「チームが強い時は打順が固定」は本当か？ 阪神ファンが全公式戦1万904試合を調べた結果が興味深い
「チームが強い時は打順が固定」は本当か？ 阪神ファンが全公式戦1万904試合を調べた結果が興味深い - スポニチ Sponichi Annex 野球
「チームが強い時は打順が固定」は本当か？ 阪神ファンが全公式戦1万904試合を調べた結果が興味深い
Netflixが情報公開し始めた｢ランキング｣のエクセルデータをダウンロード・分析してみた…今オープンにする理由とは
ネットフリックスは11月第3週より、前の週に同社利用者が視聴した作品のランキングデータについて、｢トップ10｣の形で一般公開を始めた。 更新はアメリカ太平洋時間で毎週火曜。日本では水曜の早朝なので、今週分は11月17日朝に公開済みだ。今後毎週更新される。 企業が自社サービスの人気ランキングを公開すること事態は、一般的なことだ。けれども、このネットフリックスの情報公開に関しては、映像業界にとって｢視聴率が無料で公開された｣ことに近いインパクトを持っている。 国や言語で異なる｢ヒット作｣の様相 ネットフリックスのトップ10紹介サイトは｢top10.netflix.com｣。ストレートなアドレスだ。 サイトで公開されているのは、名前の通り、その週にネットフリックス内で視聴された時間が長かった作品を、1位から10位まで並べたリストだ。集計の関係もあって現状は英語など一部の言葉だけに対応しており、日
40ギガのピカチュウ画像をやりとり、社内データはテラバイト級――ポケモン社が「Box」「Googleドライブ」を使い分ける理由
40ギガのピカチュウ画像をやりとり、社内データはテラバイト級――ポケモン社が「Box」「Googleドライブ」を使い分ける理由（1/2 ページ） 「ポケットモンスター」シリーズの版権管理を手掛ける「株式会社ポケモン」。保有するポケモンの画像・動画のデータ量が膨大であるため、共有や管理に苦労する場合が多いという。同社テクニカルディレクターの関剛さんが「Box World Tour Tokyo 2019」に登壇し、クラウドストレージの活用法を語った。 「ポケットモンスター」シリーズの版権管理を手掛ける「株式会社ポケモン」（以下「ポケモン社」）。ピカチュウなどおなじみのキャラクターが米Nianticの「Pokemon GO」など他社のゲームに登場するのは、ポケモン社がIPを提供しているためだ。同社は他にも多様なパートナー企業と組み、ポケモンを起用した商品・サービスの展開を支援している。だが、保有
打点王・中村剛也は40打点多すぎた？ 異常に多い・少ない打点の歴史から考える
2019年パ・リーグのペナントレースは西武の優勝で幕を閉じた。最大の勝因は打力だろう。シーズン終盤には2003年ダイエー以来の100打点カルテット誕生が期待されるなど、リーグ内では頭一つ抜けた強力打線であった。最終的に100打点はトリオに留まったが、リーグで100打点に到達したのはこの3人のみ。打点ランキング上位3人を中村剛也、山川穂高、森友哉の西武3選手が独占した。 セイバーメトリクスでは重要視されない「打点」 従来からセイバーメトリクスでは打点というスタッツはあまり著述の対象とはされてこなかった。その理由として、前の打者がどれだけ出塁してくれるかなど自身の力の及ばない条件に左右されるために真の貢献を測れないことや、チームの得点能力の改善に直結する数字ではないことなどが挙げられる。 しかしせっかく創世記から続いており、連盟からの表彰対象にもなっているスタッツだ。セイバーメトリシャンの常と
なぜ製造業の現場はITが嫌いなのか。不幸な対立を終わらせる「データをお金に」 ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
製造業の現場は、ＩＴが嫌いである。正確に言えば、トップダウンで「型」にはめていくＩＴのやり方が嫌いである。あるいは現場の個別性を認めないＩＴの横柄さが嫌いである。 日本の製造業は、現場で自ら考える三現主義（現地、現物、現実）が重視され、これが競争力の源泉と言われている。一方でＩＴは、こうした現場を無能化させ、意思を持たない３Ｄプリンターのように設計情報をひたすらモノに転写するマシンとして扱う。現場の人たちは、そのように感じ、抵抗し、現場に根付いたモノづくりのハートを守り続けてきた。 失われた２０年、このような現場とＩＴとの不幸な対立が続いた。中核となる人材の世代交代とともに現場の抵抗は力を失い、そして日本の製造業そのものが競争力を失った。高度成長時代、資源のない島国である日本は原材料を加工し製品で稼ぐしか未来がない、と多くの人が信じ、追いかけてきた未来が終わろうとしている。 こうした中でＩ
就職氷河期世代「ロスジェネ」が日本の人口動態に与えたインパクト
＜現在30代後半から40代前半に達したロスジェネ世代から子ども世代への人口再生産率は7割以下にとどまっている＞ 先週の記事「就職氷河期にキャリアを奪われた『ロスジェネ』の悲劇」では、90年代以降の大卒者の就職率推移を見たが、世紀の変わり目に谷がある「Ｖ字」型になっている。最近の就職率は9割近いが、1999～2004年では7割を切っていた。この時期の卒業生が、いわゆる「ロストジェネレーション」だ。 新卒至上主義がまだ根強い日本では、その後の挽回は難しく、このロスジェネ世代は様々な不利益を被っている。非正規雇用に留め置かれ、結婚・出産に踏み切れていない人も多い。 それは人口統計にも表れている。上記の時期に大学を出たロスジェネは1976～81年生まれで、2016年では35～40歳になっている。数でいうと993万人だ。しかしその子ども世代はずっと少なく、25歳下（10～15歳）と仮定すると669万
GPSでケガ減らす、「カタパルト」が支持されるワケ
このスポーツ向けGPSデバイスで市場をリードしているのが、オーストラリアのCatapult（カタパルト）社だ。同国が1976年のモントリオール五輪で金メダルの獲得がゼロと惨敗したことを受け、政府が1981年にオーストラリアスポーツ研究所（AIS）を設立。さらに1990年には産業発展などのための研究組織として共同リサーチセンター（CRC）が設立され、そこに在籍していた研究者が2006年に同社を創業した。 そのCatapult社が、企業買収などを通じて“スポーツセンシング”の領域で積極攻勢に出ている。2014年にスポーツ向けGPSデバイスで競合のオーストラリアGPSports社を買収したのに続いて、2016年にはスポーツの映像解析サービスを手掛ける米XOS Digital（エクソス・デジタル）社、さらに一般アスリート向けにGPSデバイスを販売するアイルランドPLAYERTEK（プレイヤーテック
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
広島・緒方監督が信じた「流れ」、DeNA・ラミレス監督が信じた統計──2017年・セCSファイナル（松谷創一郎） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「流れ」をつかめなかった広島 セ・リーグのクライマックスシリーズ・ファイナルステージは、シーズン３位のDeNAベイスターズが優勝した広島カープを破って日本シリーズ出場を決めた。初戦こそ広島が3-0の雨天コールド勝ちを収めたが、そこからDeNAが見事に４連勝した。 １勝のアドバンテージがあり、かつシーズン勝率が.714の本拠地で戦う広島は、間違いなく有利だった。しかし、12球団一の打線は湿ったままで、チャンスは作ってもそれを活かすことはできず、５試合の総得点はたったの11。小刻みな継投を駆使したラミレス監督は、見事にカープ打線を封じた。 こうした戦況について広島・緒方孝市監督はこう振り返った。 やっぱり流れをつかめるような、勢いにつながるような、そういう戦いをしなくちゃいけないなと。それをするのが監督の采配だから。 出典:スポーツ報知2017年10月24日「【広島】『流れをつかめるような戦い
最近の若者は「バックアップを取る」という意識がない？
以前、女子高生や女子大生に取材をしたとき、驚いたことがある。彼女たちは、呼吸をするようにスマホで写真を撮る。取材時にドーナツを差し出すと、「かわいい」が止まらず、撮影会が始まった。そして、イイ感じのフィルターをかけてInstagramにアップする。 そんな彼女たちはほとんどがiPhoneユーザーだったが、いずれもカメラロールは整理整頓されておらず、手当たり次第撮った写真が雑多に並んでいた。 「アルバムは整理しません。撮った写真をすぐにInstagramやLINEに投稿して、それで満足」と言っていたので、「写真が消えたらどうするの？ バックアップは取らないの？」と素朴な疑問をぶつけた。 すると、「よく分からないけど、LINEやInstagramにアップしたら一生残るものだし、それでいいかな」という答えが返ってきた。SNSに投稿する＝バックアップを取るというのは、確かに間違いではないだろう。し
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データアナリストに多分必要な物。 | 分析のおはなし。
最近の投稿 「施策デザインのための機械学習入門」というデータサイエンスの起爆剤 データ分析との出会い ５ 色々挑戦した2019年だった いったい何のためのモデルなのか？ 「サルたちの狂宴」を読みました。 アーカイブ 2021年8月 (1) 2020年2月 (1) 2019年12月 (1) 2018年12月 (1) 2018年9月 (1) 2018年2月 (1) 2017年6月 (2) 2017年5月 (1) 2017年3月 (1) 2017年2月 (1) 2017年1月 (2) 2016年10月 (1) 2016年8月 (1) 2016年7月 (2) 2016年2月 (3) 2016年1月 (3) 2015年12月 (1) 2015年11月 (2) 2015年9月 (2) 2015年8月 (2) 2015年7月 (2) 2015年3月 (2) 2015年2月 (2) 2015年1月 (2)
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
『デモの参加者、12万人がねつ造なのか、3万人がねつ造なのか調べてみた』
こんにちは！ 9月が始まりましたねー。 歳をとる度、毎日が早く感じられる今日この頃です。 さて、物議を引き起こしている「デモ参加者の人数」 主催者発表：12万人 警察関係発表：3万人 この開きが大きく、物議を引き起こしています。 １－国会前の面積で割出し、3万人という方。 ２－国会周辺のデモ参加意思のある方全員カウントすれば12万人という方。 私は個人的にはこんな数字合わせはどうでもいいと思ったが、自分も3万人はあまりに少ないだろう・・・という事で、ブログでも3万人は嘘だと毒づいた責任もあり、無責任なことはよろしくないと思い、人数を検証してみました。 検証もせずに変な情報鵜呑みにして判断するのは良くないですもんね。 結論から言えば、どちらも正解なのかなぁという感想。 国会正門前には確かに3万人程だったと思う。 しかし、デモに参加してない方はそこだけ見てしまう。 駅は規制され、道路も永田町か
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