データを可視化する 20 のツール
海外サイトで「The top 20 data visualisation tools」という記事を見かけたのですが、可視化はかねてから興味を持ち続けているテーマなので、紹介も兼ねて大雑把に纏めておきます。英語は得意じゃないので若干主観を交えた超訳ですけどw
入門者用ツール
1. Excel
初心者レベルならツールは使い慣れたものを使うのが一番。Excel って結構複雑なこともできるんですよ。温度一覧表のセルに色付けして分散図っぽくするとか。人様向けに Web 公開するって訳でもなけりゃ、スピーディにデータ加工できるツールを選ぶべきかと。もし持っていなかったら、Google Docs のスプレッドシートを使うのもいいでしょう。
http://www.netmagazine.com/features/top-20-data-visualisation-tools
2. CSV/JSON
可視化ツールじゃないですけど、非常に一般的なデータ形式なのでこれらをマスターしておくことは重要です。いずれ、以下に挙げるような可視化ツールにこれらフォーマットのデータを食わせることになりますし。
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オンライン・ツール
3. Google チャートAPI
グラフを静的画像で提供してくれる「Googleイメージチャート」は廃止されちゃいましたけど、SVG や canvas 要素、VML 等の多彩な形式での動的生成 API が使えます。棒グラフ・折れ線グラフ・マッピング・QRコードと、そりゃもう何でも作れちゃいますぜダンナ。極端にカスタマイズしたいというのでなければ、とっかかりとして最適なツールとなるでしょう。
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4. Flot
折れ線グラフと棒グラフに関して言えば、Flot はグレイトな JavaScript ライブラリです。canvas 要素が扱えるブラウザ全てで動作し、多彩なコールバックを指定できるので、マウスオーバーやクリックでのちょっとした仕掛けもカンタンです。また jQuery モジュールでもある為、jQuery ユーザなら学習コストも低いですしね。
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5. Raphaël
Raphaël もまた強力な JavaScript 作図ライブラリです。大きな特徴は、SVG や VML といったベクトル形式データでの出力にフォーカスしていることで、他の DOM 要素と連動した表現を行うことも可能です。まずは開発元のデモをご覧頂ければと。イラレで作ったんじゃねーの? って思うようなスゴいのがたくさんありますぜ。
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6. D3
もうひとつ、SVG 出力の JS ライブラリといえば D3。ギャラリーページを見ると分かるように、ボロノイ図や木構造マップ、ワードクラウドのような複雑な表現が満載です。故に、常にお薦めできるツールではないかもしれませんが、もし高度なスキルをお持ちなら知っておくべきです。
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7. Visual.ly
単なるデータ可視化を超えて、インフォグラッフィクの領域に挑もうとするなら、もう Visual.ly でしょう。インフォグラッフィク・デザイナーの間じゃ一番人気のオンライン・ツールです。テンプレートを元に作図が出来、ソーシャルサービスとも連動した表現活動やマーケットプレイスへの出品さえ可能なんです。
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インタラクティブなウィジェット達
可視化を推し進めて行くと、ボタンやスライダーといった部品との連動、といったような対話的な処理が必要になったりします。以下は、そんな時に便利なウィジェット達を。
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8. Crossfilter
Crossfilter は可視化にフィルタ機能を加えた JavaScript ライブラリです。サンプルには、グラフから範囲を選択して表と連動させる例が掲載されています。
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9. Tangle
とある複雑な数式をグラフ化して、さらにパラメータとグラフとの変化の相関を可視化したい、というような場合ならこれ、Tangle です。サンプルでの、グラフ上のハンドルをドラッグしてパラメタが変化する様子をご覧下さい。もう魔法みたいです。
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マッピング
かつてマッピングを Web で表現するのは大変な作業でした。けれど Google 地図の登場でそんな辛さも過去のもの。彼らの API の提供は Web マッピング手法の一つの方向性を提示したものとなり、以来我々は Google 地図の代替となり得る複数の手段を持つに至っています。
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10. Modest Maps
Modest Maps はたった10KBの小さな JavaScript ライブラリで、地図の表示に必要な最小限の機能を持っています。そして、Wax のようないくつかの拡張機能と組み合わせることで豊かな表現をも可能にするのです。
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11. Leaflet
Leaflet はモバイル向けページに最適な、小さなマッピングフレームワークです。Modest Maps も Leaflet も、強力なコミュニティに支えられたオープンソース・プロダクトなので、今後の長きに渡ってこれらの利便性を享受できるでしょう。
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12. Polymaps
Polymaps もまたもうひとつのマッピング用ライブラリですが、さらに厳密な表現を提供しようとしています。地図のタイルにはベクトルデータを用い、スピーディな表示や多彩な表現が特徴です。
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13. OpenLayers
OpenLayers はおそらく、この種のプロダクトの中でいちばん堅牢じゃなイカかと。ドキュメントは親切とは言えず、マスターするのは難しいでしょうが、ソリューションとして完結しており、他のライブラリ等を必要とせずに目的を完遂できます。
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14. Kartograph
「Web マッピングの再考」、これが Kartograph のスローガンです。Google 地図を始めとした製品で見慣れているメルカトル図法ですが、Kartograph はそれ以外の選択肢を与えてくれるという訳です。方位や距離といった重要な要素を Web マッピングでストリクトに表現したくなった時、Kartograph の出番です。
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15. CartoDB
最後に CartoDB、これは知っておくべきです。何故って、表形式のデータと地図を組みあせて表現を行うなら、こいつの右に出る者はないからです。例えば、住所録データを CSV で与えてやると住所を緯度経度に変換してマッピングするとか。有料サービスですが、5つの表データまでは無料で利用できます。
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インライン・グラフ
最近の傾向ですが、Web ページにちょっとした小さなグラフをインラインで埋め込む例が見られます(所謂スパークラインというやつですね)。そんな時は FF Chartwell や Chartjunk が便利でしょう。
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もっと本格的なやつ
さて、さらに本格的な可視化手段を求めるなら、上に挙げたようなウィジェットやサービスではなく、プログラミングも含めた統合環境を導入する必要があるかもしれませんね。
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16. Processing
Processing はまさに、インタラクティブな可視化の申し子といえるかも知れません。シンプルなコードを書くだけで多彩な作図が出来ます。さらに Processing.js のような JavaScript 上での実行環境も用意されています。様々なプラットフォームへの移植が進行中で、ユーザ・コミュニティによる大量のサンプルコードがあるのも魅力です。
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17. NodeBox
NodeBox は、2次元グラフ作図用の Mac OS X アプリケーションです。もし Python の文法を知っているなら、変数を調整しながら瞬時に結果を可視化できますよ。
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プロ用ツール
以下は、冒頭にあげた Excel とは対極にある、プロ御用達なデータ分析ツールとなります。データ可視化を真っ剣に考えているなら、高価な SPSS や SAS を利用するも良いでしょうし、これらオープンソースな製品を選ぶのも良い手段です。
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18. R
大規模データの統計や解析に用いられる R は、とても多く複雑な機能を持つツールです。学習曲線はここで挙げた中で最も急勾配である反面、強力なユーザ・コミュニティに支えられている心強さもあります。マスターするのは大変ですが、一定のレベルに達した時、非常に快適な環境を手に入れられることは間違いありません。
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19. Weka
より深くデータ科学に深くコミットするなら、データ・マイニングの能力も要求されることでしょう。Weka は、様々な属性に基づいてデータを分類し、クラスタリングするのに秀でた Java アプリケーションです。
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20. Gephi
Facebook 等の普及で、ソーシャル・グラフの話題も珍しいことではなくなってきましたね。そう、Gephi はグラフ理論に基づいた、あらゆる種類のネットワークや階層グラフを可視化するツールです。大量のデータを処理できるだけでなく、美しいビジュアルでの表現能力を持っています。
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