上げ棒グラフというよび名で区別します。チャート表示領域いっぱいを100%とし、各メジャーを割合で示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/grouped-bar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/grouped-bar-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>複数のディメンション(切り口)に対して1つのメジャーを高さとして示します。棒の位置はグループが視認できるようまとめます。グループ棒グラフとしてグループでまとめつつ、同時に積み重ねグラフ化する(メジャーを積み重ねる)ことは避けましょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/heatmap/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/heatmap/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>敷き詰めた四角の内側に色でデータ値を示します。相関を見るためのものではなく、たとえばカレンダーのように左上から右下まで順序に従って色を示すようなものが該当します。見た目が似ていますが、相関を見るためのチャートはコレログラムとよびます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bullet-graph/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bullet-graph/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>棒グラフと並行して示し、日標との差分や定性的な評価 (よい。 普通・悪いなど)を棒の内側に示します(図14‐20)。 棒と同じ方向に細い罫線を掲載することで、その数量を示すこともありますし、日標値を区切りとして示すこともあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/symbol-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/symbol-chart/ <p>何かしらのシンボル(円や正方形など)を用いて、その面積や色でデータ値を表します。 並び順は制約されておらず、大きい順に中心から周囲へ配置したり、左から右へ配置したりすることがあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isotype-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isotype-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>ピクトグラムを用い、該当する個数を並べることで数量を示します。さまざまな種類のピクトグラムを用いることで、カテゴリを示せます。ただし、あつかっているテーマに沿ったピクトグラムであることが望ましいです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/radar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/radar-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>極座標系で複数の変数を持つグループ同士を比較するのに最適なチャートの1つです。たいていグループ数を一周(360度)で割った角度で、均等に配置します。パランル・コーディネイトを極座標系にしたものといえます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/polar-area-chart-numeric/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/polar-area-chart-numeric/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>極座標系で角度が等しいチャートで、定性データを角度に割り当て、定量データを原点からの長さとして比較します。極座標に配置した棒グラフをイメージするとよいでしょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-coordinates/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-coordinates/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>チャート名自体が座標系のあり方を表し、複数の軸が平行に並んでいます。レーダー・チャートとの違いとして、「より多くの変数を同時に比較する」「軸の順序を変えることで相関する変数を探す」 「ブラッシングとよばれる、軸に対してのデータのフィルタリングをする」(ツールの機能による)があります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-sets/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-sets/ <p>パランル・コーディネイトから着想を得ていますが、テキストデータの頻度を表現している、折れ線ではなく面で表現しているという違いがあります。一番優先度の高い軸の値に応じて着色されることが多く、色を手がかりにチャートを探索できます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/scatterplot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/scatterplot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>2つのメジャー変数の相関を知るために利用します。あるデータセット内で相関する変数を探すためには、散布図行列を利用します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bubble-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bubble-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>散布図と同様ですが、さらに円の大きさと色という2つの視覚属性へ、2つの変数を割り当てられます。相関の傾向と同時に、それがグループごとに特徴の違いがあるのかどうかなどを効果的に確認できます。なお、本書では散布図へ2つの視覚変数を付与したチャートをバブル・チャートとよび、円を用いたシンボル・チャートと区別します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/scatterplot-matrix/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/scatterplot-matrix/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>あるデータセット内の変数を総当たりで相関を探すために、変数を同じように行列に並べ、その交差する箇所にそれぞれの変数を用いた散布図を描くことで、より効率よく探索できます。</p> <p>交差する2つの変数が同一のものの場合、相関を知る必要がないため、そこにはヒストグラムを示します。交差する2つの変数に順序はないため、同じ2つの変数の組み合わせが2箇所に存在することになります。そのため、同じものを表示するのではなく、1箇所に相関係数を示すことがあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/correlogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/correlogram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>散布図行列よりもさらに端的に相関関係が知りたい場合に使用します。変数を同じように行列に並べ 、その交差する箇所にそれぞれの変数を用いた相関係数を主に色で示します。そのうえで、同一の変数同士や一度登場した組み合わせを省略します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/word-crowd/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/word-crowd/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://word-cloud.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_wordcloud.png" alt="Word Cloud" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Word Cloud</div><div class="external-link-card__description">日本語に特化したWord Cloud</div><div class="external-link-card__url">word-cloud.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>文書や段落、文章中に登場する単語を、その頻度をもとに文字サイズを決定し、チャート描画エリアの中心を原点に、その周囲へ単語そのものを配置します。ただし単語の元々の文字数が大きさに影響を与えることから正確な数値の読み取りには向いていません。</p> <p>文字色には別の変数を割り当てられますが、世の中のワード・クラウドには意味なくランダムな着色がなされているものも多く、それは表現としては不適切(ノイズ)となります。適切な変数がなければ無理にカラフルにする必要はありません。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/word-bubbie/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/word-bubbie/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://word-cloud.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_wordcloud.png" alt="Word Cloud" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Word Cloud</div><div class="external-link-card__description">日本語に特化したWord Cloud</div><div class="external-link-card__url">word-cloud.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>ワード・クラウドの点である「単語の元々の文字数が大きさに影響を与えることから正確な数値の読み取りには向いていない」点を解消した表現で、ワード・クラウドにおける単語の背景に円を配置し、その円の面積で数値を表現します。単語の文字サイズでは数値を表現しませんが、階級分類的にいくつかのサイズで描き分ける場合もあります。円同士は原点を中心にまんべんなく配置されることが多いです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/venn-diagram-euler-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/venn-diagram-euler-diagram/ <p>複数の属性(複数の属性に同時に所属しうるという点で、カテゴリというよりはタグ)に含まれる文字のデータを可視化します。閉曲線(閉じた曲線で作られた閉じた図形)を使って集合理論的な関係を示す図として知られています。</p> <p>ベン図は数学や論理学などで「集合のすべての交差を示さなければならない」場合に使用します。一般的に想定する組み合わせのみを示せばよいチャートはォイラー図とよびます。</p> <p>一般的にはベン図の方がよび名としては普及していますが、実態としての利用頻度はオイラー図を用いることが多く、不一致があるのは注意しましょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stem-and-leaf-piot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stem-and-leaf-piot/ <p>基本的な構造として、データ値を2つの部分に分けて表示します。幹 (Stem)はデータの主要な部分を表し、通常は垂直に配置されます。葉 (Leaf)はデータの詳細な部分を表し、水平に配置されます。ヒストグラムのようですが、偏りを棒(面積)で示す代わりにデータ値を直接記述します。駅の時刻表がまさにこのチャートです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-scatterpiots/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-scatterpiots/ <p>散布図のドット表示のところにデータ値を示す字体や単語を直接表示します。バリエーションとしてはバブル・チャート化(色や大きさへ別な変数を割り当てる)したものもあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/line-chart-with-river-labei/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/line-chart-with-river-labei/ <p>折れ線グラフの折れ線表示のところに線の内部や線の代わりにデータ値である文章を直接表示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-coordinates-with-river-label/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/parallel-coordinates-with-river-label/ <p>パランル・コーデイネイトの折れ線表示のところに線の内部や線の代わりにデータ値である文章を直接表示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-graph/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-graph/ <p>関係のある単語同士をリンクとして接続したネットワーク・グラフ図です。ノードとしては字体や単語を直接表示し、リンクは線で表現します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-mekko-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-mekko-chart/ <p>通常のメッコ・チャートの矩形の内部に、該当するデータ値をテキストで直接表示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-stacked-bar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/typographic-stacked-bar-chart/ <p>通常の積み重ね棒グラフの矩形の内部に、該当するデータ値をテキストで直接表示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/text-skimming/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/text-skimming/ <p>文章の段落を主役として、そこへ内部データを適用します。文章の可読性を上げるために、内在する特性を内部データとして加工し、視覚表現に用います。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/spark-words/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/spark-words/ <p>文章の段落を主役として、そこへ外部データを適用します。文章に関係あるデータをチャートなどで描画し、そこで用いられている色を文中の該当する単語や文章へ適用することによって、テキストと外部データの相互参照性を高めます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/line-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/line-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>ー般によく用いられるチャートです。 横軸で時間を示し、縦軸に時間以外の変数を割り当てます。データポイント同士を線で接続することで、線の傾きにより変化の大きさが視覚的にわかります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/area-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/area-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>折れ線グラフとほぼ同じ作りで、違いは線と軸で囲われた面を色で着色することです。複数のアイテムを1つのチャート内で表示しようとすると、重なりで適切に面が見えない状態になることがあるので注意が必要です。その場合は 着色を半透明の色で行うか、データを集計し直してZ軸で重ならず積み重なるようにするか、代わりにストリームグラフを用いるとよいでしょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stream-graph/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/stream-graph/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>積み重なっている面グラフのようなものですが、明確な横軸を描かず、横軸にあたる箇所から上下の両方向を用いて、数量を面積として表示します。使用するツールによっては、読み込むデータファイル内での列の順番によって異なる形状のグラフが生成されることもあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/connected-scatterplot/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/connected-scatterplot/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>普通の散布図のように二軸に変数を割り当てます(図16‐7)。 そして描画された点を時系列の順で接続します。両軸には日時スケールが使用されません。2つの変数間の時間差をループの形として効果的に表現できたり、形状の特徴的な部分にアノテーションをつけやすいという利点がありますが、新奇性と解読の難しさのトレードオフとなります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/diverging-bar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/diverging-bar-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>分岐的データ(対立する二者や増加と減少をあつかったデータ)で時系列による変化を棒グラフで表しています。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/diverging-stacked-bar-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/diverging-stacked-bar-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>分岐的棒グラフと同様のチャートですが、複数の数値変数を同時にあつかうことができます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/candlestick-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/candlestick-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>時系列の最小単位ごとに、最大値や最小値、開始値や終了値というデータを同時に示します。株式市場の値動きなど社会活動を対象に利用されるほか、気温などの自然現象にも用いられることがあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gantt-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gantt-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>横軸に時間軸をとり、カテゴリごとの期間を示します。人やサービスの活躍した期間の比較や、1つのプロジェクトの時系列としての内訳を示す目的で利用します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bump-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bump-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://data-illustrator.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_data-illustrator.jpg" alt="Data Illustrator" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Data Illustrator</div><div class="external-link-card__description">多様なチャートを手軽に作成</div><div class="external-link-card__url">data-illustrator.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>時間の経過に伴い、あるアイテムの順序がどう変化したかを示します。折れ線グラフをシンプル化し、順序の変化に特化したものといえます。数値のデータであっても、順序へ変換して利用します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/timedistance-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/timedistance-diagram/ <p>鉄道の「ダイヤ」で用いられます。時系列と駅や地名などの移動距離の二軸を取り、車両などの移動する物体がいつ、どこにいるかを線で示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/calendar-heat-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/calendar-heat-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>カレンダーのように並んだマスロに、主に色でデータ値を示します。カレンダーでは週や月といった周期的な日時に沿った形でデータ値を示せます。データにある周期性を予断なく発見するというよりは、社会的な慣習にあった形で分布や周期性などを確認するのに向いています。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circular-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circular-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <hr> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cytoscape.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="images/cover_cytoscape.jpg" alt="Cytoscape" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Cytoscape</div><div class="external-link-card__url">cytoscape.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>たいていアナログ時計でいう12時の位置から、円周に沿って時間の経過を表し、折れ線や面、棒で値を示します。時間の経過が一周で完結するように配置が割り当てられます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/polar-area-chart-time/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/polar-area-chart-time/ <p>角度が等しく、一定の時間経過を示し、原点からの距離で別のデータ変数の大きさを示します。フローレンス・ナイチングール(Florence Nightingale)の鶏冠チャートは、このチャートを時系列チャートとして用いているのですが、現代において時系列で用いることはあまりありません。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/spiral-chart/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/spiral-chart/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>たいてい時計でいう12時の位置から円周に沿って時間の経過を表しますが、サーキュラー・チャートやポーラー・エリア・チャートのように一周で完結せず、スパイラル状にデータを表すことで周期性を浮かび上がらせます。ただし、スパイラル状に2周、3周と描くことで比較しづらくなる欠点があります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>1ドット=1データとして、データをドット(丸)で示し分布を表します。ドットの大きさに変数を割り当てることはしません 鰭りり当てたものはシンボル・マップとよぶ)。個別データと1対1対応しており、空間上の特定アイテムの検索が 可能です。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-density-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dot-density-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>ドット・マップとは異なり、1ドット=複数データポイントとしてデータをドット(丸)で密度の分布を示します (図17‐7)。ドットの大きさに変数を割り当てることはしません。個別データに注目するよりも、大規模なデータセットを対象に連続的な現象を把握したい場合に用います。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/graduated-symbol-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/graduated-symbol-map/ <p>丸や四角、星、もしくはテーマに沿った図形を用いて、大きさや色にもそれぞれ変数を割り当てた地図をシンボル・マップとよび、そのうち階級区分したデータを用いたものです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/proportional-symbol-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/proportional-symbol-map/ <p>シンボル・マップのうち、階級区分しないデータを用いたものです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/3d-bar-chart-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/3d-bar-chart-map/ <p>データの発生地点が連続的である際、グリッド状に並んで配置された、3Dの棒の面積(高さ)および色、方向(上向きか下向きか)でデータを表現します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/graduated-flow-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/graduated-flow-map/ <p>地点間の流れや移動を表現する地図をフロー・マップとよび、そのうちデータを階級分類したものです。 比例的フロー・マップと比べると、全体の大まかな傾向を素早く把握しやすいです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/proportional-flow-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/proportional-flow-map/ <p>地点間の流れや移動を表現する地図をフロー・マップとよび、そのうちデータを階級分類しないものです。 段階的フロー・マップと比べると、より正確に詳細な分析がしやすいです。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/choropleth-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/choropleth-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <p><div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> </p> <p>国境や県境などの行政区割りごとの図形に、着色することでデータ値を示します。 地理的な列挙単位をそろえておきましょう。見慣れた地図が着色されることによる親しみやすさがありますが、行政区割りの面積の広狭により、データ値の大小の印象が阻害されるおそれがあります。データを階級分類するものとしないものがあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dasymetric-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/dasymetric-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>コロプレス・マップとほぼ同等ですが、区割りを行政区割りではなく、たとえば山や湖など人が住めないエリアを厳密に区別するなどして、地形的な精度をさらに上げています。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/continuous-cartogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/continuous-cartogram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>データ値を面積に割り当てた地図をカルトグラムとよび、そのうち国境や県境などの行政区割りをそのままに、色だけでなく面積にもデータ値を割り当てたものです。境目がそのままのため、隣接する地域が歪んだ面積の影響を相互に与え、全体的に歪んだ図形となります。見慣れた地図が歪む面白さがあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/noncontinuous-cartogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/noncontinuous-cartogram/ <p>カルトグラムのうち、国境や県境で地形を離して表示したうえで面積にデータ値を適用します。そのため隣接する地域の歪みの影響を受けません。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/pseudo-continuous-cartogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/pseudo-continuous-cartogram/ <p>都道府県などをすべて丸や正四角形、正六角形など同一の幾何図形で表現し、面積や着色でデータ値を表現します。 地形ではなく幾何図形を用いるため、面積によるデータ値の比較が行いやすいという特徴があります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gridded-cartogram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/gridded-cartogram/ <p>都道府県や市区町村などをすべて丸や正四角形、正六角形など同一の図形を用いて個数で面積を表現し、着色でデータ値を表現します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isolines-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isolines-map/ <p>階級分類しないデータを用いて、等値線で領域を区切ります。データ自体を離散的なカテゴリに分けるのではなく、データの自然な変化パターンに基づいて等値線の配置を決定することを意味します。等値線の間隔は、データの変化の大きさに応じて調整されます。データの変化が急な場所では等値線が密集し、緩やかな場所では疎になります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isopleths-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/isopleths-map/ <p>階級分類したデータを用いて、等値線で区切られた領域を着色します。 データ値は一定の階級に分類され、各階級に対応する色やテクスチャが割り当てられます。離散的なカテゴリに分けることで、特徴をよく明快に明らかにす ることができます。俗称として「ヒート ・マップ」とよばれることもありますが、正式名称ではありません。地図を用いない同名チャートと区別をつけるために、正式名称を使いましょう。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/chartmaps/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/chartmaps/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>地図上にその地域にちなんだデータを反映させた統計チャートを描画します。円グラフの場合、その全体の面積に変数を割り当てることもあります。地図の配置に沿ったスモール・マルティプルズともいえます。</p> <p>欠点は、たとえば南関東地方など都県が密集しているエリアでチャートを描画しきれず、別の場所へ移動させる(例 :東京都を東京湾上に設置する)とせっかくの効果が半減してしまうことです。</p> <p>チャートを小さくすると配置できるかもしれませんが、視認性に欠けてしまい効果的でない場合、本マップではなく通常のスモール・マルティプルズでの表示も検討してください。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/vector-field-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/vector-field-map/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://vega-editor.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_vega-editor.jpg" alt="Vega Editor" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Vega Editor</div><div class="external-link-card__description">JSON 形式で可視化仕様を書くことで、インタラクティブなグラフやチャートをリアルタイムにレンダリング</div><div class="external-link-card__url">vega-editor.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>連続的に存在するデータが、たとえば風向きなど方向とエネルギーを示す場合、各地点から起点に線を描くことで連続的データを描画します。気象データのサービスにおいて、気流や海流の表現として用いられることもあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/3d-choropleth-map/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/3d-choropleth-map/ <p>コロプレス・マップに高さを追加して3D化した地図です。2Dコロプレスでの色に加えて高さにデータ変数を割り当てることができ、統合ディメンションとして色と高さに同一のデータ変数を割り当てたり、分離ディメンションとして色と高さに別々のデータ変数を割り当てることもできます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/vertical-trees-horizontal-trees/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/vertical-trees-horizontal-trees/ <p>コネクション型で、ある一方向へ親・子・孫にあたるデータを配置します。縦に並べる場合は垂直樹とよび、横に並べる場合は水平樹とよびます。なお、コネクション型で多方向ヘデータを配置するものを多方向樹とよびます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/radial-trees/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/radial-trees/ <p>コネクション型で、極座標系の配置で中心に親、その外周に子、さらにその外周へ孫にあたるデータを配置します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/icicle-plots/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/icicle-plots/ <p>面型で、ある一方向へ親。子・孫にあたるデータを配置します。データ値自体はそれぞれの階層における相対的な割合を長さ(面積)で示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/sunburst/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/sunburst/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>面型で、極座標系の配置で中心に親、その外周に子、さらにその外周へ孫にあたるデータを配置します。 データ値自体はそれぞれの階層における相対的な割合を角度で示します。その見た目が爆発する太陽のようであることから「サンバースト」とよばれます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/treemaps/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/treemaps/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>面型・入れ子のチャートで、一つひとつのデータを四角で表現します。株式市場における時価と株価の増減を示すチャートが有名です。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circle-packing/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circle-packing/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>面型・入れ子のチャートで、一つひとつのデータを丸で表現します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/force-directed-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/force-directed-diagram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cytoscape.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cytoscape.jpg" alt="Cytoscape" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Cytoscape</div><div class="external-link-card__url">cytoscape.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gephi-lite.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Gephi Lite" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Gephi Lite</div><div class="external-link-card__url">gephi-lite.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>ノードに対して磁石とゴムをシミュレーションして、ノードを年間隔に離れて配置します。実行するたびに絶対配置が変更されることが多いので、複数のデータセットの比較には向いていません。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/arc-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/arc-diagram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>ノードを一列に並ベリンクを円弧状の線で示します。リンクの表現として線の太さや色で変数を表します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bio-fabric/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/bio-fabric/ <p>ノードを点ではなく水平線で示します。そのうえで、リンクについて垂直線で示します。こうすることで、コネクション型の顕著な欠点である、リンク数が膨大である際のリンクの線の視認性が著しく落ちてしまうことを解決しま す。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circular-layout/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/circular-layout/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://cytoscape.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_cytoscape.jpg" alt="Cytoscape" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Cytoscape</div><div class="external-link-card__url">cytoscape.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://gephi-lite.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_gephi-lite.jpg" alt="Gephi Lite" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Gephi Lite</div><div class="external-link-card__url">gephi-lite.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>存在するノードを均一に、円一周分に割り当てて配置します。そのうえでその円の内側でリンクを示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/chord-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/chord-diagram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>存在するノードを円一周分に割り当てて配置するのはサーキュラー・レイアウトと似ていますが、ノードの孤の角度にデータ値を割り当てます。そのうえで、その円の内側でリンクを示します。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/geography-based-connection/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/geography-based-connection/ <p>地図上にノードを示し、それらの関係性を線でつないで表現します。スペース変換に地理座標系を用います。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/alluvial-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/alluvial-diagram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>文字のデータ変数のセットが、さまざまなディメンション(年、出身国、研究カテゴリー、文書タイプ、出版ジャーナルなど)でどのようにグループ化されるかを示します。 データセット内の複数の文字のデータ変数がどのように関連しているかを示すのに適しています。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/sankey-diagram/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/sankey-diagram/ <p>このチャートを作ることができるのは&hellip;</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://rawgraphs.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_rawgraphs-db.jpg" alt="RAWGraphs2" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">RAWGraphs2</div><div class="external-link-card__url">rawgraphs.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://sankeymatic.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="https://tools.data-viz-lectures.com/images/cover_sankeymatic.png" alt="Sankeymatic" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">Sankeymatic</div><div class="external-link-card__url">sankeymatic.dataviz.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <p>プロセスまたはシステムの段階を流れる定量的なデータ変数の、流量と方向を視覚的にまとめたものです。高度なシステムを理解しやすくすることができます。マーケテイングのコンバージョン・ファネルとして利用することもできます。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/adiacency-matrix/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/catalogue/adiacency-matrix/ <p>マトリックス型のネットワーク図です。コネクション型ではノードの数によってリンクの視認性力S著しく悪くなる(ヘアボール問題とよぶ)ことがありえますが、隣接行列ではそのようなことはありません。ただし、他チャートと比べ て表示スペースを広く使用してしまいがちです。縦や横方向の並び順をあるデータ値で変更させることによって、探索を効率よくすることもあります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/privacy/ Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/privacy/ <p>第1版 制定日：2026年3月10日</p> <p>「データの道具箱]（以下「当サービス」）は、ユーザーの個人情報の保護を重要な責務と考え、以下のとおりプライバシーポリシーを定めます。</p> <p>本ポリシーでは、当サービスにおける個人情報の取扱いについて説明します。</p> <h2 id="1-取得する情報">1. 取得する情報 </h2><p>当サービスでは、以下の情報を取得する場合があります。</p> <h3 id="ユーザーが可視化分析するデータ">ユーザーが可視化・分析するデータ </h3><p>当サービスは、データの可視化・分析を主目的としたツールを提供しています。</p> <ul> <li> <p><strong>基本的な動作</strong> ユーザーがアップロードまたは入力したデータ（CSV、Excel、JSONなどのファイル内容、手入力データなど）は <strong>ほとんどの機能においてクライアントサイド（ユーザーのブラウザ内）</strong> で処理されます。<br> これらのデータは当サービスのサーバーに送信・保存されません。</p> </li> <li> <p><strong>保存機能を利用した場合</strong> 一部の可視化ツールにおいて、ユーザーが <strong>明示的に「保存」</strong> を選択した場合に限り、以下のデータのみサーバーに保存されます。</p> <ul> <li>保存を指示したチャート・設定データ</li> <li>OpenRefineによるデータ加工（作業データの消失を避けるための一時的な保存）</li> </ul> <p>保存されたデータは以下のように取り扱われます。</p> <ul> <li>ユーザーアカウントに紐づけられ、本人のみアクセス可能です。</li> <li>保存目的：保存した内容の再表示・編集・共有（ユーザーが許可した場合）</li> <li>保存期間：ユーザーが削除するまで（またはアカウント削除時に全削除）</li> <li>削除依頼があった場合、速やかに削除します。</li> </ul> </li> <li> <p><strong>個人情報が含まれるデータの取り扱いに関する注意</strong><br> 当サービスは、ユーザーが入力・アップロードするデータの <strong>内容を事前に確認・審査しません</strong> 。<br> 個人情報が含まれるデータを保存機能でサーバーにアップロードする場合は、<strong>ユーザー自身の責任</strong>で適切に取り扱ってください。<br> 保存機能を利用しない限り、個人情報を含むいかなるデータもサーバーに残ることは一切ありません。</p> </li> </ul> <p>保存機能を利用しない限り、入力・アップロードしたデータ（個人情報を含む場合も含めて）がサーバーに残ることは一切ありません。ただし、OpenRefineでは作業状態の消失を避けるために一時的な保存を行います。</p> <h3 id="保存期間">保存期間 </h3><ul> <li>保存機能を利用してサーバーに保存されたデータ（チャート、設定、元データなど）は、<strong>ユーザーが削除を指示するまで</strong> 保持されます。</li> <li>アカウント削除依頼があった場合、関連するすべての保存データは <strong>遅滞なく（通常は7日以内）</strong> 完全に削除されます。</li> </ul> <h3 id="ユーザーが入力する情報">ユーザーが入力する情報 </h3><ul> <li>氏名</li> <li>メールアドレス</li> <li>アカウント情報</li> <li>お問い合わせ内容</li> </ul> <h3 id="サービス利用時に取得される情報">サービス利用時に取得される情報 </h3><ul> <li>サービス利用履歴</li> <li>IPアドレス</li> <li>ブラウザ情報</li> <li>Cookieおよび類似技術による情報</li> </ul> <h3 id="決済に関連する情報">決済に関連する情報 </h3><p>当サービスでは、有料サービスの決済処理に外部決済サービス <strong>Stripe, Inc.</strong> を利用しています。</p> <p>ユーザーが入力するクレジットカード情報は <strong>Stripeのシステムに直接送信され、当サービスのサーバーには保存されません。</strong></p> <p>当サービスが取得する可能性がある決済関連情報は以下のような非機密情報に限られます。</p> <ul> <li>決済ステータス</li> <li>カードブランド</li> <li>カード番号の下4桁</li> <li>決済日時</li> <li>サブスクリプション状態</li> </ul> <h2 id="2-個人情報の利用目的">2. 個人情報の利用目的 </h2><p>取得した情報は以下の目的で利用します。</p> <ul> <li>サービス提供および運営</li> <li>ユーザーアカウントの管理</li> <li>サービスの改善および機能開発</li> <li>お問い合わせへの対応</li> <li>不正利用の防止</li> <li>利用規約違反への対応</li> <li>有料サービスの決済および契約管理</li> <li>重要なお知らせの通知</li> </ul> <h2 id="3-個人情報の第三者提供">3. 個人情報の第三者提供 </h2><p>当サービスは、以下の場合を除き、ユーザーの個人情報を第三者に提供することはありません。</p> <ul> <li>本人の同意がある場合</li> <li>法令に基づく場合</li> <li>人の生命・身体・財産の保護のため必要な場合</li> <li>公的機関からの要請があった場合</li> </ul> <h2 id="4-外部サービスの利用">4. 外部サービスの利用 </h2><p>当サービスでは、サービス運営のため以下の外部サービスを利用する場合があります。</p> <h3 id="stripe決済処理">Stripe（決済処理） </h3><p>有料サービスの決済処理は <strong>Stripe, Inc.</strong> により行われます。<br> ユーザーが入力したクレジットカード情報はStripeによって安全に処理され、当サービスがカード番号などの機密情報を取得・保存することはありません。Stripeによる個人情報の取扱いについては以下をご参照ください。</p> <p><a class="link" href="https://stripe.com/jp/privacy" target="_blank" rel="noopener" >https://stripe.com/jp/privacy</a></p> <h2 id="5-cookieおよびアクセス解析">5. Cookieおよびアクセス解析 </h2><p>当サービスでは、サービス改善および利用状況の分析のため、Cookieおよび類似技術を利用する場合があります。 Cookieはユーザーのブラウザに保存される小さなデータであり、個人を直接特定する情報を含むものではありません。 ユーザーはブラウザの設定によりCookieを拒否することができますが、その場合サービスの一部機能が利用できなくなる可能性があります。</p> <h2 id="6-個人情報の安全管理">6. 個人情報の安全管理 </h2><p>当サービスは、個人情報の漏洩・滅失・改ざんを防止するため、合理的な安全管理措置を講じます。また、クレジットカード情報については、PCI-DSSに準拠した決済サービス（Stripe）を利用することにより、当サービス側でカード情報を保持しない設計としています。</p> <h2 id="7-個人情報の開示訂正削除">7. 個人情報の開示・訂正・削除 </h2><p>ユーザーは、自己の個人情報について、開示・訂正・削除を求めることができます。</p> <p>ご希望の場合は、下記の問い合わせ先までご連絡ください。<br> 本人確認のうえ、合理的な範囲で対応いたします。</p> <h2 id="8-未成年の利用">8. 未成年の利用 </h2><p>未成年者が当サービスを利用する場合は、保護者の同意を得たうえで利用してください。</p> <h2 id="9-プライバシーポリシーの変更">9. プライバシーポリシーの変更 </h2><p>本ポリシーの内容は、必要に応じて変更されることがあります。</p> <p>重要な変更がある場合には、当サービス上で通知します。</p> <h2 id="10-お問い合わせ">10. お問い合わせ </h2><p>プライバシーポリシーに関するお問い合わせは、以下までご連絡ください。</p> <p>データの道具箱 運営者：矢崎裕一</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://forms.gle/UJL643uYbWXV2ZoM7" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media external-link-card__media--placeholder"><span class="external-link-card__media-icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">Google Forms</div><div class="external-link-card__title">お問い合わせ</div><div class="external-link-card__url">forms.gle</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <hr> <p>第1版 制定日：2026年3月5日</p> https://tools.data-viz-lectures.com/changelog/ Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/changelog/ <h2 id="ロードマップ">ロードマップ </h2><ul> <li>AIによるチャート選択おまかせの可視化ツール</li> <li>組織内でのプロジェクト共有</li> </ul> <p>など。随時追記していきます。</p> <ul> <li>✅ 制作したインタラクティブな可視化コンテンツの一般公開機能</li> <li>✅ CytoscapeやGephiなどで用いるデータのCSV対応</li> </ul> <h2 id="更新情報">更新情報 </h2><h3 id="2026年5月7日">2026年5月7日 </h3><p>データ可視化・データ加工ツール群の総合案内サイトとして <code>tools.data-viz-lectures.com</code> を準備しました。</p> <h3 id="2026年5月4日">2026年5月4日 </h3><p>データ可視化とデータ加工を別サービスとして扱う新しい料金体系へ移行しました。</p> <h3 id="2026年4月21日">2026年4月21日 </h3><p>認証とアカウントダッシュボードのドメインを分離しました。</p> <ul> <li><strong>新規登録・ログイン</strong>は <a class="link" href="https://id.data-viz-lectures.com/" target="_blank" rel="noopener" >https://id.data-viz-lectures.com/</a> を共通入口とします。</li> <li><strong>データ可視化のマイページ</strong>は <a class="link" href="https://app.dataviz.jp/" target="_blank" rel="noopener" >https://app.dataviz.jp/</a> でご利用いただけます。</li> <li><strong>データ加工のマイページ</strong>は <a class="link" href="https://app.dataprep.jp/" target="_blank" rel="noopener" >https://app.dataprep.jp/</a> でご利用いただけます。</li> </ul> <p>自動でリダイレクトされますが、ブックマークの更新をお願いします。</p> <h3 id="2026年4月16日">2026年4月16日 </h3><ul> <li>新規ツール「棒グラフ・クロスフィルター」を追加しました。CSVやTSVデータをアップロードするだけで、複数の棒グラフをクリックしてデータをクロスに探索（フィルター）できる、B.I.ツールで用意されているような機能のツールです。</li> </ul> <h3 id="2026年4月9日">2026年4月9日 </h3><ul> <li>チームや部署単位で利用できる「複数人で利用」プランの提供を開始しました。5名・10名・30名のプランからお選びいただけます。</li> </ul> <h3 id="2026年4月8日">2026年4月8日 </h3><ul> <li>一部のツールで発生していた共通ヘッダー周辺の表示不具合を解消しました。</li> </ul> <h3 id="2026年4月5日">2026年4月5日 </h3><ul> <li>「和暦⇔西暦 変換ツール」を追加しました。</li> </ul> <h3 id="2026年4月3日">2026年4月3日 </h3><ul> <li>「データ一覧」ページを開設しました。ナビゲーションバーからアクセスできます。各ツールで利用できるサンプルデータを一覧・検索し、データを選んで対応するツールを起動できます。</li> <li>各ツールのツールバーに「サンプルデータ」ボタンを追加しました。ツール上から直接、そのツールに対応したサンプルデータを選んで読み込むことができます。</li> </ul> <h3 id="2026年4月2日">2026年4月2日 </h3><ul> <li>アカウント画面のドメインが auth.dataviz.jp から app.dataviz.jp へ変更になりました。自動でリダイレクトされますが、ブックマークの更新をお願いします。</li> <li>ツール一覧ページを、誰でもアクセスできるサイト <code>https://www.dataviz.jp/</code> から、会員専用ページ <code>https://app.dataviz.jp/</code> へ移動しました。</li> </ul> <h3 id="2026年3月31日">2026年3月31日 </h3><ul> <li>OpenRefine「照合（名寄せ）」機能から呼び出して使える法人番号データベースの追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月24日">2026年3月24日 </h3><ul> <li>新規ツール「描いて答える折れ線グラフ」の追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月23日">2026年3月23日 </h3><ul> <li>新規ツール「3Dサーフェイス・チャート」の追加</li> <li>Parallel Coordinatesに公開機能の追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月18日">2026年3月18日 </h3><ul> <li>Gephi、Cytoscapeにおいて、CSV形式およびShift JISのデータファイルに対応</li> <li>ショーケースにRawGraphsを用いて、スパイラル・チャートの作例を追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月17日">2026年3月17日 </h3><ul> <li>RawGraphs、Parallel Coordinates、Voyager、Word Cloud、Data Illustratorにおいて、Shift JISのデータファイルに対応</li> </ul> <h3 id="2026年3月14日">2026年3月14日 </h3><ul> <li>新規ツール「パラレル・コーディネイト」の追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月12日">2026年3月12日 </h3><ul> <li>Tabulaにてセル内に含まれる不要な改行コードの削除</li> <li>新規ツール「テキスト・エンティティ抽出ツール」の追加</li> </ul> <h3 id="2026年3月11日">2026年3月11日 </h3><ul> <li>サービスを一般公開しました。</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/faq/ Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/faq/ <h2 id="本サービスについて">本サービスについて </h2><h3 id="データの道具箱とはどんなサービスですか">データの道具箱とはどんなサービスですか？ </h3><p>Excelよりも多様に、B.I.ツールよりも簡単に、小回りの利くデータ可視化（チャートやデータ地図、ネットワーク図）作成・データ加工ツールをたくさん用意しています。ブラウザですべて完結し、定額で使い放題で利用いただけます。</p> <h3 id="どんな人向けのサービスですか">どんな人向けのサービスですか？ </h3><p>データを扱うさまざまな人に向けたサービスです。</p> <ul> <li>Excelでは作れないチャートを作りたい人</li> <li>Pythonなどのプログラミングを使わずにデータ可視化をしたい人</li> <li>地図・ネットワーク・テキストなど特殊な可視化をしたい人</li> <li>データの整形やクレンジングを効率化したい人</li> <li>一般的な資料作成、マーケティングや行政、研究者、データジャーナリズムなど、幅広い用途で利用できます。</li> </ul> <h3 id="どんなデータ可視化が作れますか">どんなデータ可視化が作れますか？ </h3><ul> <li>さまざまなチャートを作りたい</li> <li>探索的なデータ可視化をしたい場合</li> <li>3D地図の可視化をしたい</li> <li>都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい</li> <li>ネットワークの可視化をしたい場合</li> <li>テキストの可視化をしたい場合</li> </ul> <p>などのニーズに応える可視化ができます。</p> <p>詳しくは<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-viz/">データ可視化ツールの違いと使い分け</a>ページをご覧ください。</p> <h3 id="どんなデータ加工ができますか">どんなデータ加工ができますか？ </h3><ul> <li>ビジュアルにわかりやすくデータをクレンジングしたい</li> <li>地図データとテーマデータを簡単に結合したい</li> <li>JSONの構造をいち早く把握したい</li> <li>文字化けを解消したい</li> <li>住所から緯度経度を簡単に算出したい</li> <li>PDFから表データを簡単に取り出したい</li> <li>駅などのPOIからの半径<em>mや徒歩</em>分をすばやく地図データ化したい</li> </ul> <p>などのニーズに応えるデータ加工ができます。</p> <p>詳しくは<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-wrangling/">データ加工ツールの違いと使い分け</a>ページをご覧ください。</p> <h3 id="このツールで作った成果物チャートなどの著作権は誰のものですか">このツールで作った成果物（チャートなど）の著作権は誰のものですか？ </h3><p>作成された可視化コンテンツの著作権はユーザーに帰属します。自由に公開・利用できます。</p> <h3 id="このツールで作った成果物チャートなどを商用利用できますか">このツールで作った成果物（チャートなど）を商用利用できますか？ </h3><p>はい。レポート、プレゼン、論文、書籍、Webサイトなどで自由に利用できます。</p> <h3 id="作業したファイルを保存することはできますか">作業したファイルを保存することはできますか？ </h3><p>データ可視化ツールについては、プロジェクトとして保存しておく機能を提供しています。それらはダッシュボードに一覧表示され、ワンクリックでそのプロジェクトを開くことができます。そのほかのツール（データ加工や色彩設計）は保存機能はなく、ダウンロードしてご活用いただければと思います。</p> <h3 id="プロジェクトとは何ですか">プロジェクトとは何ですか？ </h3><p>「データそのもの」と「ツール上での作業」をセットで「プロジェクト」と呼んでいます。</p> <h3 id="今すぐ使えますか">今すぐ使えますか？ </h3><p>現在はサービス構築とテスト中です。2026年3月ごろからサービス提供を開始します。</p> <h2 id="使い方">使い方 </h2><h3 id="ツールはインストールが必要ですか">ツールはインストールが必要ですか？ </h3><p>インストールは不要です。すべてのツールはブラウザ上で動作します。 特別なソフトウェアを導入する必要はなく、インターネット接続とWebブラウザがあれば利用できます。</p> <h3 id="プログラミングは必要ですか">プログラミングは必要ですか？ </h3><p>プログラミングは必要ありません。 データをアップロードまたは入力するだけで、チャートの作成やデータ加工を行うことができます。 専門的なツールを、できるだけシンプルな操作で使えるように設計しています。</p> <h3 id="どんなデータ形式に対応していますか">どんなデータ形式に対応していますか？ </h3><p>多くのツールでは、CSV形式のデータを利用できます。 ツールによっては、GeoJSONなど特定の形式のデータに対応しているものもあります。 各ツールのページに、対応データ形式やサンプルデータを掲載しています。</p> <p>Excelの場合はさまざまなデータ形式を作成できてしまうため、直接アップロードには対応せず、かわりに万能なデータクレンジングツール <a href="https://tools.data-viz-lectures.com/openrefine/">OpenRefine</a> を提供しています。</p> <h3 id="サンプルデータはありますか">サンプルデータはありますか？ </h3><p>ツールに付属するサンプル・データと、要望の多さを考慮したオリジナル・データの二種類のデータ・ポータルを用意しています。</p> <h2 id="料金契約">料金・契約 </h2><h3 id="料金はいくらですか">料金はいくらですか？ </h3><p>もっとも基本的な通常プランで、月額 ¥2,480です。 年額の場合は二ヶ月分ディスカウントがあります。 ツール利用に加え、月に一回、1対1でのコーチングがつくプランもございます。</p> <p>詳しくは<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/">料金プラン</a>ページをご覧ください。</p> <h3 id="サブスクリプションは自動更新ですか">サブスクリプションは自動更新ですか？ </h3><p>はい、Stripeのサブスクリプションの仕組みを用いて、お支払い日からプランに応じて、一ヶ月後もしくは一年後に自動更新されます。</p> <h3 id="解約はいつでもできますか">解約はいつでもできますか？ </h3><p>はい、いつでも可能です。手続き後は、自動お支払いが停止し、すでにお支払いいただいている有効期間までお使いいただけます。</p> <h2 id="データセキュリティ">データ・セキュリティ </h2><h3 id="個人情報や機密データは扱えますか">個人情報や機密データは扱えますか？ </h3><p>ツールで使用するデータは基本的にはサーバ側では保存されませんが、ツールによって処理方法が異なります。一部のデータ可視化ツールは作業中の状態を保存できる機能があり、そこではデータがサーバ側に保存されます。それ以外のツールではサーバ側で保持することはありません。</p> <h2 id="今後の展開">今後の展開 </h2><h3 id="ツールは今後増えますか">ツールは今後増えますか？ </h3><p>本サービスでは、ツールの追加や改善を継続的に行っています。 新しいデータ可視化ツールやデータ加工ツールを順次追加していく予定です。 一部ツールは変更または提供終了となる場合があります。 必要なツールや必要なデータは適宜リクエストをお伺いをして、可能なものは順次対応していく予定です。</p> <h2 id="導入組織利用">導入・組織利用 </h2><h3 id="チームや企業でも使えますか">チームや企業でも使えますか？ </h3><p>はい、チームや企業でも利用できます。 本サービスは、データ可視化やデータ加工の作業を効率化するツール群として、分析担当者や企画担当者など、さまざまな役割の人が利用できます。 チーム内でのデータ作業の共通ツールとして導入することも可能です。</p> <p>ただしご利用人数分のライセンスが必要になります。 多数アカウントの一括登録やボリューム・ディスカウントをご提供できますので、<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/contact/">お問い合わせ</a>ページよりお問い合わせください。</p> <h3 id="社内研修や教育用途にも使えますか">社内研修や教育用途にも使えますか？ </h3><p>はい、教育用途でも利用できます。 大学の授業や社内研修などで、データ可視化やデータリテラシーを学ぶためのツールとして活用できます。 単機能のツールが多いため、データの構造や可視化の仕組みを理解する教材としても利用しやすい構成になっています。</p> <p>ただしご利用人数分のライセンスが必要になります。 多数アカウントの一括登録やボリューム・ディスカウントをご提供できますので、<a href="https://tools.data-viz-lectures.com/contact/">お問い合わせ</a>ページよりお問い合わせください。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/license/ Wed, 04 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/license/ <p>本サービスで提供しているツールのライセンスとクレジットの一覧です。</p> <h2 id="オープンソースソフトウェア">オープンソース・ソフトウェア </h2><p>以下のツールは、オリジナルのオープンソース・プロジェクトをベースにしています。各プロジェクトの開発者に感謝いたします。</p> <ul> <li><strong>Color Brewer</strong> — Apache-2.0 License（Cynthia Brewer, Mark Harrower, The Pennsylvania State University）</li> <li><strong>Cytoscape</strong> — MIT License（Cytoscape Consortium）</li> <li><strong>D3.js</strong> — ISC License（Mike Bostock）</li> <li><strong>Data Illustrator</strong> — MIT License（Georgia Tech）</li> <li><strong>(Geo) Data Merger</strong> — MIT License（Fabio Berta）</li> <li><strong>GeoJSON.io</strong> — ISC License（Mapbox）</li> <li><strong>Gephi Lite</strong> — GPL-3.0 License（Gephi / OuestWare）</li> <li><strong>iwanthue</strong> — MIT License（Sciences Po médialab）</li> <li><strong>JSON Crack</strong> — Apache-2.0 License（Aykut Saraç）</li> <li><strong>kepler.gl</strong> — MIT License（Urban Computing Foundation）</li> <li><strong>Leonardo</strong> — Apache-2.0 License（Adobe）</li> <li><strong>Mapshaper</strong> — Mozilla Public License 2.0（Matthew Bloch）</li> <li><strong>OpenRefine</strong> — BSD-3-Clause License（OpenRefine contributors）</li> <li><strong>Parallel Coordinates</strong> — BSD-3-Clause License（Kai Chang）</li> <li><strong>RAWGraphs</strong> — Apache-2.0 License（DensityDesign Lab, Politecnico di Milano）</li> <li><strong>Sankeymatic</strong> — ISC License（Steve Bogart）</li> <li><strong>Tabula PDF</strong> — MIT License（Manuel Aristarán, Mike Tigas, Jeremy B. Merrill）</li> <li><strong>Tilegrams</strong> — ISC License（Pitch Interactive）</li> <li><strong>Vega Editor</strong> — BSD-3-Clause License（UW Interactive Data Lab）</li> <li><strong>Voyager 2</strong> — BSD-3-Clause License（UW Interactive Data Lab）</li> <li><strong>イージング関数チートシート</strong> — GPL-3.0 License（Andrey Sitnik, Ivan Solovev）</li> <li><strong>地図タイル・ブラウザー</strong> — MIT License</li> </ul> <h2 id="データの道具箱-オリジナルツール">データの道具箱 オリジナル・ツール </h2><p>以下のツールは「データの道具箱」が独自に開発したものです。</p> <ul> <li><strong>ADS-B / AIS 可視化</strong></li> <li><strong>GTFS ネットワークデータ変換</strong></li> <li><strong>Mapbox Classic スタイル生成</strong></li> <li><strong>QuickChart UI</strong></li> <li><strong>Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール</strong></li> <li><strong>SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール</strong></li> <li><strong>SVG グラデーションエディタ</strong></li> <li><strong>SVG テクスチャエディタ</strong></li> <li><strong>Word Cloud</strong></li> <li><strong>住所 → 緯度経度 変換ツール</strong></li> <li><strong>座標系 変換ツール</strong></li> <li><strong>青空文庫ルビ削除ツール</strong></li> <li><strong>日本地図カルトグラム</strong></li> <li><strong>日本地図コロプレス</strong></li> <li><strong>都道府県地図カルトグラム</strong></li> <li><strong>都道府県地図コロプレス</strong></li> <li><strong>バッファ生成ツール</strong></li> <li><strong>緯度経度フォーマッター</strong></li> </ul> <h2 id="サイト構築">サイト構築 </h2><ul> <li><a href="https://gohugo.io/" target="_blank" rel="noopener">Hugo</a> で構築されています。</li> <li>テーマ <a href="https://github.com/CaiJimmy/hugo-theme-stack" target="_blank" rel="noopener">Stack</a> は <a href="https://jimmycai.com" target="_blank" rel="noopener">Jimmy</a> によって設計されています。</li> </ul> https://tools.data-viz-lectures.com/transaction-law/ Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/transaction-law/ <h2 id="事業者">事業者 </h2><p>合同会社ノーテーション</p> <h2 id="事業者の所在">事業者の所在 </h2><p>〒104-0061 東京都中央区銀座1-12-4N&amp;E BLD.7階</p> <h2 id="お問合せ先">お問合せ先 </h2><p><a class="link" href="mailto:info@notation.co.jp" >info@notation.co.jp</a></p> <h2 id="販売価格">販売価格 </h2><p>価格は消費税を含む価格で表示されています。</p> <h2 id="お支払方法">お支払方法 </h2><p><a class="link" href="https://stripe.com/jp" target="_blank" rel="noopener" >Stripe</a>を利用しています。</p> <h2 id="個人情報の取扱いについて">個人情報の取扱いについて </h2><p>プライバシーポリシーをご参照ください。</p> <h2 id="キャンセルについて">キャンセルについて </h2><p>ご購入者様の都合による返品・返金・キャンセルは一切できません。予めご了承ください。</p> <h2 id="コンテンツの閲覧保証ブラウザ">コンテンツの閲覧保証ブラウザ </h2><p>パソコンにおけるChrome/FireFox/Safari/Edgeの各最新版。 タブレットやスマートフォンは閲覧保証しておりません。</p> <h2 id="商品の引き渡し時期">商品の引き渡し時期 </h2><p>有料コンテンツを購入した場合、決済手続き完了後、すぐに使用できるようになります。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/terms/ Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/terms/ <p>第1版 制定日：2026年3月10日</p> <p>本利用規約（以下「本規約」といいます。）は、合同会社ノーテーション（以下「当社」といいます。）が提供するデータ可視化およびデータ加工ツール集サービス「データの道具箱」（https://tools.data-viz-lectures.com/）（以下「本サービス」といいます。）の利用条件を定めるものです。ユーザーは、本規約に同意したうえで本サービスを利用するものとします。</p> <h2 id="第1条-適用">第1条 適用 </h2><ol> <li>本規約は、ユーザーと当社との間の本サービスの利用に関する一切の関係に適用されます。</li> <li>当社が本サービス上で掲載する個別規定やガイドライン等は、本規約の一部を構成するものとします。</li> </ol> <h2 id="第2条-定義">第2条 定義 </h2><p>本規約において使用する用語の定義は以下のとおりとします。</p> <ol> <li> <p>「ユーザー」<br> 　本規約に同意のうえ本サービスを利用する個人または法人。</p> </li> <li> <p>「アカウント」<br> 　本サービスを利用するためにユーザーに付与される識別情報。</p> </li> <li> <p>「コンテンツ」<br> 　本サービスを通じて提供されるソフトウェア、ツール、プログラム、文章、画像、データ、UI、その他一切の情報。</p> </li> </ol> <h2 id="第3条-サービス内容">第3条 サービス内容 </h2><ol> <li>本サービスは、データ可視化およびデータ加工のための各種ツールを提供するオンラインサービスです。</li> <li>本サービスには複数のツールが含まれますが、それぞれの機能や提供内容は変更される場合があります。</li> <li>当社は、本サービスの機能の追加・変更・削除を行うことがあります。</li> <li>当社は、本サービスの安定した提供のため、利用量、処理回数、データサイズ、アクセス頻度その他の利用方法に合理的な制限を設けることがあります。</li> <li>当社は、本サービスに含まれるツール、機能または提供内容の追加、変更または提供終了を行うことがあります。</li> </ol> <h2 id="第4条-アカウント登録">第4条 アカウント登録 </h2><ol> <li>ユーザーは、本サービスの利用にあたりアカウント登録を行う場合があります。</li> <li>ユーザーは、登録情報を正確かつ最新の状態に保つものとします。</li> <li>ユーザーは、アカウント情報を自己の責任で管理するものとします。</li> <li>アカウントの不正使用によって生じた損害について、当社は責任を負いません。</li> </ol> <h2 id="第5条-サブスクリプション">第5条 サブスクリプション </h2><ol> <li>本サービスの一部または全部は、有料のサブスクリプション形式で提供される場合があります。</li> <li>サブスクリプションは、ユーザーが解約しない限り自動更新されます。</li> <li>利用料金、支払方法、更新周期等は本サービス上に表示された内容に従うものとします。</li> <li>支払いは、Stripe等の第三者決済サービスを通じて処理される場合があります。</li> <li>ユーザーは、決済サービスの利用規約にも従うものとします。</li> <li>当社は、本サービスの機能、提供内容、利用料金または料金体系を変更することがあります。これらの変更は、本サービス上への掲載その他当社が適切と判断する方法により通知します。</li> </ol> <h2 id="第6条-解約">第6条 解約 </h2><ol> <li>ユーザーは、所定の方法によりサブスクリプションを解約することができます。</li> <li>解約手続きが完了した場合、次回更新日以降の課金は行われません。</li> <li>既に支払われた料金については、法令または当社が定める場合を除き返金されません。</li> </ol> <h2 id="第7条-データの取り扱い">第7条 データの取り扱い </h2><ol> <li>ユーザーが本サービスに入力またはアップロードしたデータ（以下「ユーザーデータ」といいます。）の内容、合法性、利用権限についてはユーザーが責任を負うものとします。</li> <li>当社は、ユーザーデータの内容について監視または保証する義務を負いません。</li> <li>ユーザーは、個人情報や機密情報を取り扱う場合、自己の責任において適切に管理するものとします。</li> <li>本サービスにおいてユーザーデータの保存または保持が行われる場合であっても、当社はその保存、完全性、継続的な保持を保証するものではありません。ユーザーは、必要に応じて自己の責任においてデータのバックアップを行うものとします。</li> </ol> <h2 id="第8条-可視化分析結果">第8条 可視化・分析結果 </h2><ol> <li>本サービスにより生成される可視化結果、分析結果、加工データ等は、参考情報として提供されるものです。</li> <li>当社は、それらの正確性、完全性、有用性について保証するものではありません。</li> <li>ユーザーは自己の責任において結果を利用するものとします。</li> </ol> <h2 id="第9条-禁止事項">第9条 禁止事項 </h2><p>ユーザーは、本サービスの利用にあたり以下の行為を行ってはなりません。</p> <ol> <li>法令または公序良俗に違反する行為</li> <li>当社または第三者の権利を侵害する行為</li> <li>本サービスの運営を妨害する行為</li> <li>不正アクセスまたはその試み</li> <li>ボット、スクレイピング、自動化ツール等を用いて本サービスの内容を取得する行為</li> <li>本サービスのソフトウェアや機能を複製、解析、再配布する行為</li> <li>本サービスを競合サービスの開発目的で利用する行為</li> <li>本サービスの機能を利用して、当社と競合するサービスを開発または提供する行為</li> <li>その他当社が不適切と判断する行為</li> </ol> <h2 id="第10条-知的財産権">第10条 知的財産権 </h2><ol> <li>本サービスに関するソフトウェア、ツール、デザイン、文章、画像、UI、プログラム等の知的財産権は、当社または正当な権利者に帰属します。</li> <li>ユーザーが本サービスを利用して作成した可視化コンテンツ、画像、図表、加工データその他の成果物（以下「生成コンテンツ」といいます。）の著作権は、当該ユーザーに帰属します。ただし、本サービスに含まれるソフトウェア、テンプレート、デザイン要素その他の当社または第三者の権利を侵害しない範囲に限ります。</li> <li>ユーザーは、生成コンテンツを自己の責任において利用、公開、配布することができます。</li> <li>ユーザーは、本サービスの提供および運営に必要な範囲において、当社が生成コンテンツを保存、複製、処理、表示、配信、埋め込み表示等を行うことを無償で許諾するものとします。</li> <li>当社は、本サービスの紹介、広報またはプロモーションの目的で、ユーザーが本サービスを利用して作成した生成コンテンツを、ユーザーの権利を不当に害さない範囲で紹介することがあります。</li> </ol> <h2 id="第11条-第三者ソフトウェア">第11条 第三者ソフトウェア </h2><p>本サービスには、オープンソースソフトウェアまたは第三者ソフトウェアが含まれる場合があります。これらの利用には、それぞれのライセンス条件が適用される場合があります。</p> <h2 id="第12条-サービスの変更停止">第12条 サービスの変更・停止 </h2><ol> <li>当社は、事前の通知なく本サービスの内容を変更、追加、または削除することがあります。</li> <li>当社は、以下の場合にサービスの全部または一部を停止することがあります。</li> </ol> <p>・システム保守<br> ・障害対応<br> ・不可抗力<br> ・その他運営上必要な場合</p> <h2 id="第13条-利用停止">第13条 利用停止 </h2><p>当社は、ユーザーが以下のいずれかに該当すると判断した場合、事前通知なくアカウントの利用停止または削除を行うことができます。</p> <p>・本規約違反<br> ・不正利用<br> ・長期間の未使用<br> ・その他当社が不適切と判断した場合</p> <h2 id="第14条-免責">第14条 免責 </h2><ol> <li>当社は、本サービスの提供にあたり、システム障害、データ消失、サービス停止等によって生じた損害について責任を負いません。</li> <li>当社の責任が認められる場合でも、その責任はユーザーが当社に支払った利用料金の総額を上限とします。</li> </ol> <h2 id="第15条-規約変更">第15条 規約変更 </h2><p>当社は、必要と判断した場合、本規約を変更することがあります。変更後の規約は、本サービス上に掲載した時点で効力を生じます。</p> <h2 id="第16条-準拠法および管轄">第16条 準拠法および管轄 </h2><ol> <li>本規約は日本法を準拠法とします。</li> <li>本サービスに関して紛争が生じた場合、当社所在地を管轄する裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。</li> </ol> <p>以上</p> https://tools.data-viz-lectures.com/contact/ Mon, 23 Feb 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/contact/ <h2 id="ご契約前のお問い合わせ">ご契約前のお問い合わせ </h2><p>ご契約前のお問い合わせは、以下のフォームよりお願いいたします。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://forms.gle/UJL643uYbWXV2ZoM7" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media external-link-card__media--placeholder"><span class="external-link-card__media-icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">Google Forms</div><div class="external-link-card__title">ご契約前のお問い合わせ</div><div class="external-link-card__url">forms.gle</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="ご契約後のお問い合わせ">ご契約後のお問い合わせ </h2><p>ログイン後、アクセス可能な「アカウント情報」ページよりお願いいたします。</p> https://tools.data-viz-lectures.com/about/ Mon, 23 Feb 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/about/ <h2 id="運営会社">運営会社 </h2><ul> <li>合同会社ノーテーション</li> </ul> <p>「データ可視化は表現伝達と課題解決の交差点」として、世の中に新しい記法を提供します。</p> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://notation.co.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="../images/logo_notation.png" alt="合同会社ノーテーション" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">notation.co.jp</div><div class="external-link-card__title">合同会社ノーテーション</div><div class="external-link-card__url">notation.co.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> <h2 id="代表について">代表について </h2><ul> <li>矢崎裕一</li> </ul> <p>株式会社ビジネス・アーキテクツにてユーザー・インターフェイス・デザイナーおよびアート・ディレクターを7年間経験後、独立。企業や教育機関での講義活動、ウェブサイトVisualizing.JPにおける情報発信、コミュニティData Visualization Japanにおけるコミュニティ活動など、データ可視化の実践と普及に関するさまざまな活動をおこなっている。</p> <p>単著に「単著：データ可視化の基本が全部わかる本」、共著書に『RESASの教科書』(日経BP、2016)がある。千葉工業大学デザイン科学修士修了。データ・ビジュアライゼーション・ジャパン発起人/Yahoo!ニュース・エキスパート。</p> <hr> <div class="external-link-card"> <a class="external-link-card__inner" href="https://all-about-book.visualizing.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer"> <div class="external-link-card__media"><img src="../images/book_all-about-dataviz.jpg" alt="データ可視化の基本が全部わかる本" loading="lazy" decoding="async" /></div> <div class="external-link-card__body"><div class="external-link-card__site">dataviz.jp</div><div class="external-link-card__title">データ可視化の基本が全部わかる本</div><div class="external-link-card__url">all-about-book.visualizing.jp</div></div> <span class="external-link-card__icon" aria-hidden="true"> <svg viewBox="0 0 24 24" focusable="false"> <path d="M14 3h7v7m0-7L13 11" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> <path d="M17 17H5V5h7" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"/> </svg> </span> </a> </div> https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/ Mon, 23 Feb 2026 00:00:00 +0000 https://tools.data-viz-lectures.com/pricing/ https://tools.data-viz-lectures.com/tools/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 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