ニュース一覧へ 統計データ分析コンペティションは、高校生、大学生等を対象に、地域別の統計をまとめたSSDSE（教育用標準データセット）を用いた統計データ分析の論文を募集し、その分析力を活用した課題解決のアイデアを競うコンペティションです。 平成30年度（2018年度）から毎年開催しており、令和6年度（2024年度）に第7回となる統計データ分析コンペティション2024を開催します。 総務省報道資料（令和6年3月22日）「統計データ分析コンペティション2024」を開催します！（PDF：285KB） 論文募集要項のページへ （2024年度の論文募集要項） 受賞論文のページへ （2023年度の受賞論文） 統計データ分析コンペティション2024の概要 趣旨

金融応用 言語資源 * 2020-12-19 | CoARiJ: Corpus of Annual Reports in Japan 記事 * 2022-09-24 | 【自然言語処理】BERTを使った有価証券報告書のネガポジ判定 * 2022-09-04 | 【自然言語処理】【Python】有価証券報告書のテキストデータをt-SNEとPlotlyを使って可視化した * 2022-09-02 | 【自然言語処理】【Python】有価証券報告書の非財務情報（テキストデータ）を取得する * 2021-10-01 | (PDF) 自然言語処理技術を応用したSDGs債の判定に関する研究の概要について * 2021-08-11 | (PDF) 自然言語処理技術を応用したSDGs債の判定に関する研究開始について * 2021-04-21 | (動画) J-Quants ニュース分析チャレンジ！ ～自然

はじめに こんにちは, ホクソエムサポーターのKAZYです｡ 先日猫カフェデビューをして, 猫アレルギーであることがわかりました🐈｡ 次はフクロウカフェに挑戦してみようかなと思っています🦉｡ ところで皆様, 有価証券報告書は読んでますか？ 私は読んでいません｡ 読めません｡ 眺めていると眠くなります💤｡ 私は眠くなるんですが, 有価証券報告書ってテキストマイニングするのに向いているんです｡企業の事業や財務情報が詳細に書かれています｡ XBRL形式で構造化されています｡ 数千社分のテキストが手に入ります｡ おまけに無料です｡ どうです？興味湧いてきませんか？ 本記事ではPythonを使って有価証券報告書をテキストマイニングする方法を紹介します｡ 有価証券報告書をダウンロードするところからご紹介するのでご安心を｡ こんな方が見たら役に立つかも 企業分析をプログラミングでやりたいが何してい

はじめに こんにちは, ホクソエムサポーターのKAZYです｡ 最近はペンギンに興味があります🐧｡ 世界最大のペンギンであるコウテイペンギンを日本で見るならば名古屋港水族館 (愛知) かアドベンチャーワールド (和歌山) らしいです｡ ところで, 平成31年3月17日からEDINETに提出された書類をAPIで取得できるようになったことをご存知でしょうか? だからなんなの?っていう方聞いてください｡ もうブラウザポチポチやらなくても有価証券報告書ダウンロードできるんですよっ!!!! ｢退屈なことはPythonにやらせよう｣マンになる時が来たのです｡ 今回はEDINET APIで有価証券報告書を保存するための最低限の知識と 任意の日付の有価証券報告書をダウンロードするPythonプログラムを紹介します｡ 読んだら幸せになりそうな方 提出日を指定した有価証券報告書のダウンロードしたい方 (e.g

データエンジニアリングとは何か 昨今、データドリブンな経営・事業推進の重要性が日に日に高まってきていますが、それを実現するためにはデータの分析環境（≒データ分析基盤）が必要不可欠です。しかしながらデータ分析基盤を構築・運用するためには、専門性の高いデータエンジニアリングのスキルやノウハウを身につける必要があります。 この記事ではデータエンジニアリングを実践するにあたって「何が必要か」「⁠どうキャッチアップすれば良いのか」を説明していきます。 なお、本記事は筆者の経験則に基づく解釈が多く含まれております。より客観的に学びたい方に向けて参考文献も記載しておりますので、併せてご参照頂けますと幸いです。 データ分析基盤の必要性 データ分析やデータ活用を行うシステム基盤のことを、データ分析基盤と言います。 通常分析に必要なデータは企業内に散在しており、分析するためには1箇所に集約する必要があります。

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こんにちは。TATです。 今日のテーマはXBRLです。 僕が運営する「投資でニート生活」では、TDNETやEDINETから各種XBRLデータを収集しています。 このXBRLを収集するに至るまでの地獄の作業についてここでご紹介したいと思いますw 「自分もXBRLを収集したい」と考えている方の参考になれば嬉しいです。 一言で言えば地獄でした。 データの収集自体はそこまで難しくありませんが、そこからの仕分け作業が地獄ですw データについてまずは収集するデータについておさえておきます。 XBRLデータとは？ここまでさりげなく、XBRLデータと紹介してきましたが、そもそもXBRLデータとは何なのか、ここで改めて解説します。 XBRLデータは、eXtensible Business Reporting Languageを略したものです。 普段我々が目にするPDFなどとは異なり、XBRLデータはXMLベ

こんにちは。TATです。 今日のテーマは、「Pythonで株価データを扱う方法まとめ【データの取得・分析・可視化なんでもできます】」です。 Pythonで株価データを扱う記事が増えてきたので、本記事でまとめます。 今後も該当記事が追加されたら定期的に本記事も更新していくつもりです。 Pythonを使えば、株価データの取得、整形、可視化が簡単に実装できます。 オリジナルの投資手法などを発見するための分析なんかもできます。 ここでは次の5つのフェーズに分けてご紹介していきます。

私たちが普段使っている利便性の高いファイル形式の一つに「PDF（Portable Document Format）」があります。

XBRLとは XBRL は企業の決算書などのビジネスレポートを XML 形式で記述するための国際標準の仕様です。 日本ではすべての上場企業はXBRLの形式で有価証券報告書や四半期報告書などの決算書を金融庁に提出する義務があります。 決算書には貸借対照表、損益計算書、キャッシュ・フロー計算書など、企業活動を知るための重要な情報が含まれています。 XBRLファイルは金融庁のEDINETというウェブサイトで公開されていて、過去５年分くらいのデータが無料でダウンロードできます。 ３６００社ある上場企業の過去５年分の決算情報は膨大なデータなのでXBRLファイルが読めれば、株価予想とか色々なことに活用できそうです。 ただ、このXBRLの構造が非常に難解です。 3ヵ月くらいかけて調べて、ようやく以下のような決算情報が取得できるようになりました。 pythonでXBRLからJSONに変換し、ブラウザでJS

はじめに 前回の記事では金融庁のEDINETというサイトから得たXBRL形式のデータから決算書の情報を得る方法について書きました。 XBRLから上場企業の決算書の情報を得る。 その後EDINETでは EDINET API というWebAPIが公開され自動でXBRLファイルをダウンロードできるようになりました。 今回は全上場企業の過去５年間のXBRLファイルをダウンロードして、CSVファイルに変換するプログラムを作ってみました。 処理結果のCSVファイルは以下にあります。 http://lkzf.info/xbrl/data/summary-join.csv 以下のように１行ごとに決算情報が書かれています。 決算の数値は連結決算の値です。 簡単な応用例 表計算ソフト(LibreOffice Calc)を使ってCSVファイルから売上総利益率(粗利率)の度数分布表を作ってみました。 ほかにもいろ

sponsored ゲームのフレームレート爆上げが狙える！ CrucialのDDR5-6000メモリー「Pro Overclocking」を使わぬ手はなし！ sponsored eスポーツ大会で採用される24インチクラスの新モデル 180Hzで3万円切りの即買いモデル、スピーカー内蔵のゲーミングディスプレー「G255PF E2」レビュー sponsored 新たな敵は地中から現れる！ さらなる刺客（シカク）が四角い地球を襲う！5月23日発売『デジボク地球防衛軍２（略）』の魅力をチェック sponsored JN-MD-OLED156UHDR-Tをレビュー 15.6型4K有機ELのタッチ対応モバイルディスプレーと16型IPSのWQXGAモデル、どちらを買うべきか sponsored 大阪・泉州産のスウェット生地を採用した「AKRacing by BEAMS DESIGN モデル」 スウェット

ABOUT 協力企業・団体のご紹介 証券リサーチセンターは証券会社・監査法人等の皆様に協賛いただいています。

はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re

特許データや各種の統計データを用いて、日本の産業における研究開発やイノベーションについての分析を行うための企業名辞書を公開しています。 お知らせ 2023年9月13日      NISTEP企業名辞書Ver.2023_1の公開を行いました←NEW！ 2023年8月18日　　NISTEP大学・公的機関名辞書と特許出願情報との対応テーブルVer.2023_1の公開を行いました。 2022年11月10日　 NISTEP企業名辞書Ver.2022_1の公開を行いました。 2021年10月4日　　NISTEP企業名辞書Ver.2021_1の公開を行いました。 2020年9月23日　　NISTEP企業名辞書Ver.2020_2の公開を行いました。 2020年2月25日　　各データへのDOI付与とライブラリへの移行を行いました。 データ整備についての概要 産業における研究開発・イノベーションに関するデー

2023/12/01 SHOEIヘルメットが2024年1月〜値上げとなります！ 2023/11/24 サーキット体験走行会(11/16)開催レポート掲載 2023/11/22 ２りんかん祭りKyushu開催レポート掲載 2023/11/22 バイク車検キャンペーン開催！ 2023/11/16 12/16(土)・17日(日)伏見２りんかんでFAN&FUNミーティング開催決定！ 2023/11/14 府中２りんかんFAN&FUNミーティング数量限定SALEを掲載！ 2023/11/14 豊山２りんかんリニューアルオープン記念！数量限定SALE開催！ 2023/11/13 大阪・兵庫エリアETC車載器購入助成キャンペーン11/13(月)〜1月31日(水)まで 2023/11/10 2023弐輪道CUP12月16(土)開催！ 2023/11/8 ベスラブレーキガールイベント開催 2023/11/1

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