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統計に関するkousyouのブックマーク (164)

  • VTuberに関する消費者アンケート調査を実施(2023年) | ニュース・トピックス | 市場調査とマーケティングの矢野経済研究所

    株式会社矢野経済研究所(代表取締役社長:水越孝)は、VTuberに関する消費者アンケート調査を実施し、VTuber関連動画の視聴傾向、VTuber関連グッズ・イベント等の支出状況について、調査・分析した。​ここでは、「VTuberファン」の属性、「VTuberファン」の愛好するVTuber事務所/プロジェクトについて、一部の分析結果を公表する。 1.調査結果概要 2Dまたは3Dのキャラクターを用いてYouTubeなどの動画配信サービスに動画を投稿するバーチャルユーチューバー(以下、VTuber)が注目を集めるなか、2023年11月に日国内在住の15~44歳の男女32,918名に対し、趣味設問項目の中から「VTuber」を選択した1,104名(男性555名、女性549名)を対象に、インターネットアンケート調査を実施した。なお、調査対象者1,104名をここでは「VTuberファン」と呼ぶ。

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  • 「スマホゲーム四半期報告書」第4回を掲載。2021年上半期は「ウマ娘 プリティーダービー」が圧倒的な強さを見せる

    「スマホゲーム四半期報告書」第4回を掲載。2021年上半期は「ウマ娘 プリティーダービー」が圧倒的な強さを見せる ライター:日影耕造(フラー) 幅広い年代にスマートフォンが普及した結果,スマホアプリの利用動向は今や世の中の“映し鏡”になっている。新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の拡大で人々の生活様式が大きく変わり,オンラインでの消費やコミュニケーションの移行も進む中,スマホゲームをはじめとするアプリのユーザー像をデータから捉え,顧客との接点や新たなビジネスの創出を図る動きも活発化している。 筆者が所属するフラーでは,ユーザーから許諾を得たうえで匿名化したアプリの利用データを独自に蓄積し,サブスクリプション型のスマホアプリ分析ツール「App Ape(アップ・エイプ)」などを提供している。このデータからスマホゲームにまつわるさまざまな動きを分析・解説するのが,連載「スマホゲーム

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  • 新型コロナウイルス 国内感染の状況

    新型コロナウイルス国内感染の状況 日国内において現在確定している新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の状況を厚生労働省の報道発表資料からビジュアル化した。 制作・運用:東洋経済オンライン編集部 お知らせ 2023-5-10 New 新型コロナウイルス感染症の感染症法上の分類が5類に移行したのに伴い、厚生労働省の日次ベースでのデータ公表が終了したため、当サイトでのデータ更新も停止します。

    新型コロナウイルス 国内感染の状況
  • データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary

    (2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説をべログの店舗

    データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
  • 食べログ3.8問題を検証 - クイックノート

    先日、twitter上でべログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 べログは飲店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、

    食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
  • 厚生労働省のコンドームの統計資料にミスがあるかも - 人生万事こじらせるべからず

    勤労統計に誤りがあったが、元の資料が廃棄されてしまっている……というニュースを見てショックを受けました。 「もしかしてコンドームの出荷量の元資料も残ってないのか!?!?」 ライフワークとしてコンドームの出荷量について調べていたところ、15年ほど前までのデータについては他の誰かが作ってくれたグラフが残っていたのですが、最新のものについてはグラフが見つからなかったのです。 そこで、厚生労働省が発表している薬事工業生産動態統計調査から、コンドームの出荷量をひっぱって自力でグラフを作ることにしました。 www.mhlw.go.jp そしたらですね、一か月だけ外れ値を見つけてしまいました。 2009年12月だけコンドームの出荷量が普通の月の20倍になっている様子をご覧ください。 毎月、コンドームは2000〜3000万個の出荷量なのですが、2009年12月においては4億6000万個出荷していることにな

    厚生労働省のコンドームの統計資料にミスがあるかも - 人生万事こじらせるべからず
  • 勤労統計 厚労省おととしシステム改修 不適切を認識か | NHKニュース

    賃金や労働時間に関する厚生労働省の調査をめぐる問題で、おととし、不適切な手法に対応するためのシステム改修が行われていたことがわかりました。不適切であることを認識していた可能性があり、厚生労働省は詳しいいきさつを検証するとしています。 厚生労働省によりますと、この問題で、おととし、不適切な手法に対応するためのコンピューターシステムの改修が行われていたということです。 改修は、不適切な手法で得たデータを、来の手法による調査結果に近づける統計上の処理を行うためのもので、去年1月分から運用されていました。 このため、システム改修を進めたおととしの時点で、担当者は不適切な調査手法であることを認識していた可能性がありますが、一部の事業所しか調べない手法が是正されることはありませんでした。 さらに、それまでの調査結果が来の手法による結果と異なったものになっていることも認識していた可能性がありますが、

    勤労統計 厚労省おととしシステム改修 不適切を認識か | NHKニュース
  • 勤労統計の資料を廃棄 厚労省04~11年分、再集計は困難 | 毎日新聞

    厚生労働省の「毎月勤労統計」の不正調査問題で、不正なデータを補正するために必要な基礎資料のうち、2004~11年分が紛失や廃棄されていたことが判明した。同省が17日の総務省統計委員会で明らかにした。統計委員会の西村清彦委員長は統計として成立しない可能性に言及。厚労省は引き続き資料を探す方針だが、政府の基幹統計に穴が開く異例の事態に発展する可能性が出てきた。【大久保昂、神足俊輔】 厚労省や総務省によると、欠損しているのは(1)07年1月分の事業所からの回答書(2)10年に事業所の業種分類方法を変更した際の基礎資料(3)10年以前の雇用保険データ――など。(2)と(3)はデータを実態に近づける補正作業に必要だという。(2)の一部は既に廃棄されたとしている。

    勤労統計の資料を廃棄 厚労省04~11年分、再集計は困難 | 毎日新聞
  • 「国際的に日本の統計に信頼が損なわれるおそれ」雇用保険や労災保険で過少支給も | 注目の発言集 | NHK政治マガジン

    厚生労働省が労働時間や賃金を不適切な手法で調査していたことの影響で、雇用保険や労災保険が来の額より少なく支給されたケースがあり、その総額は現時点で少なくとも数億円規模に上る可能性があることが分かりました。総額はさらに増えるとみられ、厚生労働省はさかのぼって差額を支給する方向で検討しています。 「毎月勤労統計調査」と呼ばれるこの調査は、賃金や労働時間について厚生労働省が毎月、全国の事業所を対象に行っていますが、従業員が500人以上の大規模な事業所についてはすべて調査することになっていたにもかかわらず、都内ではおよそ3分の1の事業所を抽出して行っていました。 政府関係者によりますと、これによって、調査結果をもとに算出される雇用保険の失業給付や労災保険が来の額より少なく支給されていたケースがあり、その総額は現時点で少なくとも数億円規模に上る可能性があるということです。 また、同様の手法は15

    「国際的に日本の統計に信頼が損なわれるおそれ」雇用保険や労災保険で過少支給も | 注目の発言集 | NHK政治マガジン
  • 日本の歌の歌詞に登場する時刻を調べた結果がなかなか面白いと話題に「これずっと思ってた!」「最も多いのは午前2時」 - Togetter

    白樺香澄 @kasumishirakaba 「一番“歌われてる”時刻って『午前2時』じゃない?天体観測とか炉心融解とか」って話をしたので歌詞検索で調べてみたら圧倒的に午前2時だった。 日で「歌詞」に最も多く登場する時刻は午前2時で、一番出てこないのは午前11時。 pic.twitter.com/BL8lc5klq2 2018-09-26 23:28:16 白樺香澄 @kasumishirakaba ※集計方法 「歌詞検索サービス 歌ネット」uta-net.com の歌詞検索(部分一致)で調査。 「午前/午後○時」(アラビア数字/漢数字)+「AM/PM○」、さらに、例えば午前0〜3時なら「夜中+○時」などの時間表現も可能な限り拾って加算。完全には拾いきれてないかとは思いますが… 2018-09-26 23:34:08

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  • 試論:定量化分析 グスタヴ2世アドルフとスウェーデン軍

    試論:定量化分析 グスタヴ2世アドルフとスウェーデン軍 著:オオタ(@masa0ta)、旗代(@Hatashirorz) 1.目的 ナポレオンは、自分より以前に七人の偉大な指揮官がいたとして、古代以降の筆頭にグスタヴ2世アドルフの名前を挙げたと伝わる。そして彼が成し遂げた軍事改革と彼が率いたスウェーデン軍の赫々たる勝利は、歴史家マイケル・ロバーツをして、軍事革命とまで言わしめ、グスタヴ2世アドルフは「近代軍隊の父」として現代に至るまで揺るがぬ名声を博している。 しかし、最近の研究は、グスタヴの軍事改革の影響を再評価する傾向にある。実際のところ、彼が創始したとされてきた「改革」の数々は、突然に生まれたものではなく、それまでの軍事的発展と試行錯誤の文脈の中で語られるべきものであり、あるいは単なる誤解でしかないものすらも多く含まれていた[1]。 だがこれらの研究は、指揮官グスタヴとその軍隊の能力

    kousyou
    kousyou 2018/03/25
    “ティリーが大規模なスペイン方陣(いわゆる一般に言われるところのテルシオ隊形)を用いていたかについては異論がある。”そうなのか。プファルツ戦争でのティリー伯の各個撃破の手腕も分析可能か気になる。
  • 東京新聞読者の安倍政権支持率は「5%」、対する産経新聞読者では「86%」― 都内世論調査番外編(米重克洋) - エキスパート - Yahoo!ニュース

    報道系ベンチャーのJX通信社では、6月17・18日の両日に実施した東京都内での世論調査の中で、各新聞の読者ごとに安倍政権、小池百合子東京都知事の支持率をそれぞれ調査した。調査の概要や実施方法は、調査の詳報記事(リンク先)の通りだ。 この結果、安倍政権の支持率は各新聞毎にはっきりと分かれる傾向が見えた。 各新聞読者層別の安倍政権支持率・不支持率特徴的なのは産経新聞と東京新聞だ。産経新聞読者のなかでの政権支持率は86%に達した一方で、東京新聞読者ではわずか5%と極端な差が表れている。不支持率は産経新聞読者が6%なのに対して、東京新聞読者は77%と、そのまま支持率を裏返した結果となった。 朝日新聞、毎日新聞の読者も政権支持率はそれぞれ14%と9%にとどまり、かなり低い。 安倍首相が国会答弁で「熟読」を求めたことで話題になった読売新聞の読者層では、政権支持率は43%と、不支持率29%を上回ってい

    東京新聞読者の安倍政権支持率は「5%」、対する産経新聞読者では「86%」― 都内世論調査番外編(米重克洋) - エキスパート - Yahoo!ニュース
  • 「中年ニート」120万人、統計に表れない無業者 - 日本経済新聞

    経済協力開発機構(OECD)が29日に発表した日の「ニート率」は10.1%(2015年時点)で、OECD平均の14.7%を下回っていた。30日発表の4月の有効求人倍率は約43年ぶりの高水準で、ニートから脱して仕事を探そうとする人も増えているとみられる。ただ、OECDや日政府の調査対象からは外れている"中年ニート"は約120万人とされ、人数は増加傾向にある。この世代の就労支援の重要性は依然とし

    「中年ニート」120万人、統計に表れない無業者 - 日本経済新聞
  • 総務省|統計基準等|日本標準産業分類

    【お知らせ】日標準産業分類(第14回改定)(令和6年4月1日施行予定)はこちら 日標準産業分類(第13回改定)(平成25年10月改定、平成26年4月1日施行) 改定点(日標準産業分類の分類項目新旧対照表)(PDF:44KB) 日標準産業分類の変遷と第13回改定の概要 日標準産業分類の一般原則(PDF:266KB) 分類項目名、説明及び内容例示(一覧表示) 分類検索システム(政府統計の総合窓口へリンク) 分類項目名(CSVファイル)※コードは、大分類・中分類・小分類・細分類に独立して付与しています。 参考:統計委員会 諮問第53号 日標準産業分類の変更について(PDF:236KB) 参考:統計委員会 諮問第53号の答申 日標準産業分類の変更について 日標準産業分類は、統計の結果を表示するための分類であり、個々の産業を認定するものでありません。したがって、助成金等の対象となる産

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  • 日本の深刻な殺人離れ

    須藤玲司 @LazyWorkz うちの親がニュース見ながら「最近は殺人が増えとるなあ…昔よりもずっと。こわいわあ」とか寝言ぬかすんで、ちょっと待てババアあんたらの時代よりおれらの時代のほうがずーっと日は良くなっとるんや、殺人なんか8割減やでと数字を見せつける朝。 pic.twitter.com/KqCTGeyLr1 2016-09-14 08:08:43

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  • 初公開 「鉄道自殺数」が多い路線ランキング

    鉄道自殺が連日のように起きている。新聞やテレビの報道だけでなく、自分が乗っている列車が遭遇したという経験のある人も少なくないだろう。 そもそも全国の自殺者数は2010年から減少傾向が続いている。警察庁の統計によると、2009年に3万2845人だった自殺者数は、2010年は3万1690人、2014年には2万5427人になり、2009年比で約23%も減少した。 東京、神奈川、千葉、埼玉の1都3県でもこの傾向は同じだ。2009年に計8084人だったのが2014年には6644人となり、やはり2009年比で約18%減少している。 10年間で鉄道自殺が1985件 では、鉄道自殺の状況はどうか――。鉄道会社が国土交通省に提出した文書を基に、2005年度から2014年度までの10年間で、未遂を含む自殺件数が80件以上となった全国22路線(首都圏15路線、首都圏以外7路線)の状況を集計したところ、首都圏15

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  • エラーページ - ヤフー株式会社

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  • 出現確率1%のガチャを100回引いても,4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう

    出現確率1%のガチャを100回引いても,4割近くの人は全部はずれる。“当の確率”を読み解いてみよう ライター:宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり,レア度別の確率のみ表示したりと,タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし,結構な額のリアルマネーを使ったあげく,ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので,プレイヤーが頼りにできるデータといえば,公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが,最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており,人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも,日(2016年3月10日)から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが,確率が明らかにな

    出現確率1%のガチャを100回引いても,4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう
  • 平成26年の交通事故統計分析結果 全日本トラック協会

    kousyou
    kousyou 2016/02/26
    事業用貨物自動車が第一当事者となった事故はH26年で330件、うち対人事故は119件、20歳以下の死亡事故は327件中0.6%。10代の若者がトラック転生する可能性は実は統計上は非常に少ない、ということに。
  • 275万課金した時のスクフェスのガチャの分散 - christinaの備忘録

    スクフェスに275万課金した廃人がいたそうな。 という訳で僕も晴れてランク300、チュートリアル終了でございます! めでたいので現在のユニットも置いときます! ここまでの課金総額は約275万、UR数は100から先は覚えてないです! これからもスクフェスの益々の繁栄を願っております! pic.twitter.com/cEBXiwzk9X— 海未煮込み (@uminikomisan) 2014, 7月 20 スクフェスはURの出現確率が1%固定とされている。 LP回復に使ったラブカストーンを無視すれば、課金額からURの枚数の期待値はすぐに出てくる。しかし実際どの程度分散があるのか知らなかったのでメモがてら。 ラブカストーンをまとめて買えば11連ガチャに必要な50個がおよそ2906円。275万課金すれば11連を946回を引けるので、10406枚カードを引くことになる。URは確率1%なので期待値は

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