中田:‖ @paddy_joy コーヒ好きですが本書を読んでも本気で淹れるのはめんどくさそうという感想なので今のままスタバがメインになりそう☕️ スタバのコーヒーは不味いと散々Xではdisられていますが、「世界の人が平均的に好きな味」と解説されていて一安心。ワイの舌はグローバル平均☺️ amzn.to/3udzo6T pic.twitter.com/TXUVawebeo 2024-01-28 20:31:39
フジテレビと産経新聞社が合同で行った世論調査で、委託していた会社の社員が14回の調査にわたって架空の回答を不正に入力していたことがわかりました。 フジテレビと産経新聞社は誤った内容を伝えたとして謝罪するとともに関連する放送や記事を取り消しました。 フジテレビなどによりますと、フジテレビと産経新聞社が合同で毎月行っている内閣支持率など主に政治に関する世論調査で、京都市にある再委託先の「日本テレネット」の社員がデータの不正な入力を行っていたことがわかったということです。 不正な入力は去年5月から先月までの14回の調査で行われ、実際には電話をかけていないのに架空の回答を入力していたということです。架空の回答は1000人を対象にした調査のおよそ17%を占めていたということです。 この社員は現場の責任者で、フジテレビの調査に対し、「オペレーターの人集めが難しかった」などと話しているということです。
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先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人(内閣府男女共同参画局)の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行
はじめに はじめまして。 プラットフォームサービス本部 データプラットフォームサービス部門の森分です。 もともと私は、NTT Comのクラウドサービスをベースにした法人向けソリューションの個社別運用やインフラ関連のプロジェクトマネージャ業務を担当しておりました。 最近はSmart Data Platform(以下、SDPF)アーキテクトなる、お客様課題の解決やNTT Comのビジネスの中でSDPFの活用を推進する部隊に参画しています。 データ利活用を支えるSDPFのアーキテクトがデータ利活用に詳しくなければ立つ瀬がありません。 そうならないように日々研鑽を積んでいるわけですが、その中で作ったTwitter分析システムっぽいもののご紹介が本稿の趣旨となります。 本来のデータ利活用プロジェクトでは、課題および仮説をまず明確にして、それに応じたデータ解析を進めていくのですが、本稿では堅苦しいもの
News&Analysis 刻々と動く、国内外の経済動向・業界情報・政治や時事など、注目のテーマを徹底取材し、独自に分析。内外のネットワークを駆使し、「今」を伝えるニュース&解説コーナー。 バックナンバー一覧 「20代独身男性の4割がデート経験なし」という部分ばかり、切り取られて報じられた「2022年版男女共同参画白書」。しかし、そんなメディアの切り取りに悪ノリしている場合なのだろうか。(フリーライター 鎌田和歌) テレ朝のタイトルがツイッターで大ウケ 「4割がデート経験なし」、こんな刺激的な言葉が今週初めにツイッターでトレンド入りした。これは政府が6月14日に「2022年版男女共同参画白書」を閣議決定したことを報じるニュースによるものだ。 共同通信の「30代4人に1人が結婚願望なし 婚姻は戦後最少、共同参画白書」がYahoo!のトップニュースとなり、テレ朝ニュースの「20代独身男性『4割
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
人口およそ70万の東京・江戸川区がひきこもりの可能性がある15歳以上のおよそ25万人を対象に初めて大規模な調査を行いました。 その結果、14歳以下の不登校の子どもなどと合わせ、区内に9000人余りのひきこもりの人がいて40代が最も多く、女性が男性よりも多いことなどがわかりました。 専門家は「潜在化したひきこもりが行政につながったという点で、新たなひきこもり支援の在り方としても注目される」としています。 区民70万人の76人に1人がひきこもり 江戸川区の調査は、およそ70万の区民のうち、14歳以下は不登校の情報が把握できているとして除き、15歳以上の区民のうち、給与収入で課税がない人や介護や障害など行政サービスを利用していない人がひきこもりの可能性があるとしておよそ18万世帯の24万6000人余りを対象に去年、初めて行い、8日その結果を発表しました。 調査は用紙を郵送する形で行われ、回答がな
東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私
様々な資料ではデータをわかりやすく示すためグラフが用いられています。 グラフで示されているデータを他のデータと比較したり、表示の方法を変更したりしたくなることがありますが、元データが入手できない場合は画像からデータを抽出する必要があります。 目盛りをみながら手で数字にしていくのは大変な作業ですがWebPlotDigitizerというウェブアプリをつかうと比較的簡単にデータを抽出することができます。 使い方 WebPlotDigitizerは折れ線グラフ、棒グラフなどに対応しています。 今回は例として折れ線グラフからデータを抽出してみます。基本的な使い方は他のグラフでも同じです。 下記リンク先の「Launch App!」をクリックするとアプリの画面が開きます。 WebPlotDigitizer - Extract data from plots, images, and maps 画像の読み
ビジネスホテルチェーン国内最大手のアパホテルの宿泊満足度をめぐって、ビジネス誌2誌のアンケート調査結果が真っ二つに割れる珍現象が起きた。「週刊ダイヤモンド」11月4日号の特集「1万人が選んだ ベストホテル&エアライン」では、同ホテルの満足度は20ホテル中トップ。その1週間前に発行された「日経ビジネス」10月23日号特集「ビジネスパーソンに聞く 後悔しない航空&ホテル 5000人満足度ランキング」では、同ホテルの満足度は35ホテル中最下位だった。 なぜ正反対の結果が出たのか。その原因を探るには、ホテルの評価方法に目を向ける必要がある。 まず評価方法について。ダイヤモンドでは、直近2年間に宿泊したビジネスホテルについて、満足したホテルを上位3つ、不満だったホテルを1つ挙げる形だった。そして満足したホテルには1位5点、2位3点、3位1点を付与し、その総計でランキングしている。 一方、日経ビジネス
The .gov means it’s official. Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site. The site is secure. The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.
I love wine. It’s a great leftover from my early 20's, when all my friends were drinking ‘punch’ made up of soft drinks and the harshest alcohol that they could find. I thought buying a bottle and drinking from a glass made me look like the fanciest person at the party, and being able to pronounce “merlot” was just the icing on the cake (thanks, high-school French!). Recipe for insane student punc
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