日本が海外との貿易や投資でどれだけ稼いだかを示す昨年度1年間の経常収支は、自動車の輸出が伸びたことなどから25兆円余りの黒字で過去最大の黒字額となりました。 財務省が発表した国際収支統計によりますと、昨年度1年間の経常収支は、25兆3390億円の黒字となりました。 前の年度より16兆2604億円増え、比較できる1985年度以降で最も大きい黒字額となりました。
データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。 まえがき Ⅰ部 データエンジニアリングの基礎と構成要素 1章 データエンジニアリング概説 1.1 データエンジニアリングとは何か 1.1.1 データエンジニアリングの定義 1.1.
自分だけのお気に入り空間を作ることができる一人暮らし。 「家具やインテリアにこだわりたい」「おしゃれな家電を揃えたい」と夢が膨らんでいる人も多いのではないでしょうか。 ただ、家具・家電にかけられるお金やスペースには限りがあるため、購入する際には「本当に必要なもの」を吟味する必要があります。 今回は一人暮らし経験者500人にアンケートを実施し、一人暮らしをしてみて感じた「必要」&「不要」な家具・家電を調査しました。 ぜひ新生活準備の参考にしてください。 【調査概要】 調査対象:一人暮らし経験者 調査期間:2024年1月31日~2月3日 調査機関:自社調査 調査方法:インターネットによる任意回答 有効回答数:500人(女性328人/男性172人) 回答者の年代:10代 0.8%/20代 21.6%/30代 38.4%/40代 24.4%/50代以上 14.8%
[補足情報] 調査期間:2024年1月28日~2024年1月30日 調査対象:公式ニュースリリース(https://www.yamazakipan.co.jp/news/pdf/20240116.pdf)にて点数が公表された対象商品すべて 調査方法:価格は下記ネットスーパー(計9店舗)において該当商品の取扱いがあった店舗の平均価格(税込)を算出。[楽天西友/イトーヨーカドー/イオンネットスーパー(2店舗)/マツモトキヨシ/ライフ/ヤオコー/ダイエー/ゆめタウン]各商品は最低3店舗以上の価格情報が集まるようにしている。カロリー(kcal)は山崎製パン公式サイトより引用。 【初心者向け解説】 44年続くパンまつりにおけるほぼ不変の法則として、「価格効率なら食パン」というのがある。表2を見るとわかりやすいが、食パンは平均して1点を105円で入手でき、これは他種のパンより圧倒的に安い。 もう少し具
昨年末、2024年度予算が閣議決定した。うち水産予算は前年度補正を併せて3169億円と、過去最高だった前年の3208億円(前年度補正含む)をやや下回るものの、3100億円台を維持した。18年度まで水産予算は2300~2400億円程度であったが、同年末に国会を通過した漁業法の改正に歩調を合わせ、予算は一気に増額した。 漁業法の改正で目指されたのは、科学的な資源管理に基づく水産資源の回復と水産業の持続的な発展であると言える。これまで国が資源評価対象としていたのは計50魚種で、漁獲総枠(「漁獲可能量(Total Allowable Catch: TAC)」と呼ばれる)を決めて管理を行っていたのは8種に過ぎなかった。 水産庁によると、資源評価対象を23年度までには200種程度に拡大(22年3月現在192種)するとともに、資源評価方法についても過去数十年のトレンドから「高位」・「中位」・「低位」と分
こないだ祖母宅に遊びに行った時、電話が鳴った。 よっこらしょ、と婆ちゃんが電話をとる。 なんか5分ほど電話のプッシュを押してて、聞いたら電話調査とのこと。 よく掛かってくるそうだ。 せっかくの機会なのでよく聞いてみると、「面倒なので、1しか押さない」とのこと。 ????となった ばあちゃん曰く「私が答えないと、他の高齢者に掛かってしまうから」とのこと よくわからんけど、正義感から「1」を押し続けるそうだ。 「1」に割り当てられてるのが「支持しない」だったらどうなんだろうな こんな老人ばっか狙った電話調査はもうやめた方がいいんじゃないかと思った先週の話 (追記) たくさんのブクマついててびっくりした ちなみに、婆ちゃんの家は千代田区です 同じ千代田区住み専業主婦の友人宅も固定電話があって「電話調査がたくさん掛かってくるので、即切る」と言ってたので、あんたがガチャ切りするからうちの婆ちゃんがそ
女性は1泊2日の登山ツアーに参加してガイドらと10人余りで白馬岳などを縦走し、2日目、山頂から下山するため「白馬大雪渓」に向かう途中に、崩れやすい岩が多い登山道でよろけて転倒し、10メートルほど滑落しました。 全身を強く打ったうえ頭から出血していたため自力で下山できなくなり、要請を受けて出動した救助隊員などに背負ってもらって下山したということです。 救助された女性 「コロナ禍の間は登山に行くのを控えていて、外出自粛期間が終わり、行きたかった山にようやく行ったものの、体力がかなり落ちていると感じました。行動時間が長く疲れが出て、集中力が落ちていたのだと思います。自分の体力に見あったツアーを選択すべきでした。幸い命に関わる事故にならず軽いけがですみましたが、多くの方のお世話になりご迷惑をかける結果となり、自分自身の一瞬のミスの重さを感じています」
広大な墓地の一角に積み上がる墓石。 名前が刻まれたものもありますが、すべて引き継ぐ人がいなくって放置された墓です。 こうした「無縁墓」が全国の公営墓地にあるものの整理は進まず、自治体が苦慮している実態が総務省の調査でわかりました。 墓は住民の身近な場所にもあり、影響は今後、深刻になっていくと言います。 (社会部 記者 飯田耕太) 公営の「無縁墓」自治体が対応苦慮 高齢化や核家族化が進む中、総務省が全国の公営墓地の状況について初めて調査を行ったところ、引き継ぐ人がいなくなって放置され、「無縁化」した墓があると答えた自治体が半数以上にのぼりました。 自治体が墓石を撤去する際の取り扱いについては法律などに規定がなく、管理する自治体が対応に苦慮している実態が浮き彫りになりました。 総務省行政評価局が行った調査によりますと、公営墓地があると確認できた全国765の市町村のうち、58.2%にあたる445
生涯にわたって子供を持たない人が2005年生まれの女性(23年に18歳)の場合で、最大42%に達すると推計されることがわかった。男性はさらに多く5割程度になる可能性がある。先進国でも突出した水準だ。子供を持たない人の増加は少子化による人口減少を招くだけでなく、家族による支え合いを前提とした社会保障制度にも変更を迫る。人口学では50歳時点で子供を持たない女性を「生涯無子」と見なす。男性は女性と比
7月27日、Cloudflareは新しいRoutingページを発表しました。 この新機能は、インターネットのルーティング状況をモニタリングし、洞察を提供することを目的としています。 7月27日、Cloudflareは新しいRoutingページを発表しました。 この新機能は、インターネットのルーティング状況をモニタリングし、洞察を提供することを目的としています。 Routing Statistics: インターネットのルーティングに関する統計情報を提供 Routing Statisticsでは、インターネットのルーティング状況に関する統計情報を提供します。 利用者は、ASや国ごとのASの数、グローバルルーティングテーブルで観察されたさまざまなプレフィックスとそのルートの数、RPKI(Resource Public Key Infrastructure)によるルートの数の情報を迅速に調査できま
インドはまもなく、中国を上回る世界最大の人口を持つ国になると、国際連合が宣言した。 だが、中国の人口統計が過大に見積もられていることを明らかにし、公式にはタブー視されていた「人口減少」を初めて表立って指摘した一人である人口学者の易富賢(イー・フーシャン)は、インドの人口についても、国連が言うほど多いのかどうかは疑わしいと考えている。 ほかの国に関する推計にも疑義が出てくれば、国連による推計そのものが、世界経済を予測する際の信頼できるデータとしての役割を失ってしまう──そう易は警告する。 国連統計と国勢調査の乖離 4月、国連はインドの人口が中国を抜いて世界一になるだろうと見積もった。この発表はメディアから大変な注目を集めたが、インドの2024年の国勢調査は、国連の予測が過大なものであったことを明らかにするだろう。 インドで最も新しい統計によれば、インドの人口は2001年には10億3000万人
データ分析という言葉に身構えてしまう人は多いのですが、実際はそんなに怖いものではありません。一般的な業務内であれば専門的な知識が必要とされるケースは少ないですし、四則演算が出来れば大体対処できます。 このエントリでは、データ分析に苦手意識がある人やデータ分析の初心者の方に向けて、データ分析の基礎となる部分を解説します。 ※ このエントリは若手ビジネスパーソン向けに行ったデータ分析の講義をもとに書かれています [対象読者] - データ分析に苦手意識が強い人 - データ分析のタスクを依頼されたが、何をやればいいかわからない人 - スキルアップしたい若手ビジネスパーソン - 数学が嫌いすぎてデータを見ることすら嫌な人 [得られること] - データ分析の基本的な考え方 - 簡単なデータ分析の手法 データ分析が難しいと感じてしまうワケデータ分析というと、複雑なデータを難しい数式をこねくり回してさらに
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
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