Рубрика «визуализация данных» - 18

в 9:05, , рубрики: aphex twin, Asm.js, fftw, javascript, webassembly, Алгоритмы, визуализация данных, звук, обработка аудио, преобразование фурье, спектрограмма, фонетика

Пять лет назад на Хабре была опубликована статья «Печать и воспроизведение звука на бумаге» — о системе создания и проигрывания спектрограмм. Затем, полтора года назад Meklon опубликовал квест, в котором такая чёрно-белая логарифмическая спектрограмма стала одним из этапов. По авторскому замыслу, её надо было распечатать на принтере, отсканировать смартфоном с приложением-проигрывателем, и воспользоваться таким образом «надиктованным» паролем.
Рисуем звук - 1

У меня в тот момент не было в досягаемости ни принтера, ни смартфона, так что меня заинтересовали два аспекта задачи:

  1. Как проще всего расшифровать спектрограмму без дополнительных устройств и без дополнительного софта — желательно, прямо в браузере?
  2. Можно ли её расшифровать вообще без софта — «на глаз»?

Читать полностью »

в 7:46, , рубрики: matplotlib, pandas, python, визуализация данных, Инфографика, климат, Научно-популярное, Программирование

Привет.

Про изменение климата сейчас не говорит только ленивый. И случайно найдя неплохой сайт с историческими данными, стало интересно проверить — как же реально менялась температура с годами. Для теста мы возьмем данные с нескольких городов и проанализируем их с помощью Pandas и Matplotlib. Заодно выясним, действительно ли челябинские морозы настолько суровы, и где теплее, в Москве или Петербурге.

Изменение климата: анализируем температуру в разных городах за последние 100 лет - 1

Также обнаружилось еще несколько любопытных закономерностей. Кому интересно узнать подробности, прошу под кат.
Читать полностью »

в 8:20, , рубрики: discovery.js, javascript, jora, json, анализ данных, Блог компании Mail.Ru Group, визуализация данных, Разработка веб-сайтов

Это и последующие руководства проведут вас через процесс создания решения на основе проекта Discovery.js. Наша цель — создать инспектор NPM-зависимостей, то есть интерфейс для исследования структуры node_modules.

Руководство по Discovery.js: быстрый старт - 1

Примечание: Discovery.js находится на ранней стадии разработки, поэтому со временем что-то будет упрощаться и становиться полезнее. Если у вас есть идеи, как можно что-то улучшить, напишите нам.

Аннотация

Ниже вы найдёте обзор ключевых концепций Discovery.js. Изучить весь код руководства можно в репозитории на GitHub, или можете попробовать как это работает онлайн.

Читать полностью »

в 12:59, , рубрики: api, Power BI, python, youtube api, веб-аналитика, визуализация, визуализация данных

Легко посчитать, сколько трафика пришло с ютуб-канала. К примеру, зайти в счетчик Яндекс Метрики или Google Analytics. А вы попробуйте узнать, что происходило с вашим видео на канале. Кто его посмотрел, кто добавил в фавориты, а кто дислайкнул. Вот для выгрузки таких данных и потребуется скрипт на Python.

Проектирование дашбордов для веб-аналитики e-commerce сайта. Часть 4: Youtube-канал - 1
Динамика Youtube-активностей
Читать полностью »

в 0:46, , рубрики: FreeStyle Libre, Nightscout, open source projects, OpenAPS, Беспроводные технологии, визуализация данных, Здоровье гика, инсулиновая помпа, Медгаджеты, Носимая электроника

«Я теперь киборг!» — гордо заявляет австралиец Лиам Зибиди, молодой программист, blockchain/Fullstack engineer и писатель, как он преподносит себя на страницах своего блога. В начале августа он завершил свой DIY-проект по созданию носимого устройства, которое он без ложной скромности окрестил «искусственной поджелудочной железой». Речь скорее идет о саморегулируемой инсулиновой помпе, и наш киборг в некоторых аспектах своего творения не искал легких путей. Подробнее о концепции устройства и open source технологиях, на которые он опирался — далее в статье.

imageиллюстрации за исключением схемы устройства взяты из блога Лиама
Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: data mining, embeddings, graph, network, visualization, Блог компании Open Data Science, большие графы, визуализация, визуализация данных, графы, искусственный интеллект, машинное обучение

Визуализация больших графов для самых маленьких - 1
Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с большими графами (сотни миллионов вершин и рёбер) я испробовал много инструментов и подходов, и почти не находил достойных обзоров. Поэтому теперь пишу такой обзор сам.
Читать полностью »

в 8:03, , рубрики: Анализ и проектирование систем, Блог компании ГК ЛАНИТ, визуализация данных, Ланит

Технологии BI применяются бизнесом уже не один десяток лет. Однако сегодня с развитием облачных технологий, BigData и машинного обучения BI выходит на новый уровень. К чему это ведет и какими станут практики BI в ближайшие годы — читайте в нашем посте. Под катом — немного истории, актуальные тренды и результаты исследований.

BI: 6 трендов в сфере бизнес-аналитики - 1

Источник
Читать полностью »

в 14:31, , рубрики: data mining, data science, python, анализ данных, визуализация данных, данные, зарплаты, статистика, Статистика в IT

Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анонимный опрос относительно зарплат, стажа и позиций украинских программистов за 2014 и 2019 год. (1)

Этапы анализа

  • Препроцессинг данных и предварительный анализ (кому интересно код тут)
  • Графическое представление данных. Функция плотности распределения.
  • Формулируем нулевую гипотезу (H0) (2)
  • Выбираем метрику для анализа
  • Используем метод bootstraping для формирования нового массива данных
  • Рассчитываем p-value (3) для подтверждения или опровержения гипотезы

Препроцессинг данных

После некоторых манипуляций (код тут), приводим данные в следующий вид:

# Строка здесь это отдельный результат опроса, колонки переменные.

display(data_14_1.head(), data_19_1.head())
print('Всего опрошеных програмистов: n 
      {} чел. в 14 году и {} в 19 году'.format(len(data_14_1), len(data_19_1)))

Расчет нулевой гипотезы, на примере анализа зарплат украинских программистов - 1
Читать полностью »

в 10:23, , рубрики: PipelineDB, postgresql, time series, time series database, timescaledb, Администрирование баз данных, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), визуализация данных, временные ряды, хранение данных

Time series данные или временные ряды — это данные, которые изменяются во времени. Котировки валют, телеметрия перемещения транспорта, статистика обращения к серверу или нагрузки на CPU — это time series данные. Чтобы их хранить требуются специфичные инструменты — темпоральные базы данных. Инструментов — десятки, например, InfluxDB или ClickHouse. Но даже у самых лучших решений для хранения временных рядов есть недостатки. Все time series хранилища низкоуровневые, подходят только для time series данных, а обкатка и внедрение в текущий стек — дорого и больно.

Time series данные в реляционной СУБД. Расширения TimescaleDB и PipelineDB для PostgreSQL - 1

Но, если у вас стек PostgreSQL, то можете забыть о InfluxDB и всех остальных темпоральных БД. Ставите себе два расширения TimescaleDB и PipelineDB и храните, обрабатываете и проводите аналитику time series данных прямо в экосистеме PostgreSQL. Без внедрения сторонних решений, без недостатков темпоральных хранилищ и без проблем их обкатки. Что это за расширения, в чем их преимущества и возможности, расскажет Иван Муратов (binakot) — руководитель отдела разработки в «Первой Мониторинговой Компании».
Читать полностью »

в 16:41, , рубрики: алгорейв, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, визуализация, визуализация данных, лайвкодинг, музыка, Программирование

Алгорейв: как программисты устраивают вечеринки - 1
Источник

Разработчики будущего пишут не просто код — они создают алгоритмический рейв. Алгорейв — это написание и использование алгоритмов, генерирующих танцевальную музыку в режиме реального времени перед физически присутствующей аудиторией.

Генеративная музыка — явление не новое. Известно, что даже нейросеть способна создавать музыку, которую сложно отличить от творчества талантливого композитора. Однако алгорейв имеет свои отличительные особенности.

Если работа традиционного диджея строится вокруг правильного сведения треков (конечно, если он не крутит с флешки готовый микс), то алгорейверы импровизируют, допускают и исправляют ошибки прямо во время представления. При этом лайвкодеры транслируют происходящее на экране ноутбука.
Читать полностью »

1...10...171819...3040...65
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js