2023年版データ分析の100冊 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
毎月勤労統計調査における「母集団」の「復元」 - remcat: 研究資料集
厚生労働省「毎月勤労統計調査」のサンプリングがおかしかった問題について。標本調査で得た統計量をどうあつかうかの理屈自体がややこしいのに加えて、毎月勤労統計調査に固有の課題がいろいろあるので、理解するのがけっこう面倒である。以下、私の理解の範囲内で簡単な説明。 なお、この記事を書くにあたっての情報源は、ほぼ https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/30-1.html からたどれる文書だけである。私自身は毎月勤労統計調査に関わったことはなく、この調査データを使った分析もしたことがない。何かかんちがいしている可能性はあるので、お気づきの点があれば、ご指摘いたたけると幸いである。 前提条件 まず、毎月勤労統計調査というのは、 日本全体の状況について リアルタイムで 超高精度の推計を おこなわないといけないという、きわめて条件のきびしい調査である。 この調査の結果は、た
人口、労働、賃金、社会保障などについての統計データをどう調べればよいか？｜野口悠紀雄
◆人口 ・人口の長期時系列データ 人口というのは最も基本的な統計データだが、検索エンジンで「人口」と検索しても、どこを見たらよいか分からないだろう。 e-Statには人口の統計があるらしいと分かるが、長期の人口統計がどこにあるか、分からない。探し出しても、いくつかの期間に分かれていて、使いにくい。 私が探した限りでは、『日本統計年鑑』にあるこのデータ集が最も使いやすい。ただし、昔は長期に連続した表だったが、いまでは1920年で２つの表に分かれてしまっていて、やや使いにくくなった。 ・人口統計資料集 国立社会保障・人口問題研究所による統計資料集。 江戸時代の人口や世界の人口についての資料も、「Ⅰ．人口および人口増加」率の中にある。 ・将来人口推計 https://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2023/db_zenkoku2023/db_r5_suik
Daily Life:統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト
October 22, 2015 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト 以下のようなチェックリストを作ってみたので役に立ちそうだと思った方は使ってみてください。 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト あなたは以下の主張のどこまでだったら（あるいはどれにだったら）同意できますか。 １ 一般論として、人間の体のしくみにはまだわからないことが多い ２ そのため、一般論として、病気は良く分からない理由で治ったり治らなかったりすることがある。 ２’この一般論は今問題になっている病気にもあてはまる ３ 一般論として、ある治療をうけたあとにたまたま「良く分からない理由で治る」こともある ３’この一般論は、今問題となっている治療と病気にもあてはまる ４ そのため、一般論として、ある治療を
政府統計の総合窓口 GL01010101
統計データを探す すべて 分野から探す国土・気象人口・世帯労働・賃金農林水産業鉱工業商業・サービス業企業・家計・経済住宅・土地・建設エネルギー・水運輸・観光情報通信・科学技術教育・文化・スポーツ・生活行財政司法・安全・環境社会保障・衛生国際その他 組織から探す 内閣官房人事院内閣府公正取引委員会警察庁消費者庁こども家庭庁総務省公害等調整委員会消防庁法務省外務省財務省国税庁文部科学省文化庁スポーツ庁厚生労働省中央労働委員会農林水産省林野庁水産庁経済産業省資源エネルギー庁特許庁中小企業庁国土交通省観光庁海上保安庁環境省防衛省 主要な統計から探す ５０音から探す あ い う え お か き く け こ さ し す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ へ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る れ ろ わ すべて見る 分野から探す 国土・気象人口・世帯労働・賃金農林
[IPA] 見積の元ネタに「ソフトウェア開発データ白書」がありがたい件 [ハイパー上流] | oshiire*BLOG
お前は「[IPA] デスマらないために「超上流から攻める IT 化の原理原則17ヶ条」が思った以上に使える件 [要件定義] | oshiire*BLOG」で味をしめたからといって、また「IPA 独立行政法人 情報処理推進機構」ネタなのかと言われそうですけれども、そうじゃない、だってそうじゃない。 基本的に、その日にあった、または最近あった出来事を元に blogのネタを日々書いているので、実は、毎日 blog書くのは結構大変です。そんなに、毎日、なにかあるわけじゃなく、ナニゴトも無く穏やかに過ごす日だってあるわけで、なかなか大変なのです、これでも。ただ、落書きしてるわけじゃなくて、これでもすこしは頭を使ってるんです…( ﾟдﾟ )ｸﾜｯ!! さて、それはおいといて、「今年は見積もりしないぞ」と固く誓った割には年始からずっと見積の手伝いとかしています。なぜだ。しかも、インフラ屋さんにも関わらず
![[IPA] 見積の元ネタに「ソフトウェア開発データ白書」がありがたい件 [ハイパー上流] | oshiire*BLOG](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9100c3c414d9e29349d1a58c304607fab01d98e/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Foshiire.to%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F01%2FScreen-Shot-2015-01-21-at-22.48.56.png)
オープンデータ徹底入門
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少しの手間で説得力アップ！意外と使える官公庁の統計データ利用法 : LINE Corporation ディレクターブログ
こんにちは、ウェブサービス本部の鳴海です。 突然ですが、あなたが24歳男性だったとすると、同い年の年男は日本全国で何人いるでしょう？ また36歳男性には、同じく年男の同級生は何人いるでしょうか？ 答えは、24歳男性が64万人、36歳男性が87万人。実は、世代間で20万人以上の差があります。また、今年の年男・年女世代の中で、最も人口の少ない12歳女性（57万人）と最も人口の多い48歳男性（89万人）では1.5倍以上の開きがあります。最近、身の回りに小学生の女の子よりも中年男性の方が多いなと思っていましたが、気のせいではなかったようです。 同級生の人口なんて普段意識することはないですが、仕事をする上ではたまに大事だったりします。いま自分が手がけているサービスのターゲットはどの層で、人口で言えばどのくらいの規模なのか、前後の世代に比べてどのような傾向があるのかなどは感覚的に掴めているといいですね
市場規模マップ | visualizing.info
様々な業界の市場規模をビジュアルなマップとして表示。業界の規模と成長率が一目で分かります。
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オープンデータ、使ってほしいけどオススメしづらい3つの理由
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