「よろしい。ではDBも内製だ」 IIJのインシデント調査システムが内製すぎる件
IIJ Technical NIGHTは、2020年9月11日にオンラインで開催した技術勉強会です。ここで熊坂氏が、SOC（Security Operation Center）のアナリストを支援するインシデント調査システム「CHAGE（チャゲ）」を社内で開発した理由と、その実装について紹介しました。 IIJのインシデント調査システム 熊坂駿吾氏（以下、熊坂）：IIJの熊坂から、社内で作成しているインシデント調査システムに関して紹介いたします。「インシデント調査システムが内製すぎる件」というところで、IIJの中で作成しているCHAGE（チャゲ）を紹介します。 まず私は2015年にIIJに新卒入社しまして、2018年度からSOCで業務を行っています。アナリスト的なことは詳しくやっていなくて、どちらかというとアナリストたちが業務を行うための環境の整備をしています。 具体的には、Windowsのメ
首都圏学歴マップ＆ランキング - 【都道府県】貴志原の情報局【市区町村】
TOPに戻る *注記* 首都圏（ここでは東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県）の市区別の高等教育卒業者比率（≠高卒者比率）を載せます。 これは2005年の国勢調査に基づくもので、その比率とは、15歳以上人口の卒業者（卒業して在学していない者）に対する、短大・高専・大学・大学院の卒業者の比率で、2000年の数字になります。 なお、偏差値の算出にあたって、各市区の人口は考慮しておらず、また母集団は同首都圏の市区のみとし、全国ではありません。なので、偏差値については近畿地方バージョンとは単純比較できません。 また、政令指定都市は行政区ごとに率を表していますが、さいたま市のみは、現岩槻区を除いてその区別がありません。 ①短大・高専・大学・大学院の卒業者比率マップ 下はサムネイルですので、拡大してご覧ください（153KB） ②短大・高専・大学・大学院の卒業者比率ランキング 左の数字：大卒率（単位%）／右
世帯平均所得は552万円…世帯あたりの平均所得をさぐる(2019年公開版)（不破雷蔵） - エキスパート - Yahoo!ニュース
平均所得は551.6万円、平均所得以下の世帯は62.4％お金に関する話は何より気になるもの。主な世帯種類別に所得(※)の現状と前世紀からの推移を国民生活基礎調査(※※)の結果から探る。 次のグラフは2017年までの各年における世帯所得の平均額推移を示した図。全世帯の他に、高齢者世帯(65歳以上の人のみ、あるいはそれに18歳未満の未婚の人が加わったもの。例えば高齢世帯に18歳以上の人が加わり、稼ぎ頭がいそうな世帯は該当しない)、児童あり世帯(18歳未満の未婚の人がいる世帯)別の動向もまとめてグラフに盛り込んでいる。 ↑ 1世帯あたり平均所得金額(世帯構造別、万円)直近では全世帯平均の所得金額(世帯全体の金額。年金や保険も含む)は551万6000円。児童がいる世帯では働き盛りの世帯主がいる場合が多く、配偶者もパートなどで家計を支えている事例も多々あり、平均所得は高めに推移しており、2017年分
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
Komiflo on Twitter: "【国内人気エロマンガ統計】エロマンガ読み放題サービスKomifloの集めたデータを基に、2019年の都道府県別人気ジャンルを発表しちゃいます！あなたの住む街ではどんな作品が人気でしょう？https://t.co/bcWLqFkfYl https://t.co/XYYlHeIxwL"
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企業部門のISバランス（貯蓄）は大幅減少 - ラスカルの備忘録
国民経済計算（SNA）の資本勘定から推計したISバランスについては、3年前に2011年基準改定後の動向を分析し、昨年、その後の動きをフォローアップした。 traindusoir.hatenablog.jp 資本勘定とは、一国経済（および制度部門別）の貯蓄と投資のフローを実物面からみたもので*1、ISバランス（貯蓄投資差額）は、一国経済（および制度部門別）の資金余剰（不足）の実態を表す*2。 昨年末に内閣府から公表された『2018年度 国民経済計算年次推計（フロー編）』は、2019年10月の消費税率引上げの結果を未だ反映するものではなく*3、大きな制度変更を含むものではないが、企業部門（非金融法人企業）のISバランスに特徴的な変化がみられたので、昨年と同じ分析を行うこととする*4。 これまでのISバランスの特徴と今回の変化 これまで、特に1990年代以降のISバランスの特徴は、家計部門の貯蓄
統計不正が"アベ忖度"ではない決定的証拠 | プレジデントオンライン
厚生労働省による統計不正問題。不正の動機は「アベノミクス」の成果を演出するためだったのか。昨年8月時点で、いち早く統計の不備を指摘していた大和総研の小林俊介エコノミストは「日本の実質総所得の増加は事実であり、厚労省には意図的な不正の動機がない。統計担当者が安倍政権を忖度していたとは考えられない」と指摘する――。 適切な手続きを経ず独自の判断で調査方法を変更 2019年に入って、毎月勤労統計（厚生労働省）の不正問題が連日報道されている。同統計は賃金、労働時間、雇用の変動などを把握するための統計であり、国の重要な統計である「基幹統計」に指定されている。 議論の場は国会にも及び、与野党を巻き込んで紛糾した。しかし、一連の報道も、国会における答弁も、問題の本質を外しており、結果として議論がかみ合っていない。本稿では、筆者自身の個人的な体験も交えつつ、「統計不正」の本質的な問題点を考えたい。 今回の
トップページ - RESAS 地域経済分析システム
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房デジタル田園都市国家構想実現会議事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
国勢調査など政府統計データをCSV化してダウンロードできる「統計くん」 政府API活用
個人開発者の矢野さとるさんは6月12日、10日に公開された「次世代統計利用システム」のAPIを活用し、国勢調査などの政府が持つ統計データをCSV形式でダウンロードできるWebサービス「統計くん」を公開した。 次世代統計利用システムは、統計のオープンデータの高度化に向け、統計センターが総務省統計局と協力して提供しているシステム。政府の統計ポータル「e-Stat」でデータベース化されている統計データを、XMLやJSONなどで出力するREST方式のAPIを提供している。 統計くんは同APIを活用し、国勢調査、事業所・企業統計調査、全国物価統計調査、家計消費状況調査などについて、調査結果をWebブラウザ上に表示したり、条件を絞り込んで分類したり、CSV化してダウンロード可能。今後は、グラフ生成やクロス集計機能などの実装を検討している。
「アセットアロケーション分析」ツールを大幅強化しました。冒険のひとくぎり － 投資信託のブログ｜ファンドの海
今週、アセットアロケーションのシミュレーションができる「アセットアロケーション分析」ツールを大幅に強化したバージョンを公開しました。資産クラスにエマージング株式を加え、さらにこのアセットアロケーションで30年後にいくら増えているか、積み立てたらどうなるか、といったことが分かるようになりました。 2年前に「アセットアローケーション分析」ツールを初めて公開したときには、最大の売りは、いわゆる効率的フロンティア曲線が表示されて、自分のアセットアロケーションが効率的かどうかが一目で分かる、という点にありました。こんなグラフで。 このツールを公開して3カ月後、2008年の11月に、僕はブログにもらった読者からのコメントをきっかけにして、ある疑問「果たして投資信託のようなリスク資産は、複利で増えていくのだろうか？」の答えを求めてえんえんと金融工学の勉強へとはまっていくことになります。 その最初の記事が
リスクの影響考えて年利10%で月5万円の積み立てを30年間継続して得られる資産をシミュレートしてみた - 生物物理計算化学者の雛
某ファンドが月5万円の積み立てを年利10%で30年間行えば１億円になるという件で盛り上がっています。 http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/02/post-b4a9.html このリンク先にあるように、毎年10%の利回りを継続できれば、毎月５万円の積み立てで30年後には1億857万円の資産を形成できます。 ところが現実の投資には不確実性があり、定期預金・国債のようなケースを除けば毎年のリターンは一定にはならず、ばらつきが生じます。 このばらつきは「リスク」と呼ばれ、投資結果を考える上で無視することはできません。 今回はRを使って毎月5万円の積み立てを「平均利回り10%」とし、「利回りの標準偏差（リスク）」を様々に変えて30年間積み立てのシミュレートを行いました。 利回りのリスクって？ まず大雑把にリスクの説明をしておきます。 ここでは利回りは正規分布に
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
データサイエンティストではない人に知っておいて欲しい事 - hotokuとは
統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で
市場規模一覧（多分、永遠に未完成） - Chikirinの日記
いろんな業界の市場規模を知りたいなーと思うのだけど、バシッとした一覧表が見つからない。データはあそこにある、ここにあるという人は多いけど、じゃあ、この業界は○兆円ですよ、教えてくれる人は少ない。ので、自分で作ってみた。 とりあえずこのサイトの数字をベースに作ったんだけど、普通にググッてでてくる数字と大きくかけ離れている場合もあるんで、他の情報もいろいろ勘案してます。 自分用のメモなんで中途半端かつ超適当です。感覚的に「んっ？」な数字もあるので信じないように。適宜、直します。気長にやるつもり。10年計画くらいで。 どれかについて知ってる方、ツイッターやブックマークなどで教えて頂けると感謝です。ただし、台とかケースとかトンとか興味ないです。金額が知りたい。数千億未満の市場は割愛。「市場規模ってなにさ？」という質問はボツ。 そんじゃーねー ★★★ ＜乗り物関連＞ ・自動車 44兆円（自動車メーカ
主要国イメージ調査、中国人の71％が「日本は世界に悪影響」と考え日本人の52％が「中国は世界に悪影響」と考えている
世界27カ国の約3万人の人々に電話などで行ったアンケート調査「BBC World Service Country Rating Poll」は、主要国16カ国とEUについて、国際社会への影響がそれぞれ「ポジティブ」なものか「ネガティブ」なものかを評価してもらうというもの。調査結果からはそれぞれの国の人々が自国やほかの国に対し抱いているイメージが浮き彫りになっています。 詳細は以下から。Positive Views of Brazil on the Rise in 2011 BBC Country Rating Poll - World Public Opinion この調査「BBC World Service Country Rating Poll」は2005年から毎年実施されているもので、今回の結果は2010年12月2日から2011年2月4日にかけて27カ国2万8619人の人々にアンケート
図録▽OECD諸国の公務員給与水準
OECD諸国の公務員について各国を比較してきた（公務員数は図録5192、中央・地方比率は図録5192a、女性比率・高齢比率は図録5193、公務員数と財政規模による大きな政府か小さな政府かの総括図は図録5194）。 ここでは、同じくOECDデータにより、公務員の給与水準を概ねうかがうことができるデータを掲げることとする。給与には政府による社会保障負担や諸手当も含まれているので、公務員に対する待遇として含まれていないのは低家賃の公務員住宅など限られたものであろう（出所はOECD,Government at a Glance 2009 ）。 独自調査の結果ではないがもっと新しい年次のデータは図録5191に掲げた。 公務員が多い国ほど、公務員の給与総額（人件費総額）も多いはずであるが、この２つの相関図を描いてみれば、一般傾向からどれほど離れているかで給与水準が推定されると考えることができる（原デー
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