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ビジネス支援サービスの活用 平成２６年３月 商務情報政策局 1 資料４ ビジネス支援サービスとは • 「ビジネス支援サービス」とは企業の業務を代替するサービスをいう。 • 大別して、産業横断型（①ITO、②BPO、③KPO）、④産業特化型に整理できる。 高 付 加 価 値 低 ITO Information Technology Outsourcing KPO Knowledge Process Outsourcing BPO Business Process Outsourcing ソフトウェア R&D ITコンサルティング ソフトウェア開発 インフラストラクチャマネジメント ビジネス・コンサルティング ビジネス・アナリティクス マーケットインテリジェンス リーガルアウトソーシング ERM 財務会計 サプライチェーン （購買・物流） コンテンツ・ ドキュメント HRM 育成 人
統計局ホームページ/小売物価統計調査（動向編）/年次・報告書
〒162-8668 東京都新宿区若松町19番1号 電話 03-5273-2020（代表） ©1996 総務省（法人番号2000012020001）統計局 所在地・交通案内 サイトの利用について
Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning
An analysis of more than 400 use cases across 19 industries and nine business functions highlights the broad use and significant economic potential of advanced AI techniques. Artificial intelligence (AI) stands out as a transformational technology of our digital age—and its practical application throughout the economy is growing apace. For this briefing, Notes from the AI frontier: Insights from h
ExcelにPythonが搭載？ - Qiita
自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭
e-Stat を使って統計情報を取得してみる - Qiita
はじめに 今日 (2014/10/31) から政府の統計情報にアクセスできる Web API が公開されたらしい。 http://www.e-stat.go.jp/api/ 利用できるデータの一覧は下記 URL にある。 国勢調査から勤労統計からいっぱいある。 http://www.e-stat.go.jp/api/api-info/api-data/ なんか面白そう！ ということで使ってみた記録。 登録 まずは、このページにアクセスして、利用者登録を行う。 http://www.e-stat.go.jp/api/regist-login/ メールアドレスと名前なんかを入力。 メールアドレスにお知らせが届いているのでクリックしてアクティベート。 次に、ログイン。アプリケーション ID をゲット。一人 3 ID までらしい。これ以降、アプリケーション ID を xxx とする。 データ取得と
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
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
http://www.ai.u-hyogo.ac.jp/~arima/arima.pdf
2002 5 8 , 1 , , GNP, , , t yt 1, 2, . . . , T , {yt}T t=1 = {y1, y2, · · · , yT } (1) 1: Iowa City 2: GDP 1 Iowa City 12 3 GDP , , 1 2 , , (1) T Y1, Y2, · · · , YT {1, 2, . . . , T} , , {Yt}t≥1 = {Y1, Y2, Y3, · · ·} (2) (2) , , , {Yt}t≥1 , E(Yt) (3) Var(Yt) = E[(Yt − E(Yt))2 ] (4) Corr(Yt, Yt−k) = E[(Yt − E(Yt))(Yt−k − E(Yt−k))]/Var(Yt) (5) (3), (4) Yt , (5) Yt Yt−k , {Yt}t≥1 k t , 2 k , E(Yt) =
次世代統計利用システム API 仕様 平成 25 年６月 独立行政法人 統計センター API仕様 はじめに 本書は、次世代統計利用システムのAPI機能に係る仕様について説明したものです。 目次 1. API機
次世代統計利用システム API 仕様 平成 25 年６月 独立行政法人 統計センター API仕様 はじめに 本書は、次世代統計利用システムのAPI機能に係る仕様について説明したものです。 目次 1. API機能の種類.............................................................................................................................１ 2. APIの利用方法.............................................................................................................................１ 2.1. 統計表情報取得..............
第32回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 32nd ) －マーケティング最適化・最前線 祭り－を開催しました - hamadakoichi blog
2014/1/25 "第32回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 32nd) −マーケティング最適化・最前線 祭り−"を開催しました。 第32回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 32nd) −マーケティング最適化・最前線 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 32nd 参加者セキココ：第32回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [T
図録▽主要国の自殺率長期推移（1901～）
主要国の自殺率（人口10万人当たりの自殺数）について、20世紀初頭からの長期推移をグラフにした。データは厚生省資料とOECD.Stat（オンラインデータベース）による。 対象国は、日本、韓国、オーストラリア、米国、カナダ、フランス、ドイツ（西ドイツ）、イタリア、英国、ハンガリー、スウェーデン、ロシアの12カ国である。なお、以下で世界一とはこの12カ国中である。 コロナ禍の世界的影響については2020年値が日韓でしか得られないので明確ではないが、日本は上昇、韓国は低下となっている。 日本の自殺率は1936年までは20人前後で緩やかな上昇傾向にあった。1937年の廬溝橋事件以降の日中戦争、そして太平洋戦争の時期には、急速に自殺率は低下し、戦前戦後を通じ最低レベルとなった。国家総動員法（1938年制定）下で自殺どころでなかったとも考えられる。 終戦後、高度成長が本格化するまで日本の自殺率は25人
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります（コンテンツ右上棒グラフ参照）。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」（PDF形式:381KB）をご覧ください。（2023.5.17） 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」（三重県）において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
『統計学が最強の学問である』感想 - 社会学者の研究メモ
読みました！ 自信をもって学生にお勧めできる本であると思います。 統計学が最強の学問である 作者: 西内啓出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 209回この商品を含むブログ (126件) を見る 「統計学が最強」という言い方の"根拠"となっているのは、なによりもランダム化比較実験によって理論や経験知をすっ飛ばして因果関係に白黒つけることができるから、ということらしいです。このカテゴリーの本（いわゆる統計リテラシー本）は数あれど、たいていは調査（標本抽出）の怪しさや分かりやすい擬似相関について言及があるのみで、ランダム化を基軸に据えた記述はほとんどなかったと思います。言うまでもなく、R. フィッシャーの大発明であるランダム化は、実験のみならず調査観察データの分析の方針（特に計量経済学のもの）にも決定的な影
都道府県別Facebookユーザー調査（2012年3月） | SocialRecruit.jp
Facebookユーザー数の動向について、大学別、年齢別で調査結果を発表いたしましたが、今回は2012年3月時点の「都道府県別」Facebookユーザーの調査結果を公開致します。 都道府県別Facebookユーザー数 TOP10 グラフをご覧のとおり、ユーザー数は各都道府県の人口にほぼ比例していますが、東京のユーザー数が圧倒的に多く、2012年3月現在の国内Facebookアクティブユーザー768万人のうち、およそ半数を占めています。 都道府県別Facebookユーザー普及率 TOP10 東京の人口に対するFacebook普及率は30％に迫り、広く世の中に浸透するキャズムライン（16％）をはるかに上回っています。 日本全体の人口に対する普及率はいまだ6％程度で、普及率でみた世界ランキングでは146位という状況ですが、東京をひとつの国と見立てると、普及率29.2％は90位に位置することになり
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平成26年経済センサス‐基礎調査（確報）結果の概要
【2025年予測】経年推移・シナリオ比較グラフ集.pdf
中小企業庁：(7) 業種別主要計数表
SAS言語派集まれ！SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう！
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
