総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
フライドポテト、チェーン店別徹底比較
1984年生まれ岡山のど田舎在住。技術的な事を探求するのが趣味。お皿を作って売っていたりもする。思い付いた事はやってみないと気がすまない性格。（動画インタビュー） 前の記事：近所にあるかも？戦前の街頭ラジオの痕跡「ラジオ塔」 ＞ 個人サイト オカモトラボ フライドポテト難民になった 僕はとある映画館のフライドポテトが大好きだった。そのフライドポテトは細くカットされ、ジャガイモの皮があって、衣を付けて揚げてあり、ちょっとコンソメ風の味だった。 しかしその映画館からフライドポテトが姿を消し、僕は突如としてフライドポテト難民となった。 似たフライドポテトはどこの店に行けば食べられるのか？ 意外とそういう情報がなく、ファストフードはもちろんコンビニや居酒屋などでもメニューにフライドポテトがあれば食べまくった。 フライドポテト比較表 以下はこれまでに調査したフライドポテトの概要を示す表である。 なお
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
世界地図上にマッピングされたポイントをクリックすることで、その地域の民族にゆかりのある音楽を再生できる。例えば日本の東北地方なら、安全を願うために歌われてきた「津軽山唄」、東京都なら作業時に歌われてきた「木遣節」がある。他にもヨーロッパやアフリカ、米国など世界各国の伝統音楽が聞ける。 2017年に暫定版としてデータベースを一度リリースしていた。研究チームは、改めて楽曲の種別や特徴などを見直し、呼吸方法や楽器情報など、より詳細な情報や会話などの音楽ではない音源も加え、データの正確性を上げて再度リリースしたという。 データベース中の全ての楽曲は、個人や研究での利用など非営利での使用を推奨しており、著作権とその文化継承者が許す範囲内のみで利用できる。今後も継続的に新しいデータも追加していくという。研究チームは「Global Jukeboxが他の研究者に刺激を与え、音楽の伝統や文化の進化に関する多
QA集含む内容はこちら: https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/overwhelming-aws-input-for-students/ 学生がAWSを学習し始めるにあたり必要な情報をまとめました。 「AWSを勉強し始めよう」「使ってみよう」となってEC2の作り方とかベーシック話をつらつら説明したりドキュメントが並んでいても面白くないので、AWSの魅力と無数のサービスの情報を出来る限り詰め込んで圧倒的なインプットの形にしました。 いろんなサービスがあることを理解し、少しでもAWSを学ぶことを楽しんでもらえれば幸いです。
名字マップ
この日本の名字マップは、電話帳や住宅地図の表札名の約4千万件のデータを、都道府県ごとに集計し、地図化したものです。表示方法としては絶対数と特化係数が選べます。また、2画面で異なる名字を地図化したり、絶対数と特化係数の地図を比較したりできます。 特化係数：当該の名字が各都道府県でどの程度特化しているかを示したもので、最大値が100であれば、全国的に均等に分布していることになります。 作成：立命館大学 協力：アクトン・ウインズ株式会社
世界のワクチン接種状況｜NHK
※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数（累計） Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反
2019年9月25日、ランサーズ株式会社が主催するイベント「オープンタレントサミット〜令和元年、これから求められる本当の働き方改革とは？〜」が開催されました。働き方改革が施行され、大企業が副業を解禁するなど、これまでの「働き方」が大きく変化するこの時代、企業はどう向き合っていくべきか。このイベントでは、本質的な働き方の変化を進める企業の担当者が登壇し、取り組みや事例をもとに様々なディスカッションが行われました。この記事では、マイクロソフトの澤円氏による基調講演「本当の働き方改革に必要な考え方」の内容をお届けします。我々はデータを信じる生き物に変化をしたーー。そう語る澤氏は、すべての企業はテクノロジーカンパニーにならなければいけないと語ります。 澤氏がひも解く、本当の働き方改革に必要な考え方 澤円氏：みなさんこんにちは。日本マイクロソフト澤でございます。50分ほどお時間をいただきまして、「働
平成も終わろうとする2019年4月中旬、自分のルーツを探るため家系図作成に着手しました。2ヶ月弱かけ、9自治体に計25通の戸籍を請求し、たどれた先祖の人数130人。江戸時代（1800年ごろ）までさかのぼって6世代前までの家系図を作ることができました。 戸籍がどのぐらい眠っているかを知ること、戸籍を読み取って系譜を明らかにすること、どちらも調査の醍醐味があります。戸籍には保管期限があるので、興味ある方はなるべく早く作ることをおススメします。ここでは、私が実践した経緯を記録したいと思います。 きっかけ私自身、もともと家系・ルーツにあまり興味がなかったのですが、ここ数年大河ドラマにどっぷりハマり、特に昨年の『西郷どん』で幕末に魅せられ、さらに半藤一利さんの『幕末史』『昭和史』などを読みふけっているうちに、この激動の時代を生き抜いた自分の先祖のことを知りたくなりました。両親とも末っ子だったからか家
宮崎県の統計システムの公募がすごい。
宮崎県から出された公募が前代未聞な形で話題になっています。github にプロトタイプが公開されている他、技術的に「分かっている」人が書いた感が漂っており、多くの人の興味を引いています。 さらに、これを書いた職員は実は生え抜きの公務員で、独学でプログラミングを学んだとか・・・
ユヴァル・ノア・ハラリ、オードリー・タン対談「民主主義、社会の未来」全和訳 | AI新聞 | exaBase コミュニティ（エクサベースコミュニティ）
iStock:NicoElNino We translated RadicaxChange’s original article “To Be or not to Be Hacked? The Future of Identity, Work and Democracy.” Into Japanese with the permission of Audrey Tang and Michael Zur of Yuval Noah Harari International Office. This is an abridged version of the whole conversation. The whole conversation is available as a YouTube video. イスラエルの歴史学者ユヴァル・ノア・ハラリ氏と、最先端のコロナ対策で一躍世界の注目
現在では世界中で数100万人以上のユーザーから絶大なる人気を誇っているサービスにも、必ず初期ユーザーがいたはず。 多くのサービスがユーザー獲得に苦しむ中で、人気サービスはどのようにして無名の頃にユーザーを集めていったのだろうか？ それぞれのサービス内容や時代背景によって、そのユーザー獲得方法は異なるが、全てに共通しているのは、かなりユニークな方法を取っているという事。 今回は現在人気になっている下記の32サービス企業のユーザー獲得方法を紹介する。 AirbnbAlibabaAmazonAppleDoorDashDropboxFacebookFirefoxGitHubGrouponGumroadHotmailInstagramIntercomMicrosoftMixpanelPaypalPinterestProductHuntRedditSalesforceSkypeSlackStripeT
国会採掘
本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。
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2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事：松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは？Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。https://t.co/jLWlrk9UdK — 松尾 豊 (@ymatsuo) 2019年5月15日 DL4USは高度なディープラーニング技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムだ。 東京大学ディープラーニング基礎講座、応用講
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
1990～2010年の名作フリーゲーム｜kamioka
この時期のフリーゲームを一覧できるものが意外と少なかったので作りました。アルファベット、五十音順で並んでいます。*は公開停止。 ＊2023/11/21 『ヒトナツの夢 / A Dream of Summer』『CRIMSON ROOM』『Ozawa-Ken』などを追記。コメントありがとうございました。 アクションFrogatto & Friends（英語のみ） 美麗なドット絵が目を引くカエルが主人公のアクションアドベンチャー。ビジュアルのみならずアクションの面でも評価が高い。現在はHumbleStoreにて販売中。 hack9 洞窟物語をオマージュしたアクションRPGだがマゾヒスティックな難易度。hacker9～Ghost…へと続くシリーズものになっている。テキストのセンスが良いと評判。 Iji（英語・中国語・韓国語） ぬるぬる動く多彩なアニメーションに目を奪われる2Dアクション。異星人が
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
（語り手）JILIS副理事長 高木 浩光 （聞き手）JILIS出版部 編集長 小泉 真由子 （撮影）宇壽山 貴久子 この1年、過去の海外文献を調査していたという高木浩光さん。これまでの研究の一部は情報法制レポート創刊号の特集として掲載されましたが、高木さんに言わせると「あれはまだ序の口」とのこと。本日お伺いする内容は近々高木さん自身が論文にされる予定とのことですが、まだ時間がかかりそうということで、急ぎ、インタビューとしてお話しいただくことになりました。なお、このインタビューは大変長くなっております。ぜひ、最後までお付き合いいただければと思いますが、時間のない方は、目次を参照していただき、気になるトピックからお読みください。 —— 今日は、高木さんがどうしても今すぐみなさんに伝えたいことがあるとのことで、インタビューでお話を聞くことになりました。 高木： はい、よろしくお願いします。話はと
GitHub - Tokyo-Metro-Gov/covid19: 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト / Tokyo COVID-19 Task Force website
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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
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま
2021年、企業が無償公開した新人エンジニア向け研修資料 機械学習やゲーム開発、AWS入門、数学などさまざま（1/2 ページ） 2021年、さまざまな企業が自社の社内研修資料を無償公開したことが話題になった。ITmedia NEWSでは主に、新人エンジニア向けに公開した資料などを記事として取り上げたところ、多くの反響が集まった。 学べる内容は、機械学習やIT業界の文化、ゲーム開発、セキュリティ、AWS入門、数学など各社さまざま。100ページ以上のスライドや5時間を超える動画などの資料もあり、新人教育への力の入れ具合も垣間見える。改めて、2021年に企業が無償公開した、社内研修資料を取り上げた記事を紹介する。 セガ、3DCG技術の基礎に役立つ数学資料 セガは6月15日に、2020年に社内勉強会で使った線形代数の教材を公式ブログで公開した。ゲーム制作では、キャラクターや背景を3次元で回転させた
基礎線形代数講座
- 線形代数・回転の表現 - 株式会社 セガ 開発技術部 こちらからも↓PDFをダウンロードできます https://techblog.sega.jp/entry/2021/06/15/100000Read less
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
女性と比較すると、ちょうど1世代ずれていると考えるとわかりやすいでしょう。 ただしこの数字をご覧いただければお分かり頂けるように、男性であっても年齢が負の影響を与えるのは間違いありません。確かに女性よりは年齢による婚約指数の減少は少ないですが、それでもそれなりに大きく減少しているので男性も油断は出来ないでしょう。 ※成婚指数：平均的な婚活者と比較して、どの程度成婚できるかという指標 地獄の年収それでは男性の年収は結婚相談所の婚活において、どの程度の影響があるのでしょうか。 結論から言えば「地獄」で御座います。 まず年収300万円未満の場合、グラフにすることすら出来ません。便宜上、白い線を微妙に書かせて頂きましたが、実際の数字はこの白い線すらないとお考え下さいませ。 2019年に結婚相談所で結婚した3492名の男性のうち、年収300万円未満の男性は0.0%で御座います。年収300万円未満で結
N501Y変異株スクリーニングの実施状況N501Y陽性例構成割合,変異株PCR検査実施割合 | 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト
東京都福祉保健局： 〒163-8001 東京都新宿区西新宿2丁目8番1号 電話：03-5320-4032 FAX：03-5388-1400 Copyright © Bureau of Social Welfare and Public Health, Tokyo Metropolitan Government. All Rights Reserved.
肛門コンプレッサ流体力学
この古い増田に関して解説を加えたいと思う。 ■肛門コンプレッサーまとめ https://anond.hatelabo.jp/20201105214157 なぜ肛門に圧搾空気を入れると人は死ぬのか？直腸が破れるからである。すると出血する。 しかし一番の問題はここからで、便が腹腔内に散らばるのである。こうなると便に含まれる様々な細菌が複合的な感染症を惹き起こし腹膜炎を発症する。 これをうんぺりという医者もいるらしい。腹膜炎はペリトナイティス、うんこによるペリトナイティスだからうんぺり。お医者さん…。 速攻で洗浄しないといけないから開腹手術が必要だ。腹膜はどんどん吸収して血管に流してしまうのであっという間に全身症状になり死んでしまう。 だからエアコンプレッサ浣腸なんてアフォな事をやった場合、死亡率は4割ぐらいになる。手術が成功してこの数字。 ウエットスーツ非着用での橋からのダイブでは高圧洗浄機カ
建設業の受注実態を表す国の基幹統計の調査で、国土交通省が建設業者から提出された受注実績のデータを無断で書き換えていたことがわかった。回収を担う都道府県に書き換えさせるなどし、公表した統計には同じ業者の受注実績を「二重計上」したものが含まれていた。建設業の受注状況が8年前から実態より過大になっており、統計法違反に当たる恐れがある。 この統計は「建設工事受注動態統計」で、建設業者が公的機関や民間から受注した工事実績を集計したもの。2020年度は総額79兆5988億円。国内総生産（GDP）の算出に使われ、国交省の担当者は「理論上、上ぶれしていた可能性がある」としている。さらに、月例経済報告や中小企業支援などの基礎資料にもなっている。調査は、全国の業者から約1万2千社を抽出し、受注実績の報告を国交省が毎月受けて集計、公表する。 国交省によると、書き換えていたのは、業者が受注実績を毎月記し、提出する
送信元表記が送信者IDのケース SMSのメッセージを受信した際に表示される送信元には、電話番号の代わりに任意の英数字も表記できる。この英数字の送信元表記を「送信者ID（Sender ID）」という。JC3の図では 通信事業者Ａ が送信者IDに当たる。 なお送信者IDの利用可否は受信側の通信事業者の対応状況によって異なる。Twilioの販売パートナーであるKWCの説明によると、日本国内ではNTT DOCOMOとSoftBankが送信者IDに対応し、KDDIは対応していないとのこと²。私はKDDIの回線を所有していないため、受信側がKDDIの電話番号を使用している場合の挙動は検証できていない。 まずはiOSの公式メッセージアプリに届いていたAmazonからのメッセージのスレッドで偽装を試みる。送信者IDは Amazon となっているため、TwilioでSMSを送信する際のFromの値に Ama
ひとつ前のブログで、児童手当についての話題をとりあげました。 www.shiratamaotama.com 簡単にまとめると下記のようになります。 日経新聞による報道 ・児童手当を「大人の小遣いに充てる」「使わずに残っている」人は年収600万～1000万円未満で39%、1000万円以上では49% ・これをふまえ、財務省は高所得者への児童手当廃止を含めた見直しを要請する 私が調べたこと ・児童手当の使途についての国の調査は、H24厚労省「児童手当の使途等に係る調査報告書」しかなさそう ・この調査報告書では、世帯年収1,000万円以上で児童手当を「大人のおこづかい」にしている割合は0.9％しかない。「使わずに残っている」17.1％と足しても18％であり、日経新聞の報道とは数字がかけ離れている 前回のブログを書いた後で、さらに発見したこと そして2019年10月9日の財政制度等審議会資料（財務省
Haruka Sakamoto @harukask1231 医師 / 修士（公衆衛生学）/ 博士（国際保健学） 東京女子医科大学 グローバルヘルス部門 准教授 日本医療政策機構 シニアマネージャー 東京財団政策研究所 主任研究員 専門は国際保健・医療政策です。 国際保健や医療関係の話題、また以前住んでいたイラン・中東の話題が中心です。 Haruka Sakamoto @harukask1231 日本の少子化の要因を分析した論文を発表しました（共著） 結論は、「高収入・高学歴の人ほど子供を産んでいるし、子供の数も多い」でした（ざっくりした説明ですが） 詳細は以下に続きます。 journals.plos.org/plosone/articl… 2022-04-28 17:24:07 リンク journals.plos.org Salaries, degrees, and babies: Tre
レジャー白書2022が個人的に衝撃的だった
たまたま見かけたレジャー白書(7,700円税込)を読んだんだけど、かなり衝撃的だった。 ■何が衝撃的だったか？ 余暇の人口が激減している。 それも特定の分野に限らず、ほぼ全てで。 ■例えば何が激減してるの？ ※2012年→2021年 ※単位：すべて「万人」 ・屋内の趣味 囲碁：400→150 ビリヤード：460→210 写真：2150→1070 陶芸：250→110 お茶：300→150 ・スポーツ ジョギング：2450→1820 卓球：830→540 サッカー：570→360 バスケ：390→290 他にもたくさん書かれているんだけど、ほぼ全てで人口が減っている。 ■なぜ減少しているのか？ 詳しく書かれていないけど、推測としてスマホだろうと。 スマホに関してはなぜかほぼ書かれていない。 唯一「動画鑑賞：3420→3690」がおそらくスマホだろう。 これは人口が増えている数少ない趣味。 ■
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
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
今回は高校生の私たちが公開した投票サイトが三日で１万PVを記録したので、その経緯をサイトの紹介も含め、全て公開します。 qiitaで後日談を書きましたので、よかったらお読みください リンクはこちらです サイトの内容 名前はAICEVOTE(アイスボート) リンクはこちら ----> aicevote.com(大量アクセスで現在サーバーが不安定な状況です。ご了承ください。) このサイトを一言で言うとこんな感じです。 "投票用紙を氷に見立てた次世代のリアルタイム投票サイト" AICEVOTEとは 普通の投票とAICEVOTE（アイスボート）の違い 普通の投票 普通の投票では、投票箱A/Bに最終的に投票された票の数の比で結果が決まります AICEVOTE AICEVOTEでは投票用紙の代わりに氷を投票します。 それぞれの投票箱の底は網目になっています 時間が経てばあなたが投票した氷は少しずつ溶け
Googleスプレッドシートと同期できるデータベースアプリ「Memento Database」がかなりいい！ - ロマろぐ
Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる（同期の検証） 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足！ 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト（AccessやFilemaker）で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで
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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総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
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世界中の伝統音楽のデータベース、慶應大が公開 1026民族、5776件の音声記録を掲載
AWSをこれから始める学生への圧倒的なインプット
「ほう・れん・そう」には“あるパラメータ”が足りない マイクロソフト澤氏が語る、労働生産性を上げるためのヒント
家系図作成のススメ。戸籍取り寄せで江戸時代までさかのぼる。｜ハラヒロシ / デザインスタジオ・エル
主要スタートアップサービスの初期ユーザー獲得方法 デザイン会社 ビートラックス: ブログ
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
結婚相談所で成婚した6,984名のデータで分かった結婚できる人の特徴｜あなたは結婚できる？
国交省、基幹統計を無断書き換え 建設受注を二重計上、法違反の恐れ：朝日新聞デジタル
SMSで送信元を偽装したメッセージを送る
児童手当使途の調査報告書が間違っているようなので、厚生労働省に電話しました - おたまの日記
産まない高学歴と貧困の子沢山...そんな時代はもう終わっていた 日本の少子化を分析した論文が浮き彫りにした現代の格差とは
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
高校生がリアルタイム投票サイトを公開したらいきなり1万PVを記録した話 - Qiita
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita