[{"content":" dataprep.jp(Geo) DataMerger地理データとテーマデータを手軽に結合geo-data-merger.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 地理データと属性データの読み込み\u0026hellip;GeoJSON／TopoJSON、CSV、JSON ファイルを読み込み、内容をプレビュー。  キーによる結合（Join）\u0026hellip;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）。  不要列の削除\u0026hellip;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。  出力形式の選択\u0026hellip;結合後のデータを GeoJSON／TopoJSON／CSV などで保存・ダウンロード。 使い方 地理データと属性データを読み込み\u0026hellip;左側に GeoJSON／TopoJSON、右側に CSV／JSON を読み込ませます。  結合キーを指定\u0026hellip;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。  不要列を除去\u0026hellip;マージ後に不要な属性列を選んで削除します。  出力・保存\u0026hellip;結合したデータを GeoJSON／TopoJSON／CSV でエクスポート。 データ形式 入力形式 GeoJSON：地理 Feature（点／線／多角形）＋属性。  TopoJSON：トポロジーを保つ地理データ形式（GeoJSON の拡張）。  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）。  出力形式 GeoJSON／TopoJSON：結合された地理空間データ。  CSV：結合後の表形式データ。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/images/cover_geo-data-merger_hu_e4dca32cd2b34c8e.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/geo-data-merger/","title":"(Geo) DataMerger"},{"content":" dataviz.jp3Dサーフェイス・チャート「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3d-surface-chart.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 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 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 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 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 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 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 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 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 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 使い方 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 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 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 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 「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 シェアされたURLは誰でも閲覧することができます データ形式 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。\ncol1 col2 col3 ... row1 5.53 5.47 5.36 ... row2 5.42 5.38 5.25 ... CSVでは以下のように記述します：\nlabel,col1,col2,col3,... row1,5.53,5.47,5.36,... row2,5.42,5.38,5.25,... 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 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 セルの値: 数値 → 高さ（縦軸）とカラーマップに対応 例: 都道府県別出生数データ\n年度,北海道,青森県,岩手県,...,沖縄県 2011,39292,9532,9310,...,16918 2012,38686,9168,9277,...,17074 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。\n参照 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。\nA 3-D View of a Chart That Predicts The Economic Future: The Yield Curve - The New York Times https://www.nytimes.com/interactive/2015/03/19/upshot/3d-yield-curve-economic-growth.html\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/images/cover_3d-surface-chart_hu_af09276f747bed1c.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/3d-surface-chart/","title":"3Dサーフェイス・チャート"},{"content":"「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40種類以上のツールを、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。\n充実のラインナップ 単機能だから迷わない 可視化と加工を横断できる 新しいツールも随時追加 充実のラインナップ 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。\nデータ可視化ツール一覧\nデータ加工ツール一覧\n単機能だから迷わない 1つひとつのツールが、単機能に特化しています。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。\n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。\n可視化と加工を横断できる 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。\n本サービスでは、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。\n新しいツールも随時追加 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。\n最新の追加状況は更新情報ページでご確認ください。\n関連ページ ツール一覧 料金プラン ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-many-tools.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-many-tools/","title":"40種類以上のツールが使い放題"},{"content":" dataprep.jpGeoJSON.io地図タイルをトレースしてGeoJSON作成geojson.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 地図上でデータの描画・編集\u0026hellip;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。  リアルタイムコード編集・プレビュー\u0026hellip;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。  複数形式の読み込み\u0026hellip;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）。  簡易的な属性編集\u0026hellip;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。  使い方 データを読み込む／新規描画\u0026hellip;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。  属性やコードを編集\u0026hellip;描画や属性情報をインタラクティブに編集します。  保存・共有\u0026hellip;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。  データ形式 入力形式 •\tGeoJSON：地理空間 Feature（点・線・面）を中心とした JSON 形式。  •\tTopoJSON / 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。  出力形式 GeoJSON、TopoJSON、CSV、KML、WKT、Shapefile ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/images/cover_geojson_hu_ae87efc44c887c27.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/geojson/","title":"GeoJSON.io"},{"content":" dataprep.jpGTFSネットワークデータ変換交通データGTFSをネットワーク・データに変換しますgtfs-to-network.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 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。\n1. stops.txt (ノード情報として使用) 変数名 日本語名 必須 使用用途 stop_id 停留所ID Yes ノードのID (source/target) として使用。 stop_name 停留所名称 Yes ノードの名称属性。リンクの始点・終点名としても付与。 stop_lat 緯度 Yes ノードの座標。 stop_lon 経度 Yes ノードの座標。 2. stop_times.txt (リンク集計に使用) 変数名 日本語名 必須 使用用途 trip_id 便ID Yes 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。 stop_id 停留所ID Yes リンクの始点(source)・終点(target)の特定。 stop_sequence 停車順序 Yes 便内での移動順序の確定（ソートに使用）。 arrival_time 到着時刻 Yes リンク所要時間（次停留所の到着 - 現停留所の出発）の計算。 departure_time 出発時刻 Yes リンク所要時間の計算。 出力データに含まれる属性 (集計・計算値) CSVヘッダー 説明 計算方法 frequency 便数 同一区間 (source→target) を走行する trip_id のカウント数。 avg_duration_sec 平均所要時間(秒) 同一区間の所要時間の平均値。 使い方 GTFS ファイルをアップロード\u0026hellip;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。  現在の形式を指定\u0026hellip;1ファイルか 2ファイルかを選択。  変換開始ボタンを押す\u0026hellip; 変換後、自動でダウンロードされます。 データ形式 入力形式 GTFS：停留所情報（stops.txt） GTFS：通過時刻情報（stop_times.txt） 出力形式 CSV（1列形式）：ノードとリンクを同一ファイル化したもの CSV（2列形式）：ノードとリンクを別ファイル化したもの ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/images/gtfs-to-network_hu_a77a17226dc49fbb.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/gtfs-to-network/","title":"GTFSネットワークデータ変換"},{"content":" dataviz.jpi want hue区別しやすいカラーパレットを生成iwanthue.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 カラーパレット生成\u0026hellip;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。  色プロパティの調整\u0026hellip;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。  色覚異常対応オプション\u0026hellip;色覚多様性（色覚異常）を考慮したパレット生成が可能。  出力形式の多様性\u0026hellip;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。  使い方 生成条件を設定\u0026hellip;パレットの 色数、色相範囲、彩度/明度の制約 を指定。  パレットを生成\u0026hellip;設定に応じて 複数の色が一覧表示される。  カスタマイズ/調整\u0026hellip;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。  出力・利用\u0026hellip;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。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/images/cover_iwanthue_hu_c9a97d9c4b4057ba.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/iwanthue/","title":"i want hue"},{"content":" dataprep.jpJSON Crackブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解するjsoncrack.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 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。   使い方 データを入力\u0026hellip;JSON を貼り付け、またはファイルからアップロード。 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。 必要に応じて展開/折りたたみ、検索、ズーム等の操作。   データ形式 JSON ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/images/cover_jsoncrack_hu_37733359dd5c8324.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/jsoncrack/","title":"JSON Crack"},{"content":" dataviz.jp大規模地理空間データの可視化・探索ツールkepler-gl.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 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。  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。  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。  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。  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。 作成プロジェクトの保存と読込 使い方 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。  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。  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。  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。  データ形式 CSV Json GeoJSON Arrow Parquet ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/images/cover_kepler-gl_hu_62adc19db379f6a9.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/kepler-gl/","title":"kepler.gl"},{"content":" dataviz.jpLeonardoAdobe がオープンソースとして提供しているツールleonardo.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 コントラスト比ベースの色生成\u0026hellip;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。  色テーマ設計／管理\u0026hellip;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。  視覚的評価と出力\u0026hellip;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。  適応型（ダーク／ライト）テーマ対応\u0026hellip;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。 使い方 色のベース設定\u0026hellip;ベースとなる色や背景色、目標のコントラスト比を指定。  配色生成・調整\u0026hellip;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。  結果のエクスポート\u0026hellip;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。 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/images/cover_leonardo_hu_b292fa9fdc23c88f.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/leonardo/","title":"Leonardo"},{"content":" dataprep.jpMapbox Classic スタイル生成Kepler.gl や Foursquare Studio で利用可能な Mapbox 地図タイルclassic-mapbox-styles.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 Mapbox Classic スタイルの生成\u0026hellip;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。  Kepler.gl などで利用可能\u0026hellip;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。  テンプレート管理\u0026hellip;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。  使い方 Mapbox トークンを入手する Mapbox トークンを入力する スタイルテンプレートを選択\u0026hellip;Classic スタイル（例：Light / Dark / Streets 等）を選ぶ。  JSON を生成\u0026hellip;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。 利用\u0026hellip;生成したスタイル JSON を Mapbox Studio にてインポートします。 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。 データ形式 Mapbox トークン\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/images/cover_classic-mapbox-styles_hu_eaa1546adb32feee.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/classic-mapbox-styles/","title":"Mapbox Classic スタイル生成"},{"content":" dataprep.jpMapshapermapshaper.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 •\t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。  •\t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。  •\t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。  •\t変換・出力：複数形式（Shapefile、GeoJSON、TopoJSON、CSV、TSV、SVG など）への変換・書き出し。  •\t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。  ⸻\n使い方 データを読み込み・表示\u0026hellip;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。  編集・処理 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。 属性編集：フィールドの追加・削除・結合などを実施。 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。  出力\u0026hellip;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。 データ形式 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： Shapefile（ESRI の標準 GIS 形式；.shp/.dbf/.shx などのセット）  GeoJSON（JSON ベースの地理情報フォーマット）  TopoJSON（GeoJSON のトポロジー圧縮形式）  CSV / TSV（座標や属性を含む表形式データとして）  SVG（地理形状のベクター画像としての出力例）  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/images/cover_mapshaper_hu_a8429bf9d44435c0.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/mapshaper/","title":"Mapshaper"},{"content":" dataviz.jpOpenRefine表データのクレンジング・ツールopen-refine.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n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。\n機能 フィルタ・ファセット による絞り込みと値の確認 列の分割・結合、値の置換、空白や記号の正規化 重複検出やクラスタリングによる表記ゆれ修正 式（GREL）を使った一括変換 外部データとの照合（Reconciliation） 使い方 CSV / TSV / Excel / JSON などのデータを読み込む Facet やフィルタで問題のある値を見つける 変換・置換・クラスタリングでデータを整える 必要な形式でエクスポートする データ形式 入力：CSV、TSV、Excel(xls/xlsx)、Googleシート、JSON、XML、OpenDocument など 出力：CSV、TSV、Excel、JSON など 公式解説サイト dataviz.jpOpenRefineの公式解説サイトOpenRefine解説open-refine-doc.dataviz.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/images/cover_open-refine_hu_ec23e442c008b09a.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/open-refine/","title":"OpenRefine"},{"content":" dataviz.jpRAWGraphs2rawgraphs.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\nExcel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。\n機能 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 PNG、JPEG、SVG画像での出力 スタイル調整 インタラクティブコンテンツの作成機能はない 作成プロジェクトの保存と読込 使い方 データを読み込む チャートを選ぶ マッピングする カスタマイズする データ形式 表データ(CSV、TSV、DSV) JSON 注意 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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/images/cover_rawgraphs-db_hu_a164e6efc83dbe6.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/rawgraphs/","title":"RAWGraphs2"},{"content":" dataviz.jpSankeymaticsankeymatic.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 美しいサンキー・ダイアグラムの作成 PNG、SVG画像での出力 使い方 「インプット」からデータの読み込み スタイル調整する 出力する データ形式 本ツール専用の記法 source [value] target ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/images/cover_sankeymatic_hu_f68cecbc59db5687.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/sankeymatic/","title":"Sankeymatic"},{"content":" dataprep.jpShift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換change-character-encoding.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\nExcel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。 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。 そのギャップを埋めるための簡易ツールです。\n機能 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。 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。 使い方 変換したいテキストを入力・アップロード。  変換後のテキストをコピー／ダウンロード。 ファイルが Shift JIS または UTF-8 かの判別は自動です。\nデータ形式 表データ(CSV、TSV、DSV) JSON ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/images/cover-change-character-encoding_hu_8bdd74485d262c60.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/change-character-encoding/","title":"Shift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール"},{"content":" dataprep.jpSVG ⇄ GeoJSON 変換ツールGeoJSON と SVG の相互変換を支援geojson-and-svg.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n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。\nGeoJSON 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。\n機能 地理空間データ（GeoJSON）と SVG（ベクター画像形式）との相互変換\n使い方 ファイルの読み込み ダウンロード 特別な操作は不要です。\nデータ形式 SVG GeoJSON ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/images/cover_geojson-and-svg_hu_f219570676423a6.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/geojson-and-svg/","title":"SVG ⇄ GeoJSON 変換ツール"},{"content":" dataprep.jpTabula PDFPDFから表データを取り出すtabula-pdf.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n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。\n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。\n「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。\n機能 PDF からの表抽出（ページ単位・複数ページ対応） 表領域の手動選択（ドラッグ）と抽出プレビュー 抽出モードの切り替え（罫線ベース / 余白ベース） 複数テーブルの一括出力 CSV / JSON / Excel 形式でのダウンロード 使い方 PDF ファイルをアップロード 対象ページを開き、抽出したい表領域を選択 抽出モードを選んでプレビューを確認 問題なければ CSV / JSON / Excel のいずれかで出力 データ形式 入力：PDF 出力：CSV、JSON、Excel 補足 文字情報を持つ PDF での利用を想定しています。 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。 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/images/cover_tabula-pdf_hu_c06dcf09899ec484.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/tabula-pdf/","title":"Tabula PDF"},{"content":" dataviz.jpイージング関数チートシート時間の経過に伴うパラメーターの変化を可視化easings.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 イージング関数一覧表示\u0026hellip;多数のイージング関数（例：easeInSine、easeOutBounce など）を一覧で閲覧。  グラフによる視覚比較\u0026hellip;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。  CSS やコード例の提示\u0026hellip;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。  リアルタイムプレビュー\u0026hellip;選んだ関数の動きを視覚的に確認できる UI。  使い方 関数を選択\u0026hellip;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。  挙動を確認\u0026hellip;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。  プロジェクトへの適用\u0026hellip;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。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/easings/images/cover_easings_hu_7553191ce4a3863d.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/easings/","title":"イージング関数チートシート"},{"content":"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。\n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 地図データとテーマデータを簡単に結合したい JSONの構造をいち早く把握したい 文字化けを解消したい 住所から緯度経度を簡単に算出したい PDFから表データを簡単に取り出したい 青空文庫のルビを取り除きたい 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 地図データを軽量化したい 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 地図データをオリジナルで用意したい 地図データの形式を整えたい バス運行データをネットワークデータ化したい 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 地図タイルが示す位置名を簡単に知りたい 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 dataviz.jpOpenRefine表データのクレンジング・変換ツールopen-refine.dataviz.jp 地図データとテーマデータを簡単に結合したい dataprep.jp(Geo) DataMerger地理データとテーマデータを手軽に結合geo-data-merger.dataprep.jp JSONの構造をいち早く把握したい dataprep.jpJSON Crackブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解するjsoncrack.dataprep.jp 文字化けを解消したい dataprep.jpShift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換change-character-encoding.dataprep.jp 住所から緯度経度を簡単に算出したい dataprep.jp住所 → 緯度経度 変換ツールジオコーディング・ツールaddress-to-latlon.dataprep.jp PDFから表データを簡単に取り出したい dataprep.jpTabula PDFPDFから表データを取り出すtabula-pdf.dataprep.jp 青空文庫のルビを取り除きたい dataprep.jp青空文庫ルビ削除ツール青空文庫の小説からルビとメタデータを削除aozora-furigana.dataprep.jp 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 dataprep.jpMapbox Classic スタイル生成Kepler.gl や Foursquare Studio で利用可能な Mapbox 地図タイルclassic-mapbox-styles.dataprep.jp 地図データを軽量化したい dataprep.jpMapshaper地図データの加工や変換mapshaper.dataprep.jp 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 dataprep.jpバッファ生成ツール指定した半径指定をブラウザで手軽にturf-buffer.dataprep.jp 地図データをオリジナルで用意したい dataprep.jpGeoJSON.io地図タイルをトレースしてGeoJSON作成geojson.dataprep.jp 地図データの形式を整えたい dataprep.jp緯度経度フォーマッター緯度経度データの桁数を簡単に変換latlon-formatter.dataprep.jp dataprep.jp座標系 変換ツール地物ファイルの座標を変換transform-coordinates.dataprep.jp バス運行データをネットワークデータ化したい dataprep.jpGTFSネットワークデータ変換交通データGTFSをネットワーク・データに変換しますgtfs-to-network.dataprep.jp 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 dataprep.jpSVG ⇄ GeoJSON 変換ツールGeoJSON と SVG の相互変換を支援geojson-and-svg.dataprep.jp 地図タイルが示す位置名を簡単に知りたい dataprep.jp地図タイル・ブラウザー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what-the-tile.dataprep.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-wrangling/","title":"データ加工ツールの使い分け"},{"content":"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。\nさまざまなチャートを作りたい 探索的なデータ可視化をしたい場合 3Dの可視化をしたい 3D地図の可視化をしたい 都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい 世界地図でデータ地図をつくりたい ネットワークの可視化をしたい場合 テキストの可視化をしたい場合 コードベースで手軽に可視化したい 飛行機や船の軌跡を動画化したい さまざまなチャートを作りたい dataviz.jpRAWGraphs2多様なチャートを手軽に作成rawgraphs.dataviz.jp dataviz.jpData Illustrator多様なチャートを手軽に作成data-illustrator.dataviz.jp 探索的なデータ可視化をしたい場合 dataviz.jpVoyager2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voyager2.dataviz.jp dataviz.jpParallel Coordinatesparallel-coordinates.dataviz.jp 3Dの可視化をしたい dataviz.jp3Dサーフェイス・チャート「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3d-surface-chart.dataviz.jp 3D地図の可視化をしたい dataviz.jpkepler.gl大規模地理空間データの可視化・探索ツールkepler-gl.dataviz.jp 都道府県や市区町村単位でデータ地図をつくりたい dataviz.jp日本地図コロプレス日本地図コロプレスを手軽に作成できるツールchoropleth-japan.dataviz.jp dataviz.jp日本地図カルトグラム日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツールcartogram-japan.dataviz.jp dataviz.jp都道府県地図コロプレス都道府県地図コロプレスを手軽に作成できるツールchoropleth-prefectures.dataviz.jp dataviz.jp都道府県地図カルトグラム都道府県地図カルトグラムを手軽に作成できるツールcartogram-prefectures.dataviz.jp 世界地図でデータ地図をつくりたい dataviz.jpTilegramsタイル地図を作成できるツールtilegrams.dataviz.jp ネットワークの可視化をしたい場合 dataviz.jpSankeymaticサンキー・ダイアグラムを手軽にsankeymatic.dataviz.jp dataviz.jpCytoscapeCytoscapeのウェブ版cytoscape.dataviz.jp dataviz.jpGephi Liteネットワークグラフを手軽に作成gephi-lite.dataviz.jp テキストの可視化をしたい場合 dataviz.jpWord Cloud日本語に特化したWord Cloudword-cloud.dataviz.jp コードベースで手軽に可視化したい dataviz.jpVega EditorJSON 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vega-editor.dataviz.jp dataviz.jpQuickChart UIURLだけでチャート画像生成quickchart.dataviz.jp dataviz.jpSVGグラデーションエディタチャートのグラデーションをデザインsvg-gradient.dataviz.jp dataviz.jpSVGテクスチャエディタチャートのテクスチャをデザインsvg-tectures.dataviz.jp dataviz.jpイージング関数チートシート時間の経過に伴うパラメーターの変化を可視化easings.dataviz.jp 飛行機や船の軌跡を動画化したい dataviz.jpADS-B / AIS 可視化飛行機や船の移動データを手軽に動画化bbts.dataviz.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/how-to-use-data-viz/","title":"データ可視化ツールの使い分け"},{"content":"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。\nRawGraphs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。\n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。\ndataviz.jpスパイラル・チャートで見る日本の気温変動rawgraphs.dataviz.jp データの取得 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。\n日本の年平均気温偏差 — 気象庁 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。\nRawGraphsでの可視化 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。\n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。\nスパイラル・チャートの利点 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。\n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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/images/spiral-chart-temperature_hu_219084ff37ea751d.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/spiral-chart-temperature/","title":"スパイラル・チャートで見る日本の気温変動"},{"content":" dataprep.jpテキスト・エンティティ抽出ツールtext-entity.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 5種類のエンティティ抽出: ハッシュタグ（#）、メンション（@）、URL、メールアドレス、電話番号 CSV/TSV対応: 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 列選択: 抽出対象の列をサンプル値付きで選択可能 プレビュー機能: 読み込んだデータを抽出前に確認 CSV出力: 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） 日本語/英語対応: ブラウザの言語設定に応じて自動切替、手動切替も可能 使い方 データ入力 — CSVファイルをドラッグ\u0026amp;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 プレビュー — 読み込んだデータの列数・行数を確認（先頭100行を表示） 抽出設定・実行 — 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」 結果確認・ダウンロード — 抽出件数を確認し、「CSVダウンロード」で結果を保存  データ形式 入力: CSV（カンマ区切り）、TSV（タブ区切り）、TXT ヘッダー: 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, \u0026hellip;」と自動命名） 出力: 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 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/images/cover_text-entity_hu_5dd91ae87348b722.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/text-entity/","title":"テキスト・エンティティ抽出ツール"},{"content":" dataprep.jpバッファ生成ツールturf-buffer.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n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。 \n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。\n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 バッファ化の操作を実行 再び地理座標系に戻して出力 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。\n機能 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。  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。  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。 使い方 CSV データをアップロード\u0026hellip;緯度（Latitude）・経度（Longitude）列を持つ CSV ファイルを選択します。  バッファパラメータを指定\u0026hellip;バッファ半径（メートル単位）を入力します。  バッファを生成して確認\u0026hellip;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。  ダウンロード\u0026hellip;結果を GeoJSON や SVG 形式でダウンロードできます。  データ形式 入力形式 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。  出力形式 GeoJSON：生成したバッファ領域を GeoJSON 形式で取得可能。  SVG：SVG 形式のベクター図としてダウンロードできます。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/images/cover_turf-buffer_hu_d61fd0b7791dab9f.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/turf-buffer/","title":"バッファ生成ツール"},{"content":"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。\nパラレル・コーディネイトチャートであれば、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。\n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。\ndataviz.jpパラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探すparallel-coordinates.dataviz.jp 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。\nデータの収集 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。\nパラレル・コーディネイトチャートでの可視化 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。\n複数軸でのフィルタリング 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。\n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。\n軸の並び替えも可能 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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/images/cover_yogurt_hu_8d1957e574b6a167.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates-yogurt/","title":"パラレル・コーディネイトで理想のヨーグルトを探す"},{"content":" dataprep.jp緯度経度フォーマッター緯度経度データの桁数を簡単に変換latlon-formatter.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 形式の相互変換 1列形式（緯度経度が \u0026ldquo;35.6762,139.6503\u0026rdquo; 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。  自動検出 入力された CSV の緯度・経度列を自動で検出。  データプレビュー 変換前後の CSV をその場で確認。  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。  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。  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。  使い方 CSV をアップロード\u0026hellip;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。  現在の形式を指定\u0026hellip;緯度・経度が 1列形式か 2列形式かを選択。  出力形式を選ぶ\u0026hellip;希望する 1列形式 ⇄ 2列形式 を選択。  桁数を調整（任意）\u0026hellip;緯度・経度の小数点以下桁数を設定。  変換 → ダウンロード\u0026hellip;「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。  データ形式 入力形式 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。  出力形式 CSV（1列形式）：\u0026ldquo;緯度,経度\u0026rdquo; を1フィールドにまとめたフォーマット。  CSV（2列形式）：緯度 列と 経度 列に分かれた標準形式。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/images/cover_latlon-formatter_hu_773826b6b511e8b3.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/latlon-formatter/","title":"緯度経度フォーマッター"},{"content":"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、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。\n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。\n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。\ndataviz.jp福島県_人口の増減率_2011-2024choropleth-prefectures.dataviz.jp 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。\nサンプルデータでの可視化 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。\n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。\nオリジナル・データでの可視化 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。\n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。\n2011年と2024年で人口を比較しているデータ 福島県が公開している「福島県現住人口調査年報 資料編」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。\n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。\n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。\n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。\n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。\n「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。\nOpenRefine 専用スクリプトで結合します。\ncell.cross(\u0026#39;PROJECT_NAME\u0026#39;,\u0026#39;KEY_COLUMN_NAME\u0026#39;).cells[\u0026#39;COLUMN_NAME_TO_GET\u0026#39;].value[0] PROJECT_NAME\u0026hellip;オリジナルデータのプロジェクト名 KEY_COLUMN_NAME\u0026hellip;キーとしたい列の名称 COLUMN_NAME_TO_GET\u0026hellip;結合したい列の名称 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。\n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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/images/cover_choropleth-fukushima_hu_86c33b0c68da7c6c.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-fukushima/","title":"行政区割の地図に塗り絵のようにデータで着色する"},{"content":" dataprep.jp座標系 変換ツール地物ファイルの座標を変換transform-coordinates.dataprep.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/images/cover_transform-coordinates_hu_9ae682531bcd5005.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/transform-coordinates/","title":"座標系 変換ツール"},{"content":" dataprep.jp住所 → 緯度経度 変換ツールaddress-to-latlon.dataprep.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 バッチ変換（CSV 対応）\u0026hellip;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。  高精度ジオコーディング\u0026hellip;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。  文字コード対応\u0026hellip;入力ファイルの文字コード（UTF-8／Shift_JIS）を指定可能。  ブラウザ完結処理\u0026hellip;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）。 使い方 CSV ファイルをアップロード\u0026hellip;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。  文字コードを指定\u0026hellip;UTF-8／Shift_JIS のうち該当する文字コードを選択。  変換を実行\u0026hellip;緯度・経度の列が自動的に追加された CSV を生成。  ダウンロード／利用\u0026hellip;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。  データ形式 表データ(CSV) ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/images/cover_address-to-latlon_hu_288ec926a34ea61c.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/address-to-latlon/","title":"住所 → 緯度経度 変換ツール"},{"content":" dataprep.jp青空文庫ルビ削除ツール青空文庫の小説からルビとメタデータを削除aozora-furigana.dataprep.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/images/cover_aozora-furigana_hu_ceb1533af962d02f.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/aozora-furigana/","title":"青空文庫ルビ削除ツール"},{"content":" dataprep.jp地図タイル・ブラウザーwhat-the-tile.dataprep.jp ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/images/cover_what-the-tile_hu_50dc4d0118ca2b30.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/what-the-tile/","title":"地図タイル・ブラウザー"},{"content":" dataviz.jp都道府県地図カルトグラム都道府県地図カルトグラムを手軽に作成できるツールcartogram-prefectures.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 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。 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。 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。 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。 PNG、SVG画像での出力 使い方 データを指定\u0026hellip;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）。 カルトグラムの生成\u0026hellip;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。 調整・確認\u0026hellip;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。 データ形式 表データ(CSV) ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/images/cover_cartogram-prefectures_hu_781a928c5021baa0.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-prefectures/","title":"都道府県地図カルトグラム"},{"content":" dataviz.jp都道府県地図コロプレス都道府県地図コロプレスを手軽に作成できるツールchoropleth-prefectures.dataviz.jp どんなツールか？ 機能 使い方 データ形式 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/images/cover_choropleth-prefectures_hu_fe819878c14d6e95.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-prefectures/","title":"都道府県地図コロプレス"},{"content":"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。\n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。\n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。\ndataviz.jp業種別 マスコミ四媒体別広告費（2025年）rawgraphs.dataviz.jp 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。\n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。\n2025年 日本の広告費 - News（ニュース） - 電通ウェブサイト PDFから表データを取り出す 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。\n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。\ndataprep.jpTabula PDFPDFから表データを取り出すtabula-pdf.dataprep.jp データをクレンジングする 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。\n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。\n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。\n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。\nRawGraphsでデータ可視化する 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。\n完成 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。\nSVG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。\nパワーポイントでの編集 Adobe Illustratorでの編集 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/images/kokoku_fin_hu_5f8c07c21d94bfc2.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/mekko-chart-kokoku/","title":"二つの変数を総当たりにみるメッコ・チャート"},{"content":" dataviz.jp日本地図カルトグラム日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツールcartogram-japan.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 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。 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。 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。 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。 PNG、SVG画像での出力 使い方 データを指定\u0026hellip;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）。 カルトグラムの生成\u0026hellip;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。 調整・確認\u0026hellip;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。 データ形式 表データ(CSV) ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/images/cover_cartogram-japan_hu_7f1b7e7bc96e59da.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/cartogram-japan/","title":"日本地図カルトグラム"},{"content":" dataviz.jp日本地図コロプレス日本地図コロプレスを手軽に作成できるツールchoropleth-japan.dataviz.jp どんなツールか？ 機能 使い方 データ形式 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/images/cover_choropleth-japan_hu_5aafcd2bbee4b427.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/choropleth-japan/","title":"日本地図コロプレス"},{"content":" dataviz.jp描いて答える折れ線グラフdrawing-line-chart.dataviz.jp どんなツールか？ 「描いて答える折れ線グラフ」は、時系列データをもとに\u0026quot;予想して描く\u0026quot;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。\n機能 CSVアップロード: 手持ちの時系列データからクイズを作成 サンプルデータ: 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 対象期間の選択: データの一部を切り出して出題範囲を設定 期間アノテーション: 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 手書き風スタイル: 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 公開・共有: 作成したクイズをURLで共有、SNSでシェア プロジェクト保存・読込: 作成途中のクイズを保存して後から編集 使い方 データをアップロード — 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 対象期間を設定 — データの開始・終了の範囲を指定 クイズを設定 — タイトル（質問文）、出題開始ポイント、単位、スタイルを入力 アノテーションを追加（任意） — 期間ごとのラベルを設定して背景に表示 プレビューで確認 — 右パネルでリアルタイムにチャートを確認 公開 — URLを発行して回答者に共有 データ形式 1行目をヘッダーとするCSVファイルに対応しています。\n列 内容 例 X軸（時系列） 年または年月 2000, 2020/04 Y軸（数値） 任意の数値 4.9, 12615, 105.21 date,value 2000,4.0 2001,4.7 2002,5.8 X軸は YYYY（年）または YYYY/MM（年月）形式に対応 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 JSON形式（[{\u0026ldquo;x\u0026rdquo;: 2000, \u0026ldquo;y\u0026rdquo;: 4.0}, \u0026hellip;]）にも対応 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/images/cover_drawing-line-chart_hu_9ea28db30b5f006d.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/drawing-line-chart/","title":"描いて答える折れ線グラフ"},{"content":" dataviz.jp棒グラフ・クロスフィルターbar-chart-filter.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\ndataviz.jp令和6年度 墨田区住民意識調査ショーケースbar-chart-filter.dataviz.jp 機能 クロスフィルター: 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 カラム選択: 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 データテーブル: フィルタ結果を一覧表示。ページング対応 行リンク: 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 スタイル調整: バーの色、行の高さ、テーブル表示件数をカスタマイズ 注釈: タイトルとデータソースを設定可能 エクスポート: SVG / PNG / CSV / JSON 形式でダウンロード 共有: 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 プロジェクト保存・読込: 作業状態を保存し、後から再開可能 使い方 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 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 表示したい変数のチップをクリックして選択（最大6つ） 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 注釈タブでタイトルやデータソースを入力 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 データ形式 CSV / TSV / JSON（配列形式）に対応しています。\nCSV: カンマ区切り。1行目がヘッダー TSV: タブ区切り。1行目がヘッダー JSON: オブジェクトの配列 [{\u0026quot;col1\u0026quot;:\u0026quot;val1\u0026quot;, ...}, ...] または {\u0026quot;data\u0026quot;: [...]} 形式 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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/images/cover_bar-chart-filter_hu_b41809751960c4bc.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/bar-chart-filter/","title":"棒グラフ・クロスフィルター"},{"content":" dataprep.jp和暦⇔西暦 変換ツール和暦と西暦を相互に変換しますcalendar-converter.dataprep.jp どんなツールか？ 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。\n機能 リアルタイム変換 — 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 CSV一括変換 — 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 文字コード自動判定 — 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 多様な日付形式に対応 — R6.3.22、令和6年3月22日、2024/03/22、2024-03-22 など、よく使われる表記をそのまま入力できます 出力形式の選択 — 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 日英バイリンガル — 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 使い方 手動変換 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 もう一方の欄に変換結果が自動で表示されます ファイル一括変換 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 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 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 「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 データ形式 対応する入力形式 種別 形式の例 和暦（アルファベット） S49.9.24、H1-1-8、R6/3/22 和暦（漢字） 昭和49年9月24日、令和元年5月1日 西暦 2024/03/22、2024-03-22、2024.3.22 対応する元号 元号 略称 期間 昭和 S 1926/12/25 〜 1989/01/07 平成 H 1989/01/08 〜 2019/04/30 令和 R 2019/05/01 〜 ファイル一括変換 対応ファイル形式: CSV、TSV、TXT 区切り文字（カンマ・タブ）は自動判定されます 文字コード（UTF-8・Shift_JIS）は自動判定されます 出力はUTF-8（BOM付き）のCSVで、Excelでそのまま開けます ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/images/cover_calendar-converter_hu_7e2df5b673914b7b.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/calendar-converter/","title":"和暦⇔西暦 変換ツール"},{"content":" dataviz.jpColor Brewerカラースキーム選びを地図上でシミュレーションcolorbrewer.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 カラースキームの選択支援\u0026hellip;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。  表示用途の考慮\u0026hellip;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。  階級分類数の指定\u0026hellip;色数（3〜12 など）を調整しながら最適な配色を選べる。 カラー情報出力形式\u0026hellip;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。 作成プロジェクトの保存と読込。 使い方 データの性質を選択\u0026hellip;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。  色数（クラス数）を指定\u0026hellip;表示したいデータクラス数（例：3, 4, …）を選択。  配色を確認・調整\u0026hellip;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。  出力\u0026hellip;必要に応じて CSS、JavaScript、Adobe Swatch などでエクスポート。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/images/cover_colorbrewer_hu_53bce3f33fa3d70a.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/colorbrewer/","title":"Color Brewer"},{"content":"「データの道具箱」は、ブラウザだけで完結する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。\nセットアップゼロで即利用 どのOS・どの端末でも同じ体験 常に最新版を自動で利用 チーム・組織での導入もスムーズ セットアップゼロで即利用 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。\nブラウザでサインインすれば、その場ですぐに40種類以上のツールをお使いいただけます。\nどのOS・どの端末でも同じ体験 Windows、macOS、Linux、iPad など、モダンなブラウザが動く環境であれば、同じツールを同じ操作で利用できます。\n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。\n常に最新版を自動で利用 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。\n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。\nチーム・組織での導入もスムーズ 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、個別のツールをインストールしづらい企業・教育機関でも、ブラウザさえあれば導入可能です。\n「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、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。\n関連ページ よくある質問 料金プラン ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-browser-only.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-browser-only/","title":"インストール不要、ブラウザだけで完結"},{"content":" dataviz.jpCytoscapecytoscape.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n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。\nCytoscape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。\n機能 データの読み込み — GEXF、GraphML、CSV形式のファイルをアップロードして可視化 サンプルデータセット — 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 レイアウト切替 — Grid、Circle、Concentric、Breadthfirst、Cose（物理シミュレーション）、Randomの6種類 ノードのスタイリング — 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 エッジのスタイリング — 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 SVGエクスポート — 現在のグラフをSVG形式でダウンロード プロジェクトの保存・読込 — サーバーにプロジェクトを保存し、後から復元可能 使い方 「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 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 「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 「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 必要に応じて「エクスポート」でSVG画像として保存 データ形式 GEXF / GraphML 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。\nCSV（エッジリスト形式） スプレッドシートやExcelから手軽に作成できる形式です。\nヘッダー行が必須です source と target 列（または from と to）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） それ以外の列はエッジの属性として読み込まれます ノードはエッジの情報から自動的に生成されます source,target,weight,type Alice,Bob,1.0,friends Bob,Carol,2.5,colleagues Alice,Dave,0.8,family ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/images/cover_cytoscape_hu_f219801803f41465.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/cytoscape/","title":"Cytoscape"},{"content":" dataviz.jpTilegramsタイル地図を作成できるツールtilegrams.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 六角形タイルによるカートグラム生成\u0026hellip;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。  既存地図の利用／カスタムデータ対応\u0026hellip;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。  インタラクティブ調整\u0026hellip;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。  エクスポート\u0026hellip;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。 使い方 ベース地図を選択\u0026hellip;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。  データを指定・読み込み\u0026hellip;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。  解像度・調整設定\u0026hellip;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。  生成・エクスポート\u0026hellip;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。 データ形式 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。\n","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/images/cover_tilegrams_hu_f44c38ea25b57b0a.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/tilegrams/","title":"Tilegrams"},{"content":"「データの道具箱」のデータ可視化ツール群では、一般的なチャートから専門的な可視化まで、さまざまな表現を手軽に作成できます。\nさまざまなチャートを作りたい 探索的なデータ可視化をしたい 3D・3D地図の可視化をしたい データ地図をつくりたい ネットワークの可視化をしたい テキストの可視化をしたい コードベースで可視化したい 動く可視化をつくりたい さまざまなチャートを作りたい 棒グラフや折れ線グラフといった定番チャートから、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。\ndataviz.jpRAWGraphs2多様なチャートを手軽に作成rawgraphs.dataviz.jp dataviz.jpData Illustrator多様なチャートを手軽に作成data-illustrator.dataviz.jp 探索的なデータ可視化をしたい データに含まれる変数の関係性を探索的に把握したいときに便利なツールです。EDA(Exploratory Data Analysis)を支援します。\ndataviz.jpVoyager2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voyager2.dataviz.jp dataviz.jpParallel Coordinatesparallel-coordinates.dataviz.jp 3D・3D地図の可視化をしたい 立体的な表現で多次元データを一度に見せたいときに便利です。\ndataviz.jp3Dサーフェイス・チャート「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3d-surface-chart.dataviz.jp dataviz.jpkepler.gl大規模地理空間データの可視化・探索ツールkepler-gl.dataviz.jp データ地図をつくりたい 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、日本のデータ地図に特化したツールを取り揃えています。\ndataviz.jp日本地図コロプレス日本地図コロプレスを手軽に作成できるツールchoropleth-japan.dataviz.jp dataviz.jp日本地図カルトグラム日本地図カルトグラムを手軽に作成できるツールcartogram-japan.dataviz.jp dataviz.jpTilegramsタイル地図を作成できるツールtilegrams.dataviz.jp ネットワークの可視化をしたい **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。\ndataviz.jpSankeymaticサンキー・ダイアグラムを手軽にsankeymatic.dataviz.jp dataviz.jpGephi Liteネットワークグラフを手軽に作成gephi-lite.dataviz.jp テキストの可視化をしたい テキストデータの頻出語や傾向を、視覚的に表現します。\ndataviz.jpWord Cloud日本語に特化したWord Cloudword-cloud.dataviz.jp コードベースで可視化したい 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、プログラマブルに可視化を扱える柔軟なツールも揃っています。\ndataviz.jpVega EditorJSON 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vega-editor.dataviz.jp dataviz.jpQuickChart UIURLだけでチャート画像生成quickchart.dataviz.jp 動く可視化をつくりたい 飛行機や船の軌跡データを、動画として可視化できます。\ndataviz.jpADS-B / AIS 可視化飛行機や船の移動データを手軽に動画化bbts.dataviz.jp 関連ページ データ可視化ツールの使い分け ツール一覧 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-viz-capabilities.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-viz-capabilities/","title":"データ可視化ツールで出来ること"},{"content":"可視化結果の品質は、元データの品質で決まります。「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。\nデータをクレンジングしたい データ同士を結合したい JSONの構造を把握したい 文字化けを解消したい 住所から緯度経度を算出したい PDFから表データを取り出したい 地図データを加工したい 座標やフォーマットを変換したい データをクレンジングしたい 表記ゆれや重複のクレンジングを、ビジュアルに確認しながら進められます。\ndataviz.jpOpenRefine表データのクレンジング・変換ツールopen-refine.dataviz.jp データ同士を結合したい 地図データとテーマデータのマージ作業をブラウザ上で完結。JOIN のキー設定もGUIで行えます。\ndataprep.jp(Geo) DataMerger地理データとテーマデータを手軽に結合geo-data-merger.dataprep.jp JSONの構造を把握したい 複雑にネストされたJSONの構造を、ツリー状に展開して視覚的に把握できます。\ndataprep.jpJSON Crackブラウザ上で JSON データ構造を視覚的に理解するjsoncrack.dataprep.jp 文字化けを解消したい Shift JIS と UTF-8 の相互変換を、ブラウザ上で安全に行えます。行政機関の公開データを扱う際に重宝します。\ndataprep.jpShift JIS ⇄ UTF-8 文字コード変換ツール文字コードを、Shift JIS ⇄ UTF-8 間で相互に変換change-character-encoding.dataprep.jp 住所から緯度経度を算出したい 住所データをジオコーディングし、地図化に必要な緯度経度を取得できます。\ndataprep.jp住所 → 緯度経度 変換ツールジオコーディング・ツールaddress-to-latlon.dataprep.jp PDFから表データを取り出したい PDF内の表データを範囲指定して抜き出し、CSVやExcel形式で保存できます。\ndataprep.jpTabula PDFPDFから表データを取り出すtabula-pdf.dataprep.jp 地図データを加工したい GeoJSON の軽量化・整形・相互変換を、目的にあわせて複数のツールから選べます。\ndataprep.jpMapshaper地図データの加工や変換mapshaper.dataprep.jp dataprep.jpGeoJSON.io地図タイルをトレースしてGeoJSON作成geojson.dataprep.jp dataprep.jpバッファ生成ツール指定した半径指定をブラウザで手軽にturf-buffer.dataprep.jp 座標やフォーマットを変換したい 座標系の変換、緯度経度の桁数調整、SVG↔GeoJSON 変換など、フォーマット調整を細かくサポートします。\ndataprep.jp緯度経度フォーマッター緯度経度データの桁数を簡単に変換latlon-formatter.dataprep.jp dataprep.jp座標系 変換ツール地物ファイルの座標を変換transform-coordinates.dataprep.jp dataprep.jpSVG ⇄ GeoJSON 変換ツールGeoJSON と SVG の相互変換を支援geojson-and-svg.dataprep.jp 関連ページ データ加工ツールの使い分け ツール一覧 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-wrangling-capabilities.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-wrangling-capabilities/","title":"データ加工ツールで出来ること"},{"content":" dataviz.jpSVGグラデーションエディタチャートのグラデーションをデザインsvg-gradient.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 グラデーションのデザイン\u0026hellip;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。 カラー・ストップ設定\u0026hellip;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。 リアルタイムプレビュー\u0026hellip;編集結果を即座に確認し、仕上がりを見ながら調整。 SVG 生成\u0026hellip;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）。 使い方 グラデーションを作成\u0026hellip;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。  プレビューで確認\u0026hellip;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。  生成された SVG を取得\u0026hellip;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。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/images/cover-svg-gradient_hu_1cce2c3751e6abba.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/svg-gradient/","title":"SVGグラデーションエディタ"},{"content":" dataviz.jpSVGテクスチャエディタチャートのテクスチャをデザインsvg-tectures.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 テクスチャパターンの生成・編集\u0026hellip;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。 プレビュー表示\u0026hellip;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。 SVG 出力\u0026hellip;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）。 使い方 テクスチャをデザイン\u0026hellip;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）。  リアルタイムプレビュー\u0026hellip;編集したテクスチャの見た目をその場で確認します。  SVG として取得\u0026hellip;仕上がったパターンを SVG XML（ 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。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/images/cover-svg-texture_hu_c5c9fdd0271c42c7.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/svg-texture/","title":"SVGテクスチャエディタ"},{"content":"「データの道具箱」では、学習用サンプル・データと、実務で使えるオリジナル・データの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。\n学習用のサンプル・データ 実務で使えるオリジナル・データ ツールとのシームレスな連携 クレンジング済みですぐ使える 学習用のサンプル・データ 各ツールに対応した学習用のサンプル・データを揃えています。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。\n各ツールの特徴を活かせるデータ構造 チャートの種類に応じたバリエーション すぐにコピー\u0026amp;ペーストで試せる 実務で使えるオリジナル・データ 利用者からの要望の多さを基準に、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。\n行政オープンデータの整形・統合版 よく使われる地図データ 統計データの時系列統合版 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。\nツールとのシームレスな連携 ポータル上のデータは、そのまま各ツールへ読み込めるフォーマット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。\nクレンジング済みですぐ使える 本来であればデータ取得後に必要になるクレンジング作業が済んだ状態で提供しています。\n文字コード統一 項目名の整理 欠損値の整理 「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。\n関連ページ よくある質問 ツール一覧 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-data-portal.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-data-portal/","title":"データポータル"},{"content":"「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グループ向けプロジェクト共有機能を提供しています。リーダーが作成したプロジェクトをメンバーに配布し、共通のデータ基盤を持つことで、チームのデータリテラシーを底上げします。\nリーダーとメンバーの役割 共有されたプロジェクトを各自で編集 チーム導入のメリット 柔軟な人数プラン リーダーとメンバーの役割 ご契約者がリーダーとなり、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。\nリーダー: プロジェクトの作成・管理・共有 メンバー: 共有されたプロジェクトを閲覧・編集 役割が明確に分かれているため、誰がマスターを管理しているかがチーム内で迷わず判断できます。\n共有されたプロジェクトを各自で編集 メンバーは、共有されたプロジェクトをそれぞれが独自に編集して保存できます。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。\nテンプレートとしてのプロジェクト共有 部署ごとの派生版プロジェクト作成 メンバーごとの学習用コピー といった使い方ができます。\nチーム導入のメリット 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。\n✔ データ業務のブラックボックス化を防ぐ — チーム内で処理内容が可視化される ✔ 属人化を減らす — リーダーの退職や異動があってもナレッジが残る ✔ 若手でもデータを扱えるようになる — 先輩のプロジェクトを手本に学べる ✔ 部署全体の判断スピードが上がる — 同じデータ・同じツールで議論できる 柔軟な人数プラン チームの規模に応じて、5名・10名・30名のプランからお選びいただけます。\nご契約後、メンバーのアカウントを発行 既存の個人アカウントからの移行も可能 定額制で追加料金なしに使い放題 詳しくは料金プランページをご覧ください。\n関連ページ 料金プラン お問い合わせ ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/images/features/feature-team-project-share.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/feature-team-project-share/","title":"グループでのプロジェクト共有機能"},{"content":" dataviz.jpADS-B / AIS 可視化飛行機や船の移動データを手軽に動画化bbts.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 CSVアップロード：ドラッグ\u0026amp;ドロップまたはファイル選択でCSVを読み込み 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 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 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 サンプルデータ：すぐに試せるサンプルデータを用意 使い方 CSVファイルを用意（緯度・経度・タイムスタンプを含むもの） 画面左のサイドバーからファイルをドラッグ\u0026amp;ドロップ、またはクリックして選択 サンプルデータも用意 自動的に航跡が地図上に描画 GIFアニメ、静止画連番画像、動画ファイルなどで出力可能 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 データ形式 CSVで以下の変数を含めてください。\n位置（必須）：lat / lon、latitude / longitude、または Position（\u0026ldquo;lat,lon\u0026rdquo; 結合形式） 時刻（必須）：Timestamp（Unixエポック秒）など 識別子：Callsign（航空機）、MMSI / VesselName（船舶） オプション：Altitude、Speed、Direction / Course 対応する位置データの形式 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）。\nカラム名 説明 lat / lon 緯度・経度（省略形） latitude / longitude 緯度・経度（正式名） Position 緯度・経度の結合形式（\u0026quot;35.68,139.76\u0026quot;） 対応する時刻データの形式 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。\n形式 例 ISO 8601 2023-05-20T10:30:00Z 日時文字列 2023-05-20 10:30:00 コンパクト形式 20230520_103000 Unixタイムスタンプ（秒） 1684567890 Unixタイムスタンプ（ミリ秒） 1684567890123 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。\n参考情報 ADS-Bとは AISとは ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/images/cover_broadcast-tracking-system_hu_81cfae54951d5af8.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/bbts/","title":"ADS-B / AIS 可視化"},{"content":" dataviz.jpData Illustratordata-illustrator.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 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。  データとグラフィックの結合（データ結合）をサポート。  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。  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。  使い方 データを インポート して データテーブルを表示。  図形を描画・選択・編集。  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。  作成したビジュアライゼーションを エクスポート/保存。 データ形式 表データ(CSV) ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/images/cover_data-illustrator_hu_a7e21e58d68fe5e0.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/data-illustrator/","title":"Data Illustrator"},{"content":" dataviz.jpGephi Litegephi-lite.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 グラフの可視化: 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 レイアウト計算: ForceAtlas2、Force Directed、Circular、CirclePack など複数のレイアウトアルゴリズムを搭載 外観設定: 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 フィルタリング: 属性値や範囲指定でノード・エッジを絞り込み表示 メトリクス計算: 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 データテーブル: ノード・エッジの属性を一覧表示・編集 エクスポート: グラフ画像（PNG）やグラフデータ（GEXF）として書き出し 日本語／英語 自動切替: ブラウザの言語設定に応じてUIを自動で出し分け 使い方 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 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 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 「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 「フィルター」や「メトリクス」で分析を深めます 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 データ形式 以下のファイル形式に対応しています。\n形式 拡張子 説明 CSV .csv 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 GEXF .gexf 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 GraphML .graphml XMLベースの標準的なグラフ記述形式 Graphology JSON .json Graphology ライブラリのJSON形式 CSVファイルの書式例：\nSource,Target,Weight Alice,Bob,1.0 Bob,Charlie,2.0 Alice,Charlie,1.5 1行目はヘッダー（必須） Source（または From, Src）列と Target（または To, Dst）列を自動検出します 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 ノードは Source / Target の値から自動生成されます 文字コードは UTF-8 および Shift_JIS に対応しています ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/images/cover_gephi-lite_hu_ca3e24b6e6ffb573.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/gephi-lite/","title":"Gephi Lite"},{"content":" dataviz.jpParallel Coordinatesparallel-coordinates.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 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 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 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 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 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 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 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 使い方 「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） 軸を縦にドラッグして気になる範囲を絞り込む 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 軸名を横にドラッグして、比較したい項目を隣に並べる 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 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 データ形式 ファイル形式: CSV（カンマ区切り、UTF-8） 構造: 1行目がヘッダー（列名）、2行目以降がデータ 数値列: 自動判定され、チャートの軸として表示される 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 欠損値: 空セルは欠損として扱われる ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/images/cover_parallel-coordinates_hu_8d1957e574b6a167.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/parallel-coordinates/","title":"Parallel Coordinates"},{"content":" dataviz.jpVega EditorJSON 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vega-editor.dataviz.jp どんなツールか？ 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。 \n機能 テキストエディタ／コードビュー\u0026hellip;Vega/Vega-Lite の JSON を入力・編集するエディタを提供。  リアルタイムプレビュー\u0026hellip;編集した仕様を即座に可視化としてブラウザ上で表示。  サンプル・テンプレ\u0026hellip;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）。  Vega / Vega-Lite モード切替\u0026hellip;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）。  共有／エクスポート\u0026hellip;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）。  使い方 JSON 形式で仕様を書く\u0026hellip;Vega または Vega-Lite の仕様をエディタに入力。  プレビューを見る\u0026hellip;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。  必要に応じて保存・共有\u0026hellip;仕様を Gist 等に保存して他者と共有（バックエンド連携時）。  データ形式 JSON（Vega / Vega-Lite 仕様）\u0026hellip;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。  データソースとしての表形式\u0026hellip;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）。  ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/images/cover_vega-editor_hu_617ed2e2e23dbd46.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/vega-editor/","title":"Vega Editor"},{"content":" dataviz.jpVoyager2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voyager2.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n機能 データ探索インターフェース\u0026hellip;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。  視覚化の推薦機能\u0026hellip;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。  部分指定による複数チャート生成\u0026hellip;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。  インタラクティブ操作\u0026hellip;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。  使い方 データを読み込む\u0026hellip;CSV 等の表形式データをロードし、フィールド一覧を確認。  可視化を指定する\u0026hellip;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。 探索支援を使う\u0026hellip;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。  結果を調整／比較\u0026hellip;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。  データ形式 表データ(CSV、TSV) JSON ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/images/cover_voyager2_hu_6dd530716baf5240.jpg","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/voyager2/","title":"Voyager2"},{"content":" dataviz.jpWord Cloud日本語に特化したWord Cloudword-cloud.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n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。\n機能 テキスト入力／アップロード\u0026hellip;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。 頻度解析\u0026hellip;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。  ワードクラウド表示\u0026hellip;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。 カスタマイズ\u0026hellip;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）。 出力／保存\u0026hellip;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。 使い方 テキストデータを入力／アップロード\u0026hellip;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。 ワードクラウドを生成\u0026hellip;「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。 カスタマイズ\u0026hellip;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。 結果の保存\u0026hellip;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。 データ形式 入力形式 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。 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）。 出力形式 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。 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。 ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/images/cover_wordcloud_hu_81621cf552da130f.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/word-cloud/","title":"Word Cloud"},{"content":" dataviz.jpQuickChart UIURLだけでチャート画像生成quickchart.dataviz.jp どんなツールか？ 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。\n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。 \n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。\n機能 チャート画像生成\u0026hellip;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。  URL だけで完結\u0026hellip;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。  画像として利用可能\u0026hellip;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。  使い方 URL のクエリパラメータに チャート設定を JSON 形式で指定。  生成された 画像 URL をそのまま使う／ダウンロードする。 データ形式 表データ(CSV) ","date":"0001-01-01T00:00:00Z","image":"https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/images/cover-quickchart_hu_2488cf474c5c30e4.png","permalink":"https://tools.data-viz-lectures.com/quickchart/","title":"QuickChart UI"}]