「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
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。本文中では"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、食べログ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」 との説を食べログの店舗
あのPK戦はひどかった。トーキックしか蹴れない素人がプロ相手にPK蹴ってみて止められたような感じだった。 昔の日本代表はPK戦に強かった。2004年アジアカップなどが未だに記憶に残っているが、W杯だと2戦2敗。 原因は単純。これまでW杯でPKを外した人は全員「高校サッカー未経験者」である。今回外した3人が全員そうであり、2010年の駒野も例外ではない。今回決めた浅野は高校サッカー経験者、2010年に決めた3人も高校サッカー経験者、つまり部活組。 W杯PK戦に限っては「ユース組の成功率0%、部活組の成功率100%」であるのだ。これは偶然とは言えないだろう。 なぜユース組と部活組で違ってくるかについてだが、部活組は学校の看板を背負ってサッカーしており、特に高校サッカー選手権におけるPK戦は生殺与奪がかかるシーンだ。プレッシャーは半端ない。 ユース組は別に所属チームの看板は背負っている感はない。
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新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」（2020 年 3 月 19 日）
1 新型コロナウイルス感染症対策専門家会議 「新型コロナウイルス感染症対策の状況分析・提言」 （2020 年 3 月 19 日） 本専門家会議は、政府の新型コロナウイルス感染症対策本部の下、新型コロナウイルス 感染症の対策について医学的な見地から助言等を行うために設置されました（令和２年 2 月 14 日 新型コロナウイルス感染症対策本部決定） 。この見解は、新型コロナウイルス厚 生労働省対策本部クラスター対策班が分析した内容等に基づき、専門家会議において検討 した結果をまとめています。 現在までに明らかになってきた情報をもとに、現状の状況分析を行い、その正確な情報 提供に努めるとともに、政府及び自治体に対し提言を、国民の皆様及び事業者の方々に対 しお願いをすることとしています。 分析結果等はあくまでも現時点のものであり、随時、変更される可能性があります。 Ⅰ．はじめに 新型コロナウイルス
北尾修一（きたお・しゅういち） 1968年京都府生まれ。編集者。株式会社百万年書房 代表。本連載のスピンオフ 『何処に行っても犬に吠えられる〈ゼロ〉』発売中。
「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由第2波も終わらないまま、危機的な状況に近づきつつある今回の流行。何が原因だったのでしょうか？ そして、二次感染を減らす4要素とは？ 感染対策と経済との両立が叫ばれ続け、人の移動や飲食を促すGo To事業が行われてきたが、感染対策を考える立場からはこうした政策をどう見ているのか。 今回の流行に至った原因をまず分析していただき、二次感染を防ぐ要素についても語っていただいた。 ※西浦さんの著書の刊行に合わせ出版社が主催したグループ取材の前半は参加媒体の事前質問のうち共通する質問に答え、後半は各社1問ずつの個別質問に回答する形で行われた。追加取材をした上で、読みやすいように構成を変えている。 「日本は緩和のスピードが驚くほど早い」ーー医師向けの媒体「m3」でもGo Toトラベル事業が感染拡大に与えた影響について考察されてい
『100日後に死ぬワニ』の作者が間違ったこと
PR会社とつきあうときの心構えができていなかった。今回の問題はこれに尽きる。 漫画家は普段ほぼ出版社としか付き合いがないのだろうが、出版社の人間というのは編集者はもちろん、企画にせよ営業にせよコンテンツを読み込む能力が高い。だからフリーハンドでコンテンツの展開を任せても、そこまでおかしなことになったりはしない（もちろん例外はある）。同じくツイッター初の『こぐまのケーキ屋さん』が小学館のハンドリングのもと、映像化やグッズ展開をしても炎上せずファンも喜ぶ順調な拡張をしているのは好例だ。 ところが今回作者が組んだのは、ベイシカというPR会社である。 クリエイターがPR会社と組むときに知らなければいけないのが、彼らは出版社の人間に比べ、圧倒的にコンテンツを読む力がないということだ。これを踏まえて対応しないと、せっかく作ったコンテンツをズタボロにされる危険性がある。 PR会社は展開の施策案やコネクシ
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート
【新型コロナウイルス】『一般の人にマスクは効果はありません』という医療関係者にとっては当たり前の事実について科学的に書いてみた【2019-nCoV】 - 勤務医開業つれづれ日記・３
はじめに 私は以前アメリカで数年働いていたのですが、医療現場以外でマスクをしてる人は皆無でした。マスクをしている一般の人がいたら、周りの人が避けるような状況です。 アメリカでは文化的にマスクが受け入れられておらず、マスクで顔をガッチリ覆っている人は自分の顔を見せたくないような人か、重症の感染症にかかっている人、という印象です。欧米では、 マスクをしている人＝医療関係者 というイメージです。 一方、日本ではかなりの人がマスクをしています。予防のためにマスクをする、ということが文化的になっています。日本では一般の方のマスク信仰はすごいレベルです。でもそれって本当に意味があるのでしょうか？ 今回は2つの点に絞って論文を検討してみたいと思います。 １．医療関係者がマスクすることは大事 ２．一般の方のマスクが有効である証拠はない（CDCは推奨しない） 「医療関係者すらマスクは不要」という方がまれに（
要約 Qiita記事がトレンドインすると、瞬間的にWebサービスへのアクセス数が急増するが、数日でアクセス数は元に戻ってしまう。 そこで以下の施策を速攻で打ってバズっているうちに有益な学びを得るべきと考え、本記事はそれを実践した結果を実データと合わせて説明している。 事前登録フォームを作って興味を持ってくれた人と繋がる Twitterやはてぶのコメントからどうして興味を持ってくれたのか考察する 有料機能を作って単なるバズなのか、本当にニーズがあるのか判断できるようにする バズる１週間前にやっていたこと 3日でツールをサクッと作った 英語面接や仕事で海外の人とやりとりをするときに「ちょっと難しい質問」をされると、途端に5歳児になってしまう自分が恥ずかしくなり、DeepLで英語の勉強をするツールを作った。 自分が使うだけのつもりだったので、アカウント機能などはなく、コアな機能１つを実装しただけ
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
【ニューヨーク=野村優子】米疾病対策センター（CDC）は30日、東部マサチューセッツ州で発生した新型コロナウイルスのクラスター（感染者集団）について、感染者の4分の3がワクチン接種者だったことを明らかにした。ワクチンは重症化を抑えるが、この分析が接種者のマスク着用を促す方針への転換につながったと説明した。マサチューセッツ州バーンスタブル郡で7月に発生したクラスターを分析した。局地的にみれば、ワ
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
togetter.com 正月明けに、「50代くらいになると何をやっても褒められなくて、不安になり、承認欲求をこじらせる人が多い」というtogetterを発見した。 本当だろうか？ だとしたら世知辛い世の中だ、大変ですね、でも自分も無関係とは言えないな、などと思った。 そもそも、50代にもなって他人に褒められたい、それも、褒められているとはっきりわかるかたちで他者からの承認をいただきたい心境とは、どんなものだろうか。 私は、そのような心境は ・心理発達のプロセスが厳しかったことのあらわれか ・その人を取り囲む環境が特に難しくなっているか のどちらかに思われ、どっちにしても滅茶苦茶厳しいよね……といった風に思った。しかも、案外他人事とも思えなかったりもした。今回は、それらについて書いてみる。 「50代になって、わかりやすく褒められなきゃ不安ってどういう心理発達なのよ」 まず心理発達のプロセス
古今東西、あらゆる作品の織田信長を紹介する新感覚評論本『信長名鑑』が、太田出版から発売されます。11月14日発売、1800円（税別）です。どのページめくっても織田信長しかいない……！ 織田信長だけを集めたマニアック過ぎる評論本です ゲームにもアニメにも漫画にも、いろいろな作品に登場する織田信長。至るところで創作されている織田信長をとことん調べ上げたマニアックな同人誌『信長名鑑』が、一般書籍になって登場です。同人誌時代から大幅に増補して、「織田信長」や「織田信長をイメージしたキャラ」を幅広いジャンルから掲載しています。 歴史上の人物というよりも、キャラクターとしての織田信長のイメージに迫った書籍で、美少女になった織田信長や、タイムスリップした織田信長など、ありとあらゆる織田信長を分析しています。総数585作品、703人の織田信長が登場する、究極の織田信長本と言えそうです。読んでいくうちに、織
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
設計を歪める認知バイアス - Qiita
こんにちは、リファクタリングが大好きなミノ駆動です。 この記事は READYFORアドベントカレンダー2021 、5日目の記事です。 これはなに？ ソフトウェア開発において、設計をないがしろにすると、低凝集密結合な構造に陥り、変更容易性が低下してしまいます。 設計スキルを高め、あるべき構造を設計する……これで解決できるに越したことはありません。 しかし、認知バイアスと呼ばれる心理効果により判断を誤り、良くない設計をしてしまうことが往々にしてあります。 本記事は、設計を歪めてしまう認知バイアスを理解し、設計判断の精度向上を促すことを目的とします。 この記事のゴール 人間の判断を歪めてしまう心理効果「認知バイアス」の存在を知ること。 ソフトウェア設計も、認知バイアスの悪影響を受けてしまうこと。 認知バイアスに振り回されない設計アプローチを身につけること。 認知バイアスとは 先入観や思い込み、偏
インドで報告されている新型コロナウイルスの変異ウイルスについて、東京都の「健康安全研究センター」が分析した結果、これまでに5人の検体から検出されたことがわかりました。このうち4人は渡航歴がなく、渡航歴がある人の濃厚接触者でもないということです。 都の健康安全研究センターは4月1日以降にセンターで受け付けた検体のうち、検査可能な量が残っているものを抽出し、インドで報告されている変異ウイルスかどうかを分析しました。 その結果、5人の検体から検出されたということです。 このうち4人の検体からは「L452R」と「E484Q」という2つの変異を併せ持っていることが確認されましたが、残る1人の検体からは「L452R」の変異があるものの「E484」に変異はないと確認されたということです。 5人のうち1人は海外への渡航歴がありますが、残りの4人は渡航歴がなく、渡航歴がある人の濃厚接触者でもないということで
近くのコンビニに行くのにも髭を剃り、髪を整える。町中や商店では突発的に走らないようにしている。それは黒人である夫が「自分が危険人物ではない」ことを世間に示すためだった。
5月下旬に新型コロナウイルス感染症対策分科会の尾身茂会長が「パンデミックの状況で五輪をやるのは普通はない」と発言して以降、しばらくになります。 このセンテンスが広く知られる一方、私のような専門家目線では、カギとなる発言として「どのような状況で感染リスクが上がるのか、しっかり分析して意見するのが専門家の務めだ」という文が極めて重要であると考えています。 いまこそ、落ち着いてこの感染症のリスクと向き合うことが何よりも重要だと信じています。本稿では、今回のことを契機にあぶり出された日本の新型コロナ対策の根幹となる問題について、その本質に触れつつ整理したいと思います。個人的には、以下に述べる問題点の改善は、今後、日本が“科学技術研究の成果”を政策活用に結び付けられる国となるのか否か、そのカギを握るものとさえ考えています。 「政治」と「科学」の対立が煽られた経緯 最初に私の想いを述べますが、私は政府
これはこの研究の著者が、さまざまな高齢国をシミュレーションしてくれたグラフです。灰色のラインが免疫持続期間が3ヶ月の場合です。 赤で囲ってあるのが日本ですが、ここで分析している国々の中で最も多い死亡者数になっています。 日本は超高齢国として知られていますが、極めて厳しい状態です。しかもこの状況がずっと持続する。 エンデミック化した時の介護の現場がどうなるだろうと想像してみて下さい。コンスタントにクラスターが発生するでしょうし、その機会に利用者の人たちにお迎えが来てしまうでしょう。そういうことを繰り返さざるを得ない社会が来ます。 ハイリスクの場とは言え、面会の制限など極端に厳しい感染予防もどこかで諦められると思います。社会としてコロナを皆さんで受け入れることになるので、感染頻度もこれまでよりも高くなります。 命を守りながら進むこともできる——しかし日本では高齢者は予防接種率が非常に高いです。
食べログの得点計算についてのポジティブな可能性を考えるー操作されたデータを検証する難しさー（井上明人） - エキスパート - Yahoo!ニュース
久しぶりのyahoo個人への投稿となりますが、この記事を公開するのは、正直、気が重いな、と思いつつ、公開します。 というのも、今、食べログに対して非常にネガティブな解釈が広がっているわけですが、何かしらポジティブな材料を提供するとなると、確実にいろいろ言われるだろうなあと思って気が重くて仕方がないのですが、ただ、人生の一時期、食べログにハマっていた人間として、論点として提供されるべきポイントが、提供されていないと感じましたので、本記事を公開する次第です。 ◆食べログの評価点数分布の「不自然さ」 さて、近年、食べログの点数評価アルゴリズムは、頻繁にその不正を疑われ議論になっています。 2016年には、評価アルゴリズムのリセットがあった際には、いくつかの店舗がいきなり3.0の点数にリセットされるなどといったことがあり、記事にもなりました。 そして10月8日に、藍屋えんさんという方が、ご自身のブ
深層学習の数理
Curriculum Learning （関東CV勉強会）Yoshitaka Ushiku61.6K views•43 slides Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Yusuke Uchida15.5K views•38 slides
「ほとんどのプロサッカー解説者を凌駕してるんじゃ」豊富な知識量と的確な分析、日向坂46・影山優佳さんのW杯での活躍が異次元
ニート鈴木 @suzuki210 サッカー界における影山優佳は明らかに特異。21歳の現役女性アイドルでありながらプロ解説者トップクラスのポテンシャルは二度と現れないワンアンドオンリーだと思う。 2022-11-29 16:22:01 ニート鈴木 @suzuki210 ジェンダーだどうこうとか言うつまらねーバイアス抜きにして彼女のサッカーの話がおもしれーんだよ。同じもの見てても紡ぎ出す言葉が異次元。実際アイドルと言う下駄履いてるんだけど、下駄がなくてもその知見はほとんどのプロサッカー解説者を凌駕してるんじゃ。 2022-11-29 16:24:57
「うっせぇわ」を聞いた30代以上が犯している、致命的な「勘違い」 わかった気でいる年長者に言いたいこと あなたに「うっせぇわ」を理解しているとは言わせない 誰も本音を語らない時代。少なくとも、ある人にとってはそうだ。 その人は、被害者意識にも加害者意識にも苛まれることはなく、そうと言われないまま否定される―― この書き出しで、読むのがしんどそうだと思った方もいるかもしれない。本記事のテーマは、YouTubeで脅威の8500万（3月3日現在）再生を誇る注目の楽曲、Ado「うっせぇわ」の分析である。 この曲の存在を知らない「年上世代」も含めた全世代の読者に伝わるように、との依頼だったので、その意に添うべく、現在の日本の平均年齢である47歳の読者を想定し、親切に書きたいと思う。けれども筆者がこの曲を誠実に分析しようとすればするほど、この曲が「年上世代に聴かれようとしていない」ことを明らかにしてし
日本人は国際的に低い給料の本質をわかってない
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こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
ファミレスとかの料理を「不味い」と言う人に違和感がある
たとえば0〜100の数値で美味しさを評価するとして 「不味い」っていうのは、まあ30以下とかじゃん。 変な味がする、なんかジャリジャリしてる、臭い、胃袋が拒否してる、みたいな。 それが50前後くらいだと「普通」「美味しくない」みたいな表現になって、 70以上だと「美味しい」になる。 そういうイメージだよな。 で、ファミレスとかコンビニとかの食事って、基本的に50以下は無いと思うんだよ。 ちゃんと旨味はあるし、煮すぎ焼きすぎもないし、変なものも入ってない。 でもそれを「不味い！」って言う人がいるんだよな。 マジで不思議。 よく言われるけど、料理って10倍の値段なら10倍美味しいってわけじゃない。 高級料理店とかは90以上の微妙な差で勝負している。 ファミレスを「不味い」って言ってる人って そういう90以上の味がデフォルトになってるのかなって思うんだよ。 70以下は「不味い」 70〜90は「普
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
諸事情により、近々リモートワークについて自分の私見を述べる機会が発生した。 考えるほどに「そもそも自分はリモートワークについてどう考えている（いた）んだっけ？」と深みにはまっているので、一度ここに全部吐き出してみることにする。 注意事項 すべて個人の意見であり、特定の個人・組織に関しての何らかの意図は一切無いです。また、脳内整理のために書き殴った文章なので色々アレですがご勘弁ください。 なぜリモートワーカーになったか 自社サービス開発をやってみたかったが、富山で思い描くような仕事は難しそうだった。かつ、家庭の都合もあり「単身都会へGO！！」とかは無理だった。 リモートワークという働き方は以前から知っていたので、 思い描くような仕事ができる リモートワークでも可 という考えで仕事を探した結果今に到る。やりたいことありきで、「リモートワークをしたかった」わけではない。 現在で3年強リモートワー
「戦略」とは何か、を深く考えさせられる良書。経営思想家として大学やコンサルタントとして活躍しているリチャード・Ｐ・ルメルトが、様々な事例をもとに良い戦略の作り方を書いています。事例は後付けの生存者バイアスがかかっているものの、多くは納得感がありました。また、そこまで体系だっているわけでもないですが、実例が大変おもしろく、非常に勉強になりました。 自社を振り返ると、無意識にうまく戦略を実行してきたこともありましたが、全然できてないなぁと思うことも多く、どうやったら良い戦略を作り、実行していけるかをすごく考えさせられました。すぐに役に立つことも多かったですし、まさに今、中期経営計画を更新しているところでもあり、活かしていきたいと思ってます。 良い戦略がなければ、まぐれ当たり以外、成功するのは難しいので、特にスタートアップに関わるひとには必読かなと思います。 以下、ちょっと長くなってしまいました
日本の労働生産性はなぜ低いのか（おかわり） - hidekatsu-izuno 日々の記録
以前、「日本の労働生産性はなぜ低いのか」というエントリを書いた。 先日、Twitter にて 日本の統計データの分析について積極的に発表されている小川製作所さんとやり取りさせていただいた中で、新たに気付かされたことがあった。 まず、下記のツィートのグラフを見てもらいたい。 思いがけずアイディアをいただいたので、労働生産性(時間あたり付加価値)の購買力平価換算値のグラフを作ってみました。 時間あたりだとドイツ、フランス、イタリア、イギリスの水準がかなり高くなります。 日本はアメリカ、ドイツ、フランスの半分強です。 pic.twitter.com/XHuRnNhGdF — 小川製作所 (@OgawaSeisakusho) 2023年5月2日 前述のエントリで書いたように労働生産性を考える場合には購買力平価換算ひとり当たりGDPを見るのが一般的であるが、日本においては少子高齢化が進みすぎ大きく歪
2020年01月11日22:30 元任天堂社長、山内溥の名言が的中し過ぎてヤバい件 Tweet 1: 名無しさん必死だな 2020/01/09(木) 02:53:20.45 ID:jlEETy0T0 ・世界的なゲームソフト販売の低迷を考えれば今の日本のゲーム関連株は高すぎる。 販売現場では消費者のゲーム離れが起こっている。「PS2」を見れば分かる。 ソフト販売がゲーム機の販売本数を下回っている。本物そっくりで高精細な映画のようなゲームなんてナンセンスだ。 ・二十一世紀のソフトに大容量はいらない。そんな人海戦術を要する仕事をしていたらソフト会社はみんな沈没する。 ・市場調査？そんなことしてどうするんですか？任天堂が市場を創り出すんですよ。調査する必要などどこにもないでしょう。 ・ゲームソフトについては今後、売れるものと売れないものの差が歴然としてくる。 毎年、多数のソフトが出回るが、ヒット作
昨日Twitterを眺めていたら、衝撃的な論文が飛び込んできた。「行動経済学」に関する論文で取り扱われたデータが捏造だったのではないか、と疑義を投げかける論文である。そこで今回は、この論文の論証の大意を日本語でお届けしたい。また、その前後に、行動経済学とは、また、行動経済学の今後は、等についても、簡単に触れてみたい。 そもそも行動経済学とは 行動経済学を一言で表すなら、「経済学と心理学の融合」とでもいえばいいだろうか。そもそも従来の経済学では、人は「合理的に判断する」生き物として描かれていた。ありとあらゆる便益を計算し、比較し、より便益が大きい選択肢をとるその様は、「ホモ・エコノミクス（合理的経済人）」と（しばしば揶揄の意味をこめて）呼ばれてきた。 行動経済学は、それに対して、「人々の心理的な側面」をより重要視したアプローチをとる。仮定する人々を、より現実の人々が下す価値判断に近い行動をと
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
私はシアトルのクラウドの中の人として、ソフトウェアの開発を行っているが、先日ある問題がきっかけで、技術者には試行錯誤がとても良くないということが腹落ちしたので、忘れないように書いておきたい。 先日起こった事先日起こった事は、私がシアトルから一時帰国して、普段使わないラップトップを使って日本から仕事をしている。 Application Insights というログを管理するプラットフォームがあるのだが、とても不思議なことに、Application Insights のログファイルを見ると完全に正常に動いているようにしか見えないのだが、クラウドのポータルに行くと、テレメトリが来ていない。 Application Insights のチームのメンバーが助けてくれることになったので、彼女に、Teamsで画面共有をして、「ほら、出ないでしょ？」と見せると、なんとテレメトリがポータルに来ている。その後
「8割おじさん」のクラスター対策班戦記【前編】～ 厚労省のビルから北大の研究室に戻るにあたり伝えたいこと（中央公論） - Yahoo!ニュース
「緊急事態宣言がほどなく終わることがほぼ確実かと思いますので（インタビュー実施は5月19日）、それを踏まえておそらく専門家のやってきたことに関してある程度検証が進むと思います。東京に出てきていた研究員たちも輪番制にして北海道に帰し、僕自身もパートタイムになります。そこで、この3、4ヵ月のうちに経験したことや、反省点、今抱いている問題意識について共有できればと思っています」 北海道大学・西浦博教授は、Zoomのウィンドウの中からそのように語り始めた。「8割おじさん」として知られるようになった日本の理論疫学のエースは、この4ヵ月、厚生労働省（以下、厚労省）が入居する中央合同庁舎5号館に「登庁」する日々を送ってきた。データ分析を一手に担い、対策の科学的根拠を提供してきたのが西浦らのチームである。Twitterでの発信や、マスコミとの「意見交換会」などを通じて、肉声を届ける回路を保ってはいたものの
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サッカー日本代表がPK戦に弱くなった、たった一つの理由
12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
いじめ紀行を再読して考えたこと 02-90年代には許されていた？
「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由
サクっと作った英語学習サービスがバズって1週間以内にやったこと - Qiita
米東部クラスター、ワクチン接種者が74% 当局分析 「重症化防ぐ」接種は推奨 - 日本経済新聞
50代で浮かび上がってくる承認欲求のヤバさ - シロクマの屑籠
あらゆる織田信長をまとめて1冊に 700人以上の織田信長キャラを徹底分析した狂気の評論本『信長名鑑』が一般書籍化
都内でインドの変異ウイルス5人検出 4人は渡航歴なく | NHKニュース
黒人ファミリーの一員になった私。夫の密かな習慣で、黒人が置かれている立場に気づいた
西浦博教授が緊急報告 “五輪のリスク”議論の背後にある「最大の問題」（西浦 博） @gendai_biz
エンデミックに至る過程で予想される大量の高齢者の死 今が未来を変えるラストチャンス
仮蔵 on Twitter: "ロシアはなぜ負けるのか？：開戦4日目の予言 2月28日のことを覚えてますか？長々と続く車列。市街への砲撃。今夜こそ山場。そんな時「ロシアが負ける」という論陣を張ったツワモノがいました。そう、Kamil Galeev氏です。答え合わせも兼ねて、要約なしでお楽しみください。 https://t.co/v06s6JnUfc"
「うっせぇわ」を聞いた30代以上が犯している、致命的な「勘違い」（鮎川ぱて @しゅわしゅわP） @gendai_biz
Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita
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データ分析のための統計学入門.pdf
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
リモートワークを3年強やって思うところを書き殴ったもの - memo_md
ほとんど理解されていない「良い戦略、悪い戦略」 – suadd blog
元任天堂社長、山内溥の名言が的中し過ぎてヤバい件 : 哲学ニュースnwk
行動経済学論文のデータ捏造を暴いた記事の大意を和訳してお届けします｜瀬川知己のノート
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
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