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統計に関するGantetsu7874のブックマーク (12)

  • エロマンガを定量分析した統計同人誌が、とにかくすごかった件

    【内容】 ○「年齢別の男女の主導権」「強姦/和姦とストーリー要素」「ストーリーパターン、ヒロイン性格・属性、主導権・動機・セリフの数量化分析」等々 ○数字から分析を引き出す構成など 【掲載画像所載】 続きを読む

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  • 名字マップ

    この日の名字マップは、電話帳や住宅地図の表札名の約4千万件のデータを、都道府県ごとに集計し、地図化したものです。表示方法としては絶対数と特化係数が選べます。また、2画面で異なる名字を地図化したり、絶対数と特化係数の地図を比較したりできます。 特化係数:当該の名字が各都道府県でどの程度特化しているかを示したもので、最大値が100であれば、全国的に均等に分布していることになります。 作成:立命館大学 協力:アクトン・ウインズ株式会社

  • 全国民に配るべき!総務省が示した「データ入力の統一ルール」|Excel医ブログ

    2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口(e-Stat)」で日から12月1日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020

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  • 年収500万円、日東駒専以上の「普通」の星野源なんていないことを数字で見る - 銀行員のための教科書

    婚活女子の「普通の人」の定義が「星野源みたいな容姿で年収500万円以上、かわいいね、ごめんねが言える人」(キャリコネニュース)という記事が配信され、話題になっているようです。 話題になった理由は、簡単に言えば「そんなスペックの人は普通じゃない」ということなのでしょう。 今どきの若い方達の「普通の人」について少し確認してみたいと思います。 婚活女性の「普通の人」 学歴 身体的特徴 口臭 美容院 ジム 化粧水 かわいいねの使用頻度 年収 所見 婚活女性の「普通の人」 話題になっている婚活女性の言う普通の人とは以下のような男性を指すようです。 年収500万円以上 学歴は日東駒専以上の大卒か高専卒、理系なら工学院、芝浦工業大学、日大以上といったところ 容姿は星野源みたいなイメージ 身長165センチ以上 体重は60~80キロ BMI18~27の痩せ型からややぽちゃ 清潔感のある人(口臭がなく、鼻毛が

    年収500万円、日東駒専以上の「普通」の星野源なんていないことを数字で見る - 銀行員のための教科書
  • データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary

    (2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説をべログの店舗

    データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
  • 食べログ3.8問題を検証 - クイックノート

    先日、twitter上でべログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 べログは飲店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、

    食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
  • データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

    データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう! ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人(@studies)と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ

    データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
  • 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界

    さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub(https://github.com/ShoKosaka/Suumo)に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを

    機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
  • 企画書で使える!無料で統計データが手に入るサイト11選|SUKIMANO

    市場調査の結果など、客観的な統計データがあると企画書やプレゼン資料の信頼感がぐっとアップしますよね。 しかし、統計データを企画書やプレゼンの資料として使いたいと思っても、個人でできる調査には限りがありますし、格的に調査するとそれなりに費用や時間がかかるのがネックです。 実はネット上には無料で統計データを公開しているサイトがあるので、企画書やプレゼンのテーマに沿った資料が手に入るなら活用しない手はありません。 無料で統計データが閲覧できるサイトを11個まとめましたので、企画書やプレゼンの資料に活用してみてはいかがでしょう。 ①総務省統計局 出典 http://www.stat.go.jp/index.htm 統計データといえば総務省統計局です。 国勢調査、人口推計、住宅・土地統計調査、家計調査、全国消費実態調査、小売物価統計調査、労働力調査などなど、さまざまな統計データを無料で閲覧できます

    企画書で使える!無料で統計データが手に入るサイト11選|SUKIMANO
  • 「ググれ」は古い。調べ物に使えるおすすめウェブサイト5選 | 加藤広大 | 街角のクリエイティブ

    出典:アムステルダム国立美術館「Rijksstudio」 プレゼン資料に説得力を持たせたい、◯◯の情報が欲しい、デザインのアイデアが欲しい、むしろ今自分が何を調べたいか調べたい。など、調べ物をする動機はさまざまですが、なかなか目当ての情報が出てこなかったり、そもそも取得した情報が嘘だった。ということも良くあります。じゃあ当のことは一体……と、また調べ物を再開し、底なし沼にハマったように抜け出せなくなり、気付いたら3時間後にはwikipediaでまったく関係ない「宇宙」について調べていた。という経験は、誰にでも少なからずあるのではないでしょうか。 というわけで今回は、調べ物に使えるウェブサイトを取り上げてご紹介していきます。ベタなところから、少し変化球まで取り揃えてみました。何かのお役に立てば幸いです。 高精度計算サイト「keisan」 カシオ計算機株式会社が提供している、生活や実務に役立

    「ググれ」は古い。調べ物に使えるおすすめウェブサイト5選 | 加藤広大 | 街角のクリエイティブ
  • 「日本の借金1000兆円」はやっぱりウソでした~それどころか…(髙橋 洋一) | マネー現代 | 講談社(1/6)

    鳥越俊太郎氏もダマされていた 先週26日(土曜日)、大阪朝日放送の番組「正義のミカタ」に出た。大阪のニュース情報番組だが、東京とは違って、自由な面白さがある。そこで、「日経済の諸悪の根源はZ」というコーナーをやった。Zとは財務省である。 その中で筆者が強調したのは「借金1000兆円のウソ」である。借金が1000兆円もあるので、増税しないと財政破綻になるという、ほとんどのマスコミが信じている財務省の言い分が正しくないと指摘したのだ。 借金1000兆円、国民一人当たりに直すと800万円になる。みなさん、こんな借金を自分の子や孫に背負わせていいのか。借金を返すためには増税が必要だ。……こんなセリフは誰でも聞いたことがあるだろう。財務省が1980年代の頃から、繰り返してきたものだ。 テレビ番組は時間も少ないので、簡単に話した。「借金1000兆円というが、政府内にある資産を考慮すれば500兆円。政

    「日本の借金1000兆円」はやっぱりウソでした~それどころか…(髙橋 洋一) | マネー現代 | 講談社(1/6)
  • スプラトゥーンのウデマエ分布に関して - でこすけの日記

    (この記事は、第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の第一日目の記事です) 近年のweb業界で流行っている技術の一つがスプラトゥーンにおけるエイム技術なので、スプラトゥーンの話をします。スプラトゥーンとは何かというと、任天堂が作った可愛いイカ同士がじゃれあうピカチュウげんきでちゅうの後継ゲームです。ようするに、イカちゃんドリームランドです。イカちゃんたちがあまりにも可愛いので、ゲーム中のブキ選択は勝利シーンの可愛さで選ぶという方が大半だと思います。 (図:異常に可愛いスピナーの勝利シーン) 不思議なことに、スプラトゥーンゲームのジャンルでいうとサードパーソンシューティング(TPS)に属します。ようするに、自分の操作するイカちゃんがインクを相手に当てたり当てられたりするのを後ろから生暖かい視線で見守るゲームです。 (図:シューティングゲームに関する一般的な見解) もちろん

    スプラトゥーンのウデマエ分布に関して - でこすけの日記
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