sandbox
Tableauによる可視化
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人口ピラミット
- 人口構成の可視化を行う。
- Tableau Public
- サンプルイメージ
- 使用データ
- 平成22年国勢調査、人口等基本集計(男女・年齢・配偶関係,世帯の構成,住居の状態など)、全国結果、男女・年齢・配偶関係、3-1 年齢(各歳),男女別人口,年齢別割合,平均年齢及び年齢中位数(総数及び日本人)−全国※,全国市部※,全国郡部※,都道府県,20大都市(link)
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転入
- 転入人口の可視化を行う。
- Tableau Public
- サンプルイメージ
- 使用データ
- 住民基本台帳人口移動報告 年報(基本集計) 年次 2014年、3-3 年齢(5歳階級),男女別転入超過数−全国,都道府県(移動者(外国人含む),日本人移動者)(平成26年)、日本人移動者の表を利用(link)
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移動人口
- 移動人口の割合を可視化する(移動元の人口で割って算出)。
- Tableau Public
- サンプルイメージ
- 使用データ
- (移動人口データ)住民基本台帳人口移動報告 年報(基本集計) 年次 2014年 、2 男女,移動前の住所地別都道府県間移動者数−都道府県,3大都市圏(東京圏,名古屋圏,大阪圏),21大都市(移動者(外国人含む),日本人移動者)(平成26年)(link)
- (人口元データ)平成22年国勢調査、人口等基本集計(男女・年齢・配偶関係,世帯の構成,住居の状態など)、全国結果、2 男女別人口及び世帯の種類(2区分)別世帯数−全国※,全国市部※,全国郡部※,都道府県※,市部※,郡部※,市町村※・旧市町村(link)
update : 2015.9.27
economic storm
株価の時系列データの可視化 - visualization of stock market
Fig. economic storm (TSE, October 1st, 2013)
説明 explanation
- 1日の株価変動に注目すると,朝高く昼低くなる銘柄,また,朝低く昼高くなる銘柄が存在する.
- そこで,次元圧縮を通じて,株価変動が似ている銘柄を近づけて空間上に配置すると,
株価が朝高く昼低くなる集団,また,朝低く昼高くなる集団が出現する.
- 時系列を追って株価変動を観察すると,朝高く昼低くなる集団は明から暗へ
朝低く昼高くなる集団は暗から明となり,
全体として台風のようなイメージが生成される.
- When we pay attention to stock price change,
a stock which price is high in the morining and low in the afternoon, and
the other which price is low in the morining and high in the afternoon by contraries.
- By dimension reduction, each stock is drawn toward each other by their likeness, then high/low price group and low/high price group are appeared.
- Watching stock price change, high/low price group change the color from light to shade, and the other group the color from shade to light.
- Something like typhoon would be appeared as a whole.
Fig. economic storm (TSE, October, 2013)
作り方 how to make
- データ収集 collect data
株価の時系列データ(1日の変動)を収集
Collecting time-series data of stock market.
- データクレンジング data cleansing
各銘柄について株価を0~1へ正規化し,データ点数を揃える.
(また,各銘柄について1,2,3時点づつずらしたタイムラグを作成)
Cleansing data, 1) normalizing stock price to 0~1,
2) uniform number of data points.
In addition, making time-lagged data.
- 次元圧縮 dimension reduction
多次元尺度法(MDS : Multi Dimensional Scaling)を用いて,
各銘柄とそのタイムラグを2次元平面へ配置する.
By using Multi Dimensional Scaling (MDS),
each stock data is arranged on 2D surface.
- 時系列データの可視化 data visualization
株価の上下を色の明暗で表現することで,1日の株価変動を可視化する.
(元データを文字(株式コード,白色),そのタイムラグをドット(赤色)で表現)
By matching high/low price with light/shade color,
Stock price change is visualized,
base data by ticker symbol (white), time-lagged data by dot (red).
update : 2014.3.18
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