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
西浦博教授が緊急報告 “五輪のリスク”議論の背後にある「最大の問題」（西浦 博） @gendai_biz
5月下旬に新型コロナウイルス感染症対策分科会の尾身茂会長が「パンデミックの状況で五輪をやるのは普通はない」と発言して以降、しばらくになります。 このセンテンスが広く知られる一方、私のような専門家目線では、カギとなる発言として「どのような状況で感染リスクが上がるのか、しっかり分析して意見するのが専門家の務めだ」という文が極めて重要であると考えています。 いまこそ、落ち着いてこの感染症のリスクと向き合うことが何よりも重要だと信じています。本稿では、今回のことを契機にあぶり出された日本の新型コロナ対策の根幹となる問題について、その本質に触れつつ整理したいと思います。個人的には、以下に述べる問題点の改善は、今後、日本が“科学技術研究の成果”を政策活用に結び付けられる国となるのか否か、そのカギを握るものとさえ考えています。 「政治」と「科学」の対立が煽られた経緯 最初に私の想いを述べますが、私は政府
いいね！Hokudai - #122 新型コロナ対策、研究と政策現場での6ヶ月～西浦博教授ロングインタビュー～
#122 新型コロナ対策、研究と政策現場での6ヶ月～西浦博教授ロングインタビュー～ 2020年07月31日 新型コロナウイルスによる感染症COVID-19は今現在も終息することなく、日本だけでもこれまでに約26,000名で感染が確認されています。本学の西浦博さん（医学研究院 教授）は中国で感染症が発生した直後の1月上旬から研究を開始し、厚生労働省のクラスター対策班の一員としても対応にあたりました。 次々と発生する危機的な状況のなかでデータをかき集め、COVID-19の特徴を徐々に明らかにしていく。そしてそれは直ちに国や自治体の政策へ反映されていく。このような科学と政策のあわいにある感染症の数理疫学は、じっくりと取り組む科学研究、純粋で確実な成果を論文で発表する科学研究というイメージからは遠いかもしれません。しかし、応用重視のオペレーション研究と言われるような分野もまた研究の実際の姿です。
「8割おじさん」のクラスター対策班戦記【前編】～ 厚労省のビルから北大の研究室に戻るにあたり伝えたいこと（中央公論） - Yahoo!ニュース
「緊急事態宣言がほどなく終わることがほぼ確実かと思いますので（インタビュー実施は5月19日）、それを踏まえておそらく専門家のやってきたことに関してある程度検証が進むと思います。東京に出てきていた研究員たちも輪番制にして北海道に帰し、僕自身もパートタイムになります。そこで、この3、4ヵ月のうちに経験したことや、反省点、今抱いている問題意識について共有できればと思っています」 北海道大学・西浦博教授は、Zoomのウィンドウの中からそのように語り始めた。「8割おじさん」として知られるようになった日本の理論疫学のエースは、この4ヵ月、厚生労働省（以下、厚労省）が入居する中央合同庁舎5号館に「登庁」する日々を送ってきた。データ分析を一手に担い、対策の科学的根拠を提供してきたのが西浦らのチームである。Twitterでの発信や、マスコミとの「意見交換会」などを通じて、肉声を届ける回路を保ってはいたものの
分析ツール「nehan」、プログラミング不要でSQLを作成・データ取得を可能にするSQLビルダー機能の提供を開始
現在、多くのデータ活用シーンで、SQLを使ったデータ取得業務が行われているものの、SQLが書ける人材の不足により業務が担当部署に集中しやすく、また複雑なSQLは保守性が低下しやすいことから、業務が属人化しやすいといった課題を抱える現場が多い。 分析ツール「nehan」は、分析者の作業時間を短縮し、思考する時間を増やすことで、データ活用によるビジネス改善を促進させるサービス。 今回提供されるSQLビルダー機能は、SQLのスキルがなくても簡単な操作でデータの取得が可能となっており、データ加工プロセスを見える化することで、保守性が向上。業務の属人性をなくし、SQL業務の効率化・民主化による、ビジネスにおけるデータ活用の促進を実現する。 GoogleBigQuery上のデータを、SQLビルダーで集計・結合する例 自動作成されたSQL SQLビルダーと「nehan」の既存機能を組み合わせることで、デ
オタクと気持ち悪いという言葉 - データをいろいろ見てみる
概要 Twitter上で「気持ち悪い」、「キモイ」という言葉が、どのように使われてるかと調査した。 調査対象は、キモイ、気持ち悪いという言葉を含むtweet、約28万件 時系列の変化を見るため、2018年と2019年で調査を行った 気持ち悪いと言う言葉は、オタクへの言及とともに使われている オタクを含んだtweetは、28万件中、14431件あった 調査結果 2018年調査 2018年に投稿されたツイート調査 調査期間 2018/01/09 - 2018/12/31 tweetソース元 Sample realtime Tweets API 2019年調査 2019年に投稿されたツィート調査 調査期間 2019/01/01- 2019/10/20 tweetソース元 Sample realtime Tweets API 気持ち悪いという言葉の特徴 気持ち悪いという単語は、他者を侮蔑する意味と
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