『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
世界中で日本だけ｢コロナ感染のグラフがおかしい｣という不気味 絶対的な死者数は少ないのだが…
新型コロナウイルスによる日本の死者数は欧米に比べて少ない。だが感染者数と死亡者数を「対数グラフ」で分析すると、日本だけが異常な推移をたどっている。統計データ分析家の本川裕氏は、「他国のように収束へ向かう横ばい化への転換が認められず、増加ペースが落ちていない。そこには3つの理由が考えられる」という——。 新型コロナウイルスは、海外でも日本でも「感染爆発」と呼ばれた一時期ほどの急拡大は見られなくなってきた。だが、それでもなお深刻な感染状況が続き、医療が対応しきれないこともあって各国で死者が増えている。 1月に中国・武漢ではじまった新型コロナの感染拡大は、その後、韓国、イラン、イタリアなどと広がり、また、さらに欧州各国や米国などを中心に全世界に拡大してきている。この4カ月余りを過ぎた時点で、地域によって感染拡大のテンポや規模がどのように違っているかを、世界各国と日本の国内で振り返ってみたい。 感
老いる水道管、漏水が頻発 「水の４割ムダ」自治体も：朝日新聞デジタル
水道管の水漏れなどで水道水がむだになる割合（無効率）が２０％超と極めて高い水道事業体（自治体や企業など）が、全事業体の１６％にあたる２３６に上り、老朽化した水道管の更新が追いついていないことがわかった。地方を中心に人口減によって料金収入が減り、予算不足で更新費用を捻出できずにいる背景がある。専門家は「２０％超は、老朽化した水道管が限界を迎えていることを示している。このままでは１０年後には各地で噴水状態になりかねず、手遅れになる」と警鐘を鳴らす。 公益社団法人日本水道協会が発行する水道統計（全国１４９６事業体を対象、２０１５年公表の１３年度データ）をもとに割り出し、無効率が高い水道事業体に朝日新聞が背景などを取材した。協会によると、１３年度の無効率の全国平均は７・１％。政府は、１３年に打ち出した「新水道ビジョン」で無効率の目標を盛り込まなかったが、それまでは「５％未満」だった。 ２０％を超す
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
日本郵便がひそかにやっていたサービスが熱い！ＤＭのリーチ確率が上がる画期的なサービスとは？ - 働き者ブログ
Photo by TatsuoYamashita （2014年4月12日21時追記） 【日本郵便がやっている知られざるサービス】 こんばんは。 今日は少しお仕事のことを。 お客さんの案件で、広告の手段としてダイレクトメール（DM）を送ることがあるのだが、そこで知った日本郵便がやっている便利なサービスを紹介したいと思う。ＤＭは古典的な販促手法とも思われがちだが、その効果はバカにできない。作り方や送り先をきちんと設定できればまだまだ現役の告知方法なのだ。 そのDMを送る、ということになると普通は住所と名前が分かる顧客リストが必要になるのだが、日本郵便のサービスで「配達地域指定郵便物（タウンメール）」というものがある。 これは送り先の住所と名前が分かっていなくても、送りたい”エリア”を指定して各家庭に送ってもらうサービスだ。たとえば新規オープンするお店や、キャンペーンの案内などを送りたいときに、
例の人口調査結果がどのくらいヤバいかデトロイトと比較してみた
追記 2014/3/30 23:50 いろいろブコメ、トラバありがとう。やはり過疎地域の扱いについては議論が分かれるね。 合計特殊出生率について。ここ数年の上昇が「団塊ジュニアの駆け込み出産」だと見る意見があったが、言葉の定義の問題なのではっきりさせたい。合計特殊出生率は15歳から49歳までの各年齢の出生率を足し合わせるという求め方をするので、世代間の人数の偏りの影響を受けない。合計特殊出生率への寄与度は世代の人数によらず同じということだね。 人口集積について。フォローしてくれてる人もいるけど東京一極集中という意味ではないよ。各地域で中核となる人口数万〜数十万の都市はたくさん必要だと思う。ちょっとアバウトなイメージでいうとJ3どころかJ4、J5（まだないけど）のチームが「俺達のクラブ」としてそれなりに盛り上がっちゃうぐらいの熱量（？）を備えた街だ。これって人口5万でも田畑や山林の中にバラバ
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上司のおっさんに「月を入力すると日数が出るようにするにはどうすれば？」と聞かれたのでコレを教えてあげた心温まる話 - Togetter
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