Рубрика «визуализация данных» - 12

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада 2017 года Игорь Стрыхарь «ClickHouse – визуально быстрый и наглядный анализ данных в Tabix».

Веб-интерфейс для ClickHouse в проекте Tabix.
Основные возможности:

  • Работает с ClickHouse напрямую из браузера, без необходимости установки дополнительного ПО;
  • Редактор запросов с подсветкой синтаксиса;
  • Автодополнение команд;
  • Инструменты графического анализа выполнения запросов;
  • Цветовые схемы на выбор.
    ClickHouse – визуально быстрый и наглядный анализ данных в Tabix. Игорь Стрыхарь - 1

Читать полностью »

Julia и клеточные автоматы - 1

Сегодня мы отправимся в красочное путешествие по миру клеточных автоматов, попутно изучая некоторые хитрые приемы их реализации, а также попытаемся понять, что скрывается за этой красотой — любопытная игра для праздного ума или глубокая философская концепция, находящая отклики во многих моделях.

Читать полностью »

Добрый день, дорогой читатель! Эта статья возникла благодаря попытке взглянуть на операционный мониторинг со стороны аналитики. Она будет вам полезна, если:

  • что-то из следующего списка хорошо знакомо: Grafana, InfluxDB, Prometheus, Zabbix или другая система мониторинга с похожими идеями;
  • вы не эксперт/профессионал/уверенный миддл в различных типах отображения временных рядов и матстатистике (в противном случае для вас, весьма вероятно, будет скучновато);
  • есть желание взглянуть на некоторые аспекты «под микроскопом».

Если вы решили, что условия выше соблюдены, добро пожаловать под кат.

На пути к построению графика - 1
Читать полностью »

Что мы узнали о сотрудниках, когда начали использовать аналитику в HR - 1

Меня зовут Юля Степашкина, и я HR-аналитик в Redmadrobot. Расскажу, как однажды мы виртуозно переобулись в прыжке и столкнулись со сменой почти трети команды за год. Сразу уточню, ситуацию мы разрулили, начали собирать и анализировать статистику по кадрам и уже делаем заход на прогнозирование. Идёт пятый месяц, как собрали дашборды и внимательно следим за показателями, полёт нормальный. Под катом история сборки.
Читать полностью »

Всем привет! Настали длинные выходные, а это значит, что пришло время поделиться новыми фичами, которые были сделаны с момента предыдущего поста:

  1. Комбинатор сложных маршрутов
  2. Сложные билеты (треугольники)
  3. История цен на билеты

Скриншот одной из новых фичей:

image
Читать полностью »

Эта история началась, как и полагается, в очереди за утренним кофе в одной хорошей и дружной, но только этим и примечательной IT компании. Началась, как водится, с обычного вброса.

Автор идеи, наверное, уже и сам не помнит, подумал ли он хоть о чем нибудь, перед тем, как ее озвучить, или, как водится, сначала сказал первое, что пришло в голову, а потом начал активно доказывать что был прав. Попробуйте опровергните, мол, если есть чем.

Собственно, в чем заключался тот самый вброс: все кто учился в школе, наверное помнят про дуализм природы света, и про то, что одной из сторон его является представление о свете как о волне. Волны света принадлежат определенному диапазону частот, причем каждому оттенку видимого спектра соответствует некоторая длина волны. С одной стороны, этот диапазон непрерывен. С другой стороны, доказанный факт, что человеческий глаз непосредственно воспринимает только три частоты, а остальные цвета добираются до восприятия как комбинация из двух или трех компонентов, из которых мозг «додумывает» исходный оттенок цвета. Как в мониторе, ставим три лампочки красного, зеленого и синего цветов, задаем требуемую интенсивность компонентов и получаем пиксель.

Теперь следим за руками: если звук — это тоже волна, и разной частотой кодируется разная высота звука, наблюдается ли в восприятии звука тот же эффект? Можно ли разделить набор воспринимаемых частот, на те, которые снимаются одним «датчиком», и те, которые воспринимаются за счет «комбинации»?

Предупреждаю сразу, морали под катом не будет, но если интересны рассуждения по поводу опровержения вбросов…
Читать полностью »

Ранее мы публиковали пост, где с помощью графов проводили анализ сообществ в Точках кипения из разных городов России. Теперь хотим рассказать, как строить такие графы и проводить их анализ.

Построение графов для чайников: пошаговый гайд - 1

Под катом — пошаговая инструкция для тех, кто давно хотел разобраться с визуализацией графов и ждал подходящего случая.
Читать полностью »

Коронавирус типа 2019-nCoV, после вспышки заболевания в китайском городе Ухань, стремительно распространяется по миру. По состоянию на 30 января 2020 года сообщено о более чем 9000 заражённых и о 213 умерших. Случаи заражения коронавирусом выявлены во Франции, в Австралии, в Японии, в Сингапуре, в Малайзии, в Германии, в Италии, в Шри-Ланке, в Камбодже, в Непале и во многих других странах. Никто не знает о том, когда вирус будет остановлен. Пока же число подтверждённых случаев коронавируса лишь растёт.

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, хочет рассказать о том, как, с использованием Python, создать простое приложение для отслеживания распространения коронавируса. После завершения работы над этим приложением в распоряжении читателя окажется HTML-страница, которая выводит карту распространения вируса и ползунок, который позволяет выбирать дату, по состоянию на которую данные выводятся на карту.

Разработка интерактивной карты распространения коронавируса типа 2019-nCoV на Python - 1


Интерактивная карта распространения коронавируса типа 2019-nCoV

Здесь будут использованы такие технологии, как Python 3.7, Pandas, Plotly 4.1.0 и Jupyter Notebook.
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему внимаю перевод статьи из журнала APC.

Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных – это практические разработки ИИ, благодаря которым появляются приложения различных тематик, начиная от воздухоплавания и заканчивая зоологией. Эти процессы чаще всего выполняются в облаке, на ПК или ноутбуке, гораздо реже – в смартфоне.

Однако недавно в Google Play появилось новое бесплатное приложение под названием «DataLearner», с помощью которого можно добывать данные. Оно не требует внешних ресурсов и доступа с полномочиями суперпользователя.

Вычислительные ресурсы смартфонов

Многие ошибочно полагают, что для машинного обучения и добычи данных требуется много ресурсов облачной вычислительной системы или по меньшей мере мощный компьютер. Однако в конечном счёте всё сводится к размеру анализируемых данных и типу машинного обучения, которое вы хотите применить.

У компьютерного обучения есть свои уровни сложности. Если представить, что такая недавно появившаяся техника глубокого обучения, как свёрточная нейросеть (CNN) – это автомобиль с высокой удельной мощностью, то другие техники, например, дерево поиска решений и многие прочие «лесные» методы обучения – это горячие «хэтчбеки». Они показывают отличные результаты, быстры и легки даже при ограниченных вычислительных возможностях CPU.
Читать полностью »

Привет, сегодня я хочу вам предложить наглядное пособие по моделированию некоторых физических процессов и показать как получить красивые изображения и анимации. Осторожно много картинок.Визуализация линий напряженности и движений электростатических зарядов, симулирование движения планет солнечной системы - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js