グラフ理論

頂点（ノード）と、頂点どうしを結ぶ辺（エッジ）からなるグラフの性質を扱う数学の分野。辺に向きのある有向グラフと向きのない無向グラフがあり、ネットワークの経路探索、作業の依存関係の分析、スケジューリングなどに応用される。

頂点（ノード）と辺（エッジ）からなるグラフ構造を扱う数学分野。無向グラフ、有向グラフ、重みつきグラフ、完全グラフなどの種類があり、ネットワーク設計、最短経路問題、スケジューリングなどに応用される。

クラウドの特性の一つで、サービスがネットワークを通じて利用でき、スマートフォン、タブレット、パソコンなど多様な端末から標準的な仕組みでアクセスできること。

データ可視化を目的によって分けた2つの種類。探索のための可視化は、分析者自身がデータの傾向や異常、仮説の手がかりを見つけるために、さまざまなグラフを素早く作って試すもの。説明のための可視化は、分析で得た結論を他者に伝えるために、伝えたいメッセージに合わせてグラフの種類や強調する点を絞り込んで作るもの。

辺の重みが負でない重み付きグラフで、出発点から各頂点への最短経路を求めるアルゴリズム。最短距離が確定していない頂点のうち距離が最小のものを確定させ、そこから隣接する頂点の距離を更新することを繰り返す。OSPFの経路計算に使われている。

重み付きグラフで、出発点から各頂点への最短経路を求めるアルゴリズム。すべての辺について距離の更新を頂点数−1回繰り返すことで、負の重みの辺があっても最短経路を求められ、負の閉路の存在も検出できる。ダイクストラ法より計算量は大きい。

2つの変数の関係を点の分布で表すグラフ。横軸と縦軸にそれぞれ変数をとり、データを点として打つことで相関関係を視覚的に把握できる。QC7つ道具の一つ。

データの値を色の濃淡や色相の違いで表現する可視化手法。大量のデータの傾向やパターンを直感的に把握できる。Webサイトのクリック分析や地理データの可視化などに使われる。