ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
高齢者は朝のドラッグストアへ本当に「殺到」したか 購買データで解明
新型コロナウイルスの感染食い止めのため、小売りでの来店客の密集防止が叫ばれている。政府などが必要に応じた入場制限を呼び掛けているスーパーと並び、焦点となっているのがドラッグストアだ。在宅勤務などで消費が増えた日用品を買いに訪れる人を減らすのは、容易ではない。加えて、マスクやトイレットペーパーを買うための早朝の行列も問題になった。 では、実際にドラッグストアに実際に「殺到」しているのはどの年代で、時間帯はいつ頃なのか。「高齢者は～」「若者だから」などとどうしても印象論で語られやすいこうした消費者行動や世代差の実像について、購買データによる独自分析で迫った。 「トイレットペーパー騒動」時、特に50～60代急増 分析は、ビッグデータによるマーケティング分析を手掛けるTrue Data（東京・港）が、全国のスーパーやドラッグストアにおける延べ約5000万人の購買情報を活用。レシートに加えてポイント
Visual Vocabulary - Vega Edition
There are so many ways to visualise data – how do we know which one to pick? Click on the coloured categories below to decide which data relationship is most important in your story, then look at the different types of chart within the category to form some initial ideas about what might work best. This list is not meant to be exhaustive, nor a wizard, but is a useful starting point for making inf
日本人投手のメジャーリーグ登板数を集計したら感覚と結構ずれていた
野茂英雄がメジャーリーグデビューして以来、多くの日本人投手が海を渡ったわけだけれど、誰がどのくらい登板してきたのか集計してみたら感覚と違っていたので公開してみる。下記のリストは1995年以降2016年までデータである。 長谷川滋利の登板数は他を寄せ付けないくらいに多い。 上原、田澤はいつの間にか日本人トップクラスの登板数に達しようとしていた。 小宮山は桑田よりちょっと多い程度しか登板していない。 などなど選手名登板数Shigetoshi Hasegawa517Koji Uehara387Takashi Saito338Hideo Nomo323Junichi Tazawa302Hideki Okajima266Akinori Otsuka236Kazuhiro Sasaki228Hiroki Kuroda212Tomo Ohka202Hisanori Takahashi168Masato
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演習
第１週：データサイエンスとは ・データサイエンスの発展 ・社会で起きている変化～データサイエンスの必要性～ ・データサイエンスに求められるスキルや知識 ・データサイエンスの未来と発展 ・データサイエンスのサイクルと課題解決の進め方 ・分析の手法の選択 第２週：分析の概念と事例 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(1)～ ・Analysis（分析）とは ・１変数の状況の把握(1)（可視化の活用） ・１変数の状況の把握(2)（代表値の活用） ・比較して２変数の関係を見る ・ビジネスにおける比較(1)（概要） ・ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用） 第３週：分析の具体的手法 ～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎 （事例と手法）(2)～ ・クロス集計の軸設定と見方 ・散布図と相関の調べ方 ・相関関係と因果関係の違い ・時系列データの見方 ・時系列データの
大阪市のオープンデータを使って、ひったくり事件発生個所を視覚化してみた。
[2016/6/8 data update] 以前、大阪都構想住民投票結果の地図を作った際に、大阪市のオープンデータの中に犯罪発生個所データがあるのを発見したので、そのなかから「ひったくり発生個所」データを視覚化してみました。 大阪市市民の方へ 大阪市の犯罪発生情報 example データの読み込みと整形処理が結構重いので、ページが表示されるまでに時間がかかります。 画面上位にある「被害者の年齢」や「事件発生時刻」のヒストグラムは、バーをクリックするとデータの絞り込みを行えます。グラフの空白部分をクリックすると、絞り込みを解除します。 地図上のエリアをクリックすると下に事件に関するデータを表示します。 めんどうだったこと 公開されているcsvの町名の一部が旧漢字だったため、e-statから取得した町丁目境データと名寄せするのがめんどくさかったです。 本来は新漢字に寄せた方がよいのでしょうが
山手線リアルタイム混雑情報で遊んでみよう
去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡
Yahoo! JAPAN
Yahoo! JAPANトップページの機能を正しくご利用いただくには、下記の環境が必要です。パソコンでご利用のお客様 Windows：Internet Explorer 11.0以上 / Chrome 最新版 / Firefox 最新版 / Microsoft Edge macOS：Safari 9.0以上 ※Internet Explorer 11.0以上をご利用の場合は、 「Internet Explorerの互換表示について」を参考に、互換表示の無効化をお試しください。タブレットでご利用のお客様 iOS 9以降、または、Android4.0以降のOSに標準搭載されたブラウザー ※日本国内版として発売されている端末でご利用ください。
RAIDレベルの話: 1+0と6はどっちが安全か？ - たごもりすメモ
仕事でちょっくら12台のHDDを使ったRAIDアレイを組むんだけど、その折にちょうどTwitterで「RAID-1+0にしないとRAID-6とか怖くて使えませんよ！」というウソ八百な内容のWebページのURLを見掛けたので、いいかげんそのような迷信が消え去ってもよかろうと思って書くことにした。 1重ミラー設定のRAID-1+0は安全性においてRAID-6に劣る。ただし、正しく運用されている場合に限る。*1 知っている人はずっと前から知っている事実ではあるんだけど、某巨大SIerなんかでも高い方が安全に決まってる的な残念な脳味噌の持ち主がいっぱいいて「いやあデータの安全性を考えるとRAID-1+0」とか考えもなしにクチにし、そっちの方がディスクがいっぱい売れて嬉しいストレージベンダーもニコニコしながら否定せず売りつけて去っていくといううわなにをす(ry まあそんな感じで。ちなみに正しくない運
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電子国土ラボ † 当サイトは国土交通省国土地理院と共同研究実施各社が「SVGコンテンツを利用した電子国土の実用的な普及戦略に関する研究」を行うための「ラボ（Lab.）サイト」です。 本研究は、Ｗ３Ｃによってベクトルグラフィックスの標準規格として勧告された「ＳＶＧ（Scalable Vector Graphics）」形式で記述された電子国土上の地理情報を、パソコンのみでなく広範なメディア上で活用する方法やアイデアを提案して広く社会実験に供することによって、電子国土の実用的な普及モデルを構築することを目的とします。 なお、今後ラボサイトからの提供内容は下記を予定しています SVG 基盤地図試作データの提供 国土地理院によるSVG試作データの提供範囲 実用的なビジネスモデルの検討 試作コンテンツ、ツール等の提供 ↑ Internet Explorer対応SVGビューア「"SVG Map Tool
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