セブン＆アイHDとイオンを分析する
２大小売りチェーンのセブン＆アイ・ホールディングスとイオンの平成26年２月期決算（2013年３月〜2014年２月）は、大きく差がひらきました。セブン＆アイはコンビニエンスストア事業の収益が伸び、営業利益が過去最高を更新した一方で、イオンは増収減益となったのです。 同じ小売業ではありますが、２社の間では戦略や収益構造が異なっています。そのため、収益力にも隔たりがあるのです。今回は、財務内容を分析しながら、２社の違いはどこにあるのか、先行きを見極めるポイントは何かを解説します。 過去最高益のセブン＆アイ、高収益のコンビニで躍進 セブン＆アイの決算は、大幅な増収増益となりました。損益計算書（14ページ）から見ていきましょう。売上高にあたる営業収益は、前期から12.8％増の5兆6318億円。本業の儲けを示す営業利益は、14.9％増の3396億円と過去最高を更新したのです。当期純利益も27.3％増の
図書館Linked Dataインキュベータグループ最終報告書：ユースケース
W3Cインキュベータグループ報告 2011年10月25日 このバージョン: http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/XGR-lld-usecase-20111025/ 最新のバージョン: http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/XGR-lld-usecase/ 編集者 Daniel Vila Suero, Universidad Politécnica de Madrid, Spain 翻訳もご覧ください。 Copyright © 2011 W3C® (MIT, ERCIM, Keio), All Rights Reserved. W3C liability, trademark and document use rules apply. 概要 2010年5月に設立され、2011年8月まで継続したW3C図書館Linked
Project 311
お品書き 2012年9月13日，Project 311参加を申し込む。 2012年10月28日，報告会（発表スライド） Twitterデータ NHKデータ ゼンリン混雑度データ リンク “東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 -” 開催のお知らせ - Google Japan Developer Relations Blog 公式サイト 東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 - #shinsaidata 「東日本大震災ビッグデータワークショップ - Project 311 -」 ブレスト - Togetter 奥村晴彦 Last modified: 2012-10-29 11:18:26
東日本大震災ビッグデータWS project 311に参加する その１ - Fire and Motion
(2012/9/19 22:51追記 url切れが多かったは間違いだったので修正．奥村先生の分析結果と数が合わないのはもう一度チェックする！) (2012/9/20 14:24追記 1tweetに複数以上のurlが含まれていても1つしか抽出していなかったので修正．奥村先生の抽出結果の数字とほぼ同じオーダーの数値になったが，今度はこちらが10〜20程度多いものがある…なぜ…？) (2012/9/20 22:05追記 奥村先生とのツイート数のずれはURLの後ろに付いた#が原因であることが判明．詳細は奥村先生のtwitter分析のページに記載されています） Googleが幹事となり，朝日新聞社，JCC，Twitter Japan，日本放送協会，本田技研工業，レスキューナウ，ゼンリンデータコムによる8社が2011年3月11日前後のデータを公開して，当時何が起こったのか，震災時に必要なサービスは何か
中心性：始まりから最近まで - Preferred Networks Research & Development
PFI に入社して二ヶ月ちょっとの伊藤です。 ソーシャルネットワークサービスが一般的になるにつれ中心性という概念が注目されてきました。情報科学を専攻されている場合、Google PageRank や HITS アルゴリズムで算出されるグラフの節点に付与される重要度と言うと分かりやすいとのではないか思います。呼び方こそ違いますが、この中心性と重要度は同一の概念、つまりグラフの節点に重み（点数）をつける尺度として知られています。以下、PageRank とHITS が提案された論文です。 Brin, S. and Page, L. The anatomy of a large-scale hypertextual (web) search engine. Computer Network and ISDN Systems.1998. Kleinberg, J. M. Authoritative
二部グラフ（海外ドラマ「ナンバーズ」に出てくるネットワーク分析） - simple network analysis tool @ hatena
キース・デブリン／ゲーリー・ローデン（山形浩生／守岡桜訳）『数学で犯罪を解決する』（ダイアモンド社）は海外ドラマ「ナンバーズ」に出てくる数学の話題を扱った本ですが、第10章で社会ネットワーク分析が紹介されています。 数学で犯罪を解決する 作者: キース・デブリン,ゲーリー・ローデン,山形浩生,守岡桜出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2008/04/11メディア: 単行本購入: 19人 クリック: 371回この商品を含むブログ (66件) を見る ということでシーズン2 Vol.8の「追憶」という回を見てみました。 ナンバーズ 天才数学者の事件ファイル シーズン2 コンプリートDVD-BOX 出版社/メーカー: パラマウント ホーム エンタテインメント ジャパン発売日: 2009/08/07メディア: DVD クリック: 14回この商品を含むブログ (7件) を見る あらすじ：米軍
[R][ネットワーク分析] ネットワークにおいてどれくらい中心的かの指標 - yokkunsの日記
ネットワーク分析で最も良く用いられる指標として、中心性というものがある 今回は、その中でも3つの指標に絞って紹介 次数中心性 友達が多い人が高く評価される指標 友達の数を数えるだけなので、計算も簡単 データの入力と描画 A <- matrix(c( 0,1,1,1,1,1,1,0, 1,0,1,1,1,1,0,0, 1,1,0,0,0,0,0,1, 1,1,0,0,0,0,1,0, 1,1,0,0,0,1,0,0, 1,1,0,0,1,0,0,0, 1,0,0,1,0,0,0,0, 0,0,1,0,0,0,0,0), nrow = 8, byrow = TRUE) g <- graph.adjacency(A, mode = "undirected") plot(g) 次数中心性の算出 > degree(g) [1] 6 5 3 3 3 3 2 1 PageRank 単純に友達が多いだけで
![[R][ネットワーク分析] ネットワークにおいてどれくらい中心的かの指標 - yokkunsの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/831510b93954b56dbf7c88a37561fb789f5a64cb/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fgyazo.com%2F7a94eca98f84abc4fe76969e4ea49337.png)
ネットワーク構造の分析 - コミュニティの抽出 - yokkunsの日記
ある程度の規模のネットワークでは、内部にサブネットワーク（コミュニティ）が形成されることがある 例えば、大学のネットワーク図を描くと、何となく学部だったりサークルのグループが見えてくる このよなコミュニティの抽出方法として、辺の媒介中心性を用いた方法があるので、その方法とRでの実行を紹介する データの入力と描画 g <- graph(c( 1,2, 1,3, 1,4, 1,5, 1,9, 2,3, 2,4, 3,4, 5,6, 5,7, 5,9, 6,7, 6,8, 7,8) - 1, n = 9, directed = FALSE) plot(g,layout=layout.lgl) 何となく、以下のようなコミュニティがありそう 辺の媒介中心性 [R][ネットワーク分析] ネットワークにおいてどれくらい中心的かの指標 - yokkunsの日記の媒介中心性を、エッジに適用したもの。 ある人
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
日本の若者はこれからもずっと不幸です／成功よりも「没落」の可能性のほうが高い理由（わけ） - デマこい！
日本社会の荒廃を、貧困層のせいにする人がいる。いわく、貧乏人は無計画に子供を作り、しかも教育にカネをかけないので、バカが増えるという。本当だろうか？ あるいは教育コストの高騰で「豊かな人がますます豊かになる」という。本当だろうか？ どちらも間違っていると、私は思う。 一般的に、所得が増えると出生率は下がる。これは世界中で観察される現象だ。 ところが日本のように豊かさが飽和した社会では、「金持ちでなければ子供を作れない」という状況が成立する。極端な例を想像してみよう。もしも生まれてくる子供たちが「金持ちの子」だけだとしたら、数世代後には全人口が金持ちの家系の子孫になるはずだ。反面、所得格差がなくなるとは考えづらく、人口が入れ替わっても貧富の差は残り続ける。つまり大多数の人が「没落」を経験することになる。 現実には、こんな極端な状況にはならない。が、「高所得なほど子供をたくさん作る」という傾向
ニコニコ動画のコメントの年齢分析したら中学生がほとんどだった件 - いろいろ作りたい
要約というか言いたいこと 調べてみると、ニコ動のコメントは10代によるものがほとんどだった（特に中学生）。 コメントの空気は彼ら小中学生が作っているんじゃないのか。 価値観がかなり違うんなら分けた方がいいんでないか。 最近のニコ動コメントと空気 最近ニコ動のコメントを見ていて、なんとなくコメントがつまんないなあと思う。 喧嘩のコメントは論外だけど、普通のコメントでも 「うーん・・・そこでウける？」 「この曲そんなにいいかなあ・・・」 みたいに、「みんな」との感覚のズレが昔に比べると目立つようになってきたように思う。 どうやら自分はニコ動内での標準的な価値観のラインから逸脱してしまったのか。 だとしたら、その「標準的な価値観」とは誰がどのように作りだすのか？ 実際そこにいる人と表面上そこにいる人の違い 普通に考えると、その「標準的な価値観」は、その場にいる人間の平均的なものになるはず。 10
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Tokyo r12 - R言語による回帰分析入門