一般社団法人生命保険協会【公式ホームページ】会社に寄せられた苦情件数 ※2023年度第1四半期実績 苦情の内訳（当該項目件数／苦情件数） ※2023年度第1四半期実績 保険金等お支払状況 （各社ホームページへのリンク）
初中級プロマネはIPAデータ白書の統計情報を見積り、生産性、品質の観点で活用せよ - プログラマの思索
初中級プロマネがIPAデータ白書の統計情報をどんな観点で活用できるか、説明した利用事例がとても良かった。 理解できた内容をラフなメモ。 【参考】 初中級プロマネのための 現場で活かせ！統計情報１ 初中級プロマネのための 現場で活かせ！統計情報２ 「ソフトウェア開発分析データ集2020」の発行：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 「ソフトウェア開発データ白書」のダウンロード：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 初中級プロマネのための現場で活かせ！統計情報 2019年4月19日| CITP Community CITPアニュアルレポート2018を公開しました | CITP Community 【0】「ソフトウェア開発分析データ集2020」をIPAデータ白書と呼ぶことにする。 【1】IPAのソフトウェア開発データ白書を使いたい動機は2つある。 1つ目は、プロマネとしてシステムの企画書や
データサイエンス・オンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」
本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第1週：e-Statの統計データを活用した データ分析の事例、基本的な活用方法を学ぶ ・e-Statを活用したデータ分析事例① ・e-Statを活用したデータ分析事例② ・e-Statを活用したデータ分析事例③ ・e-Statを活用したデータ分析事例④ ・e-Statの主な機能 ・e-Statの使い方（グラフの作成） 第2週：公的統計データの基本事項 及び読み方を学ぶ ・公的統計の種類と体系 ・労働力統計の読み方 （労働力調査の基礎知識、労働力調査結果を利用する際のポイント） ・家計統計の読み方 （家計調査の基礎知識、家計調査結果を利用する際のポイント） ・その他の統計の読み方とまとめ 第3週：統計データと地図を組み合わせた 活用方法を学ぶ ・地図で見
【動画でも】タダで学べる有名大学レベルのデータサイエンス【そう、courseraならね。】 - Qiita
記事中央に時間割を作っていますが、画像に講座リンクが繋がっています。 0. 対象読者 ・データサイエンス,統計,機械学習,AIに興味あり ・大学時代に専攻していなかった ・学習に大金を費やすのは難しい ・独学が厳しい領域だと感じている ・中学生の初級レベルの英語ならわかる この記事を読むのに向いてない方 ・英語を一切学ぶつもりはない ・データサイエンス分野に興味が無く、簡単に概要だけ知りたい (この場合はお金をかけて入門講座や家庭教師を頼んだ方がいい) 1. はじめに 1-1. まだまだ自学しよう 2020年の5月にタダで学べるデータサイエンス名著5冊を記事として書きました。 続編です。 この頃にはウイルスも8月までには収まっているだろう。という根拠のない予測をしていましたが、 まだ自粛ムードが漂う。 きっとデータサイエンティストを目指して入社した新卒の方もいらっしゃるでしょう。 採用した
NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選｜Saya｜note
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
オリラジ中田、転売撲滅の画期的システム発表！ : オリエンタルラジオ 中田 公式ブログ
転売屋撲滅宣言は多くの反響を呼んだ。 その中に 「高額転売しても買う客がいるということは値段の初期設定が間違ってるだけ」 「経済学的には需要と供給のバランスを転売屋が整えてるだけ」 「主催者はチケットを売り切ってるし、客はライブ見るためなら高い金払うし、何が問題なの？」 という意見も多くあることに驚いた。 転売を許さないお客さんと、転売を容認するお客さんの対談という記事も読み応えがあった。 ■転売問題とはどのような構図になっているのか考えた この問題はいわゆる「経済学的な需給バランスによる価格決定問題」と決定的に異なるところがあると思う。それは（販売者）と（購入者）という2つのプレーヤーだけの話ではないところだ。 販売者は（主催者）と（出演者）に分かれる。すなわち事務所とアーティスト。 購入者は（来場者）と（転売者）に分かれる。すなわちファンと転売屋。 4つのプレーヤーが関係する問題なのだ
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
【Python】RプログラマーのためのPython入門 - 歩いたら休め
会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な
あらゆる場所の地価が瞬時に分かる「地価公示・地価調査マップ」、1平方メートル当たり300万円超の住宅地も - GIGAZINE
自分の住んでいる土地や職場、地元などなどあらゆる場所の地価が瞬時に分かるのが「地価公示・地価調査(基準地価)マップ」です。「地価公示・地価調査マップ」は、日本国内の「すべての測量の基礎となる測量(基本測量)」を行う機関である国土地理院が公開している「国土数値情報ダウンロードサービス」の2007年以降のデータを元に作られており、都道府県や市区町村別の平均的な土地の価格や、土地の用途別平均価格、平均金額の推移などが算出されています。 地価公示[ 2014年]・地価調査(基準地価)[ 2014年] マップ | 地価の[マップ][集計][推移][分析] -〔Ver 3.0.0〕 http://chika.m47.jp/ ◆地価公示・地価調査とは？ そもそも日本には土地の適正価格を判断するための基準として、地価公示法に基づき国土交通省、つまり国が毎年1回全国の土地を調査してその価格を公示する「地価公
初心者でもアルゴリズムの学習ができる入門本とサイト一覧 - paiza times
Photo by VFS Digital Design 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について知っているでしょうか。情報系の学部出身の人は学校の授業でやったかもしれません。一方で学校で情報系の勉強をせずにITエンジニアになったという方は、アルゴリズムやデータ構造について一度は「勉強したほうが良いんだろうな」と思いつつも、実際の業務であんまり必要なさそうだし、難しそうだし、DevOpsやオブジェクト指向やフレームワークについて学ぶので手一杯で未着手、という人も多いのではないでしょうか。 今回はそんな方に向けて、アルゴリズム、データ構造を学ぶ意義と、それらを学ぶときに役立つ本とサイトについてまとめました。 ■アルゴリズム、データ構造を学ぶ意味 アルゴリズムやデータ構造について語られるときに、非常に良く言われる事として「そんなものは実務に役立たたないので必要ない」という意見があります。本当にア
九州産業大学～必ず、カタチにしてみせる。～
九州産業大学 〒813-8503 福岡県福岡市東区松香台2-3-1 TEL: 092-673-5050(代表) Copyright 2013 Kyushu Sangyo University All Right Reserved
高専のカリキュラム! 情報工学を体系的に学ぶために高専のカリキュラムをまとめる。 - nigoblog
今回は「情報工学を体系的にやりてぇな...」という方のために 情報工学を体系的に学べるような記事を書きます。 内容は高専のカリキュラムを時系列にまとめ、参考になった教科書などを! というわけで1年目から書いていきます~ もちろん思い出しながらなのでヌケモレが有りそうですが… 1年目 ここではぶっちゃけ専門はほとんどありませんでした。 やったことは コンピュータ・リテラシー 情報数学 コンピュータ・リテラシー 色々Linuxに触れてみよう的な感じの授業。 最初にセットアップして、Emacsとかコマンドラインとか徹底的にやりました。 バッファの概念とか当時はさっぱりだった気が。 とにかくコマンドラインを使いまくったのでその時やっといて本当に良かったなと。 情報数学 何が情報数学なのだかようわからなかったけど、 数列 証明 2進数 不等式 集合論 なんかをやりました。他にも合った気がするけど。
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