はじめにこんにちわ、UKIです。 金融引き締めによって株式投資に苦しい期間が続いていると思いますが、いかがお過ごしでしょうか。 今回は少し長めの記事を書いてみましたので、お付き合い下さい。 結論だけ知りたい方は、目次の「株のトレーディング手法まとめ」まで飛んでください。 マケデコについて本記事は、マケデコ&J-Quants Advent Calendar 2022の最終日の記事となります。 マケデコとは、Market API Developer Communityの略称で、簡単に言うと「東証が公式データを提供しますので、しっかり相場分析して投資に活かしてください」というコミュニティです。 ディスコードでのディスカッション、APIやラッパーに関する最新情報の共有、初心者や上級者向けのセミナーの開催などが行われています。 マケデコの協賛は、日本取引所（JPX）のデータ部門子会社である株式会社J
フォロワーの数が仕事や報酬に直結するＳＮＳのインフルエンサーの世界。そのフォロワーを購入して水増しする行為がインスタグラムの一部のインフルエンサーの間で行われている実態を取材した記事を21日に掲載した。 News Up「私は“水増しインフルエンサー”」 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190521/k10011924131000.html では水増ししたフォロワーはどこからやってくるのか。売買しているのはどんな業者で、どのようなからくりになっているのか。取材で購入した３万人のフォロワーを徹底追跡すると、その一端が見えてきた。 （「ネット広告の闇」取材班記者 田辺幹夫・田隈佑紀・藤目琴実、ディレクター 中松謙介） フォロワーを売っているのはどんな業者なのか。「フォロワー購入」とネット検索するだけで、数多くの業者が見つかる。 インスタグラムをはじめ、Ｙｏｕ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。｢今｣みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
Intro Cookie は、ブラウザに一度保存すれば、次からその値を自動的に送ってくるという、非常に都合の良い仕様から始まった。 State Less が基本だった Web にセッションの概念をもたらし、今ではこれが無ければ実現できないユースケースの方が多い。 冷静に考えればふざけてるとして思えないヘッダ名からもわかるように、当初はこのヘッダがこんなに重宝され、 Web のあり方を変えるかもしれないくらい重要な議論を巻き起こすことになるとは、最初の実装者も思ってなかっただろう。 そんな Cookie が今どう使われ、 3rd Party Cookie (3rdPC) の何が問題になっているのかを踏まえ、これからどうなっていくのかについて考える。 Cookie のユースケース Web にある API の中でも Cookie はいくつかの点で特異な挙動をする 一度保存すれば、次から自動で送る
【資料公開】目標設定の基本
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2023年5月9日に開催されたNTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャーと目標設定」の登壇資料を公開します。 このイベントはNTTコミュニケーションズの社内ランチ勉強会を一般に公開しているものです。 ぼくは、NTTコミュニケーションズの技術顧問をしており、顧問業の一環として登壇しています。 多くの組織では、この時期に期初の目標設定を行っているのではないかと思いますが、目標設定の意味や位置づけ、それをどのように使うのか、評価や報酬との関係はどうなるのかといったことについて組織のなかで認識が揃っていることはまれです。 こうなると、人事制度のなかで目標設定をすると決められているのでめんどくさいけどやる、という感じになったり、目標設定が終わったら内容を綺麗さっぱり忘れて、期末になって「あー、そういえば……」みたいなこと
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
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さて，選挙も近づいてきたということで，アベノミクスの成果を示すデータを貼り付けていこうと思う。 選挙のたびに「経済」が強調されてきたのだから，有権者にとってアベノミクスの成果を確認することは必要不可欠である。 まずはツイッターで盛大にバズったこのグラフから。アベノミクス前の2012年を100とした賃金と物価と消費の推移である。 データ元：厚労省，総務省 消費税増税と円安により，物価が6年間で6.6％も上がった（赤）。 その一方，名目賃金は2.8％しか伸びなかった（青）。 だから実質賃金は，アベノミクス前と比べて3.6％も落ちた（緑）。 そして，実質世帯消費動向指数は9.3％も落ちた（黄色）。 日銀によると消費税増税による物価上昇効果は2％だそうだ。 残りの4.6％はアベノミクスがもたらした円安が最も影響しているだろう。 （なお，2015年に原油の暴落があったおかげで円安による物価上昇の勢い
世の中よくないこともいろいろあるけれど、いい時代だと思わされるときもあります。例えばこういうニュースが舞い込んだときなんかには！ということでインプレスが運営するWebサイト「できるネット」が太っ腹企画を展開。Webコンテンツを触る（直感的＆直情的な）人ならば誰しもが持ってることでおなじみの一冊、木田和廣著「できる 逆引きGoogleアナリティクス」が全文無料公開されています。多大な感謝かよ〜。 『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ』全文公開の記事一覧（目次）- あの定番書がすべて読める！ | できるネット 「逆引き」は必携Googleアナリティクス本のひとつ 星の数ほどあるWebマーケティングツール郡の中でも夏の大三角形レベルでエッセンシャルなアクセス解析ツールのGoogleアナリティクス（以下、GA）。ある程度直感的に使えはしますが、幅広い機能性が
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
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はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
Google Analytics(UA)が使えなくなるのはどのくらいヤバくて、いつまでに何をしたら良いのかの話。 - フジイユウジ::ドットネット
タイトルにも書いていますが、Google Analytics(UA)がもうすぐ使えなくなるんですよ。 GA4っていうのになるらしいんですが、自動で切り替わったりしないし、何もしてないと単に使えなくなるんですよ。知ってました？ ※追記※2023年になって 自動的にGA4プロパティが作成されることになりました。しかし、むしろ手動ではないことで混乱しているようです。切り替えではなくGA4プロパティが追加されるんですが、そのデメリットについてはググって調べてね。 (UA)っていうのはGA4ではない、これまで使われてきたGoogle Analyticsだと思ってください。やや正確ではないのですが「GA4という最新版ではないGoogle Analyticsはすべてサービス終了される」くらいのイメージで捉えてもいいです。 業務で関わってる人たちからはGA4移行についての記事やツイートがたくさん流れてきま
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食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
プロとアマの小説の特徴を数値化して比較してみたらやっぱり差があったので、それを埋めるための型付き小説記述用言語 TypeNovel を公開した件について - anti scroll
ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
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
SEOまるわかり大全集 – ワードプレステーマTCD
WordPressサイトの画像を軽量なAVIFに変換できるプラグイン「ShortPixel Image Optimizer」 2024.04.26
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
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新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
慶應義塾大学経済学部で1994年に出題された問題が悶絶レベルでイイ問題なので一方的に称賛してみる : 世界史リンク工房
各校の過去問対策、受験対策のほか、世界史を理解する上で役に立つ視点や勉強法についての情報を随時更新していきます。 Twitter→https://twitter.com/HISTORY_LINKAD7 フォロー大歓迎です♪ ※ 目標に向けて頑張る受験生の皆さんの一助になればと思って頑張って更新し、情報もチェックしておりますが、人間ですのでミスなどが出ることもあります。当サイトの情報をご利用の際はあくまでも自己責任でお願いいたします。 ※ 問題解説では、著作権で怒られても困るので、解説に必要な最小限の問題概要のみを示してあります。あくまでも解答にいたるまでの「考え方」を示すためのものでありますので、過去問の正確な内容については各大学にお問い合わせいただくか、赤本買ってくださいｗ また、大手予備校のHP等からも閲覧できるかと思います。問題全てが手元にあった方がわかりやすいと思います。 ヘッダー
2022年カタールW杯、日本対クロアチアのレビュー、PKの話はないぞ念のため - pal-9999のサッカーレポート
はい、皆さん、こんにちは。 本日は先日行われた日本隊クロアチアのレビューをやっていきたいと思います。 PK戦での決着だったので、皆さんも消化できない部分も沢山あるでしょうが、PKは試合内容と全く関係がない要素なので、レビューでは扱いません。今回は試合内容の話にフォーカスしてお届けします。 クッソ長いので、暇な時に読んでください。チェンソーマンのアサの話並に長いです。 日本対クロアチア、スタメンと両国の守備の違いについて まずスタメンから。 スタメンですが、日本は３４２１で冨安と遠藤がスタメンに復帰してます。ワントップは前田、シャドーは鎌田と堂安。右WBに伊東が入ってる所が特徴ですね。試合前、「前半から堂安を使ってくるならポイチさんは前半をクロアチアに譲らない」と思ってたのですが、堂安がスタメンなのを見て、ポイチさんは前半から点取りにいくつもりだと確信しました。 ここまで日本代表はドイツ戦、
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
宝くじのルールの穴を突いて28億円以上を荒稼ぎした老夫婦の物語
by Pixabay アメリカ・ミシガン州の片田舎でコンビニを経営していた老夫婦が、公営の宝くじに設けられたルールの穴をついて2600万ドル(約28億2240万円)もの賞金を手にしていたことが分かりました。一躍有名になったこの夫婦の元にはハリウッドで映画化するという話まで持ち上がっているとのことです。 Jerry and Marge Selbee: How a retired couple won millions using a lottery loophole - 60 Minutes - CBS News https://www.cbsnews.com/news/jerry-and-marge-selbee-how-a-retired-couple-won-millions-using-a-lottery-loophole-60-minutes/ 2018年にアメリカ人が購入した州営
日本には、少子高齢化による労働人口の減少、地方と都市部、大企業と中小企業におけるデジタル格差といった課題があります。その課題をチャンスに変え、可能性を最大限開花させるための鍵が、デジタルトランスフォーメーションです。実際に、デジタルを最大限活用することで 2030 年までに日本で生まれる経済価値は年間で最大 67 兆 7000 億円にものぼり、そのうち約 43% にあたる年間最大約 30 兆円を中小企業が生み出すと試算されています（ *1 ）。 また、デジタルトランスフォーメーションを推進するうえで欠かせないのが、デジタル人材の育成です。 Google は本日、キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」を日本で開始しました。 本プログラムは、IT 分野でより専門性が高く需要のある職につくための、オンラインキャリアアッププログラムとして Google が
立ち上げたTwitterアカウント(BuzzFeed Kawaii)が1年で30万フォロワー、ノープロモで超えたので分析面でやったことをまとめた。 - ひにログ
こんにちは、ひにしあい(@sunwest1)です。 2018年5月、3人の同僚とテストで始めたTwitterアカウントBuzzFeed Kawaiiが2019年5月、1年を待たずに30万フォロワーを超えました。 うれしい。 twitter.com 予算は0、立ち上げ当初から本体のBuzzFeedJapanからのRTや誘導、キャンペーン、広告プロモーションなど一切行いませんでした。 そんな"無理ゲー"な状態でしたが、 「投稿がすごいRTされてるけどなにしたの？」 「なんでそんな急に成長したの？」 など、最近いろんな人に聞かれるので、 主に分析や数字の振り返りを担当した私の観点から、やったことやどう進めたのかをまとめました。 ※ちなみに私は分析に関しては専門家ではないです。 SEO文脈でGAなどが最低限さわれるレベルかな？くらいの人です。 そもそも、何がしたくて立ち上げたのか？ BuzzFee
志村けんのパラドックス - アスペ日記
みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。— 森岡正博 (@Sukuitohananika) 2020年3月25日 このツイートと、 森岡正博 on Twitter: "みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。" ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際
ワシントン・ポストでは、全ての読者がコロナウイルスに関する重要な情報へアクセスすることができるよう、この情報を無料で提供しています。無料講読を希望される方は、当社のデイリーコロナウイルスアップデートニュースレターへご登録ください。 COVID-19による感染が初めて確認され、この新型コロナウイルスによる感染症についてアメリカ国内でも公表されたが、さらなる感染については、ぽたぽたと滴り落ちるように、なかなか報告されていなかった。それから2ヶ月が経ち、その滴りはゆるぎない潮となって押し寄せてきたのである。 [Read this story in English] このいわゆる指数曲線は、専門家の間で懸念の原因となっている。もし感染者が3日ごとに2倍に増加するとなると、5月にはアメリカ国内での感染者が1億人ほどにまでのぼるであろう。 これは計算から導き出した数字であって、予言ではない。公衆衛生の
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 日本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。
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コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか
Manabu on Twitter: "アフィリエイトの上級テクニックです😌 海外ツイートを読んでいたら、めちゃくちゃ有益な方法を見つけました。方法は簡単なので、下記にて解説します。なお、僕はSEO歴が「10年」を超えますが、このノウハウは「価値あり」だと思いました"
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