マーケット概況記事の嘘とデータの見方 | 稀に役立つ豆知識
2015年1月1日木曜日 マーケット概況記事の嘘とデータの見方 2015年最初の記事は株式投資（投機）について書こうと思います。特に短期トレードはわりと得意な分野なのですが、当たらないことも多い、意図が正しく伝わないということが往々にしてある分野なので、書くのを控えていました。今後もあまり大々的に書いていくつもりはありませんが、せっかくのお正月ですので、いつもよりちょっと長めに株式関係の記事を書いてみます。 （投資じゃなくて投機だろうといわれるかもしれませんが、このブログでは一般的に通じやすいということを重視しているので、短期トレードについて書くときも「株式投資」としています。ちょっとマニアックなこの記事でもそれに準じます。） 嘘ばかりの概況記事 日経新聞には毎日、マーケットの動きをまとめた記事が載っています。ロイターやブルームバーグも書いています。しかし、ハッキリ言いますが、これらの
自分の個人情報を販売できるサービス登場、クレジットカードからSNSに至るまであらゆるサービスから情報を収集して販売可能
ユーザーの使用しているアプリやサービスなどから収集した個人情報をユーザー自身が取捨選択して販売できる、というトンデモないサービスが「Datacoup」です。アカウント認証API(OAuth)を使ってTwitterやFacebook、Google＋などのサービスと連携させることで各サービスから情報を収集して販売したり、クレジットカードやデビットカードの取引情報などを販売したりもできてしまう、ということなので実際にどんなサービスなのか確かめてみました。 Datacoup - Reclaim your personal data http://datacoup.com/ トップページにある「Sign Up」をクリックしてまずはアカウント登録を行います。 上からメールアドレス・パスワード・確認用に同じパスワードを入力したら「Signup」をクリック。 これでDatacoupへのログインは完了。「L
インターネットの次は人体情報を整理する！Googleがデジタルヘルス事業へ本腰
健康情報管理のフレームワーク 健康情報を管理するフレームワークの発表が相次いでいる。Appleは、「HealthKit」で個人の健康情報を病院やアプリと共有する方式を打ち出した。Googleは、Google Fitでこれに対抗（上の写真、開発者向けサイト）。Google Fitはフィットネスのフレームワークで、アプリやウエアラブルと連携し、フィットネス情報を一元管理する。 Google Fitを利用すると、ダイエットの管理が容易になる。例えば「Noom」は、人気のあるダイエット・アプリ（上の写真）。運動量や食事内容などのデータを元に、ダイエットの指導を行う。従来は利用者が体重を測って入力していたが、Google Fitを使うとこれを自動化できる。NoomはGoogle Fitが提供するAPIでスマート体重計「Withings」と連携し、計測した体重を自動で読み込む。利用者は、Withing
構造化データと非構造化データのシームレス な管理・活用
使い方と事例 Evernote Business と Salesforce とを連携させ、構造化データと非構造化データのシームレス な管理・活用に成功 Evernote Japan • 05/08/2014 民間非営利団体のコンサルティング会社として、精力的に事業を展開する株式会社ウイズダムバンク。 Evernote Business と Salesforce とを連携させ、定型化して管理される顧客情報などの「構造化データ」と紙ベースの資料やミーティングの議事録といった多様なフォーマットの「非構造化データ」のシームレスな管理、活用に成功しています。 株式会社ウイズダムバンク 代表取締役 木内 満さん 「紙と口頭と現物」の情報を Evernote で収集・整理 株式会社ウイズダムバンク（以下、ウイズダムバンク）は、静岡を地盤に IT および経営コンサルティング事業を展開する企業です。地域に根
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原発事故 克明な放射線量データ判明 NHKニュース
東京電力福島第一原子力発電所の敷地の外にある観測点で、事故直後の詳細な放射線量のデータが記録され、震災発生の翌日、１号機が水素爆発する１時間以上前から、数値が急上昇する様子を克明にとらえていたことが分かりました。 ３年がたって初めて明らかになったデータで、専門家は「放射性物質放出の真相を検証するうえで、非常に重要だ」と話しています。 放射線量の詳細なデータが記録されていたのは、福島第一原発の周辺に設置された福島県が管理するモニタリングポストです。 その１４か所で、事故後数日の２０秒ごとの放射線量の値が記録されていたことが、ＮＨＫの取材で分かりました。 このうち、福島第一原発の北西５．６キロにある双葉町上羽鳥のモニタリングポストでは、震災発生の翌日（３月１２日）の午後２時１ ０分以降、放射線量が急上昇していました。 午後２時４０分４０秒には、１時間当たり４．６ミリシーベルトと、午後３時３６分
マイクロソフトもデータセンターに風力を利用、テキサス州で110MWの調達を決定
マイクロソフトが風力による電力を調達する場所は、テキサス州のサンアントニオにあるデータセンターで、2008年にオペレーションを開始した。開設当初から水のリサイクルによる冷却システムを装備するなど環境面を重視してきたが、今後は利用する電力を風力に切り替える。 北米で風力を中心に再生可能エネルギーの発電事業を手がけるRES America社と20年間の長期契約を締結した。RES社がテキサス州の北部に建設する風力発電所「Keechi Wind」から電力の供給を受ける計画だ（図1）。 この風力発電所は55基の大型風車を使って最大110MW（メガワット）の電力を供給することができる。全量をマイクロソフトが調達する見込みだ。風力発電所からデータセンターまでは地域内の送配電網を利用する。 これまでもマイクロソフトはワシントン州にある本社の施設で水力発電による電力を利用してきたほか、カリフォルニア州のシリ
都内のオフィス家賃を比較する――青山一丁目と神田、どちらが高い？
都内のオフィス家賃を比較する――青山一丁目と神田、どちらが高い？：新連載・えっ、わが社の賃料、高すぎ?!（1/3 ページ） 家に家賃があるように、会社もまたオフィスの賃料を支払っている（自社ビルを持っていなければ）。オフィスの賃料は何で決まるか？ ビルそのもののクオリティももちろんあるが、どのエリアに建っているのか、地域による違いも実は大きい。 例えば、誠編集部があるアイティメディアの場合。アイティメディアは現在、港区赤坂8丁目にあるビルに間借りしているが（最寄り駅は「青山一丁目」だが、住所としては赤坂）、2012年にここに引っ越してくるまでは、千代田区大手町、といっても限りなく神田に近い、とある新築ビルにいた。神田に近いとはいえ住所は大手町、しかも新築ビルということで賃料は当然高く、このコストを押さえるために、大手町から赤坂8丁目に引っ越してきた。結果として大きなコストカットになったのだ
業種別企業の平均年齢と年収の辞書データを公開しました - Y's note
平均年齢と年収の辞書データ 企業別の平均年齢と年収のデータをネットで探していたのですが、リストとしてまとまっているものが無かったので作成しました。以前作成した業種別企業名辞書の企業コードを基にYahoo!ファイナンスから平均年齢と年収のデータを引き当てます。当然ですが、Yahoo!ファイナンス様のサーバ負荷が高まらないように引当時にはsleepを入れるという優しさを忘れてはイケません。 ※下で公開しているデータの利用は全て自己責任でお願い致します。 業種別企業名辞書データを公開しました - Yuta.Kikuchiの日記 Yahoo!ファイナンス - 株価やニュース、企業情報などを配信する投資・マネーの総合サイト 平均年齢と年収データ DataFormat [業種名] 企業Code \t 上場市場 \t 企業名 \t 平均年齢 \t 平均年収 Github 全データは以下のURLにまとめて
物理サーバの出荷数、1年前とほぼ変化なし。隠れたシェアトップは「名もないベンダー」。ガートナー調査
米調査会社のガートナーは、ワールドワイドのサーバ市場の出荷台数とシェアなどの調査結果を発表しました。 2012年第4四半期の出荷物理サーバ数は約250万台で、1年前の2011年第4四半期と比較して-0.2％の下落と、ほぼ1年前と変わらない出荷数となりました。 台数のシェア別に見ると、トップがヒューレット・パッカード、2位がデル、3位がIBMとなっています。 そのほかのベンダーのシェアが突出 グラフを見て気が付くのが、隠れたトップシェアとして「Other Vendors」と呼ばれるその他の名もないベンダー群が位置していることです。この比率はトップのヒューレット・パッカードを抑えて突出しています。 しかも昨年の第4四半期と比較しても、ヒューレット・パッカードが約－6％、デルが－7％、IBMが－12％と各社が軒並み台数を減らしているのに対し、Other Vendorsは＋12.2％と大きく数字を
「身の回り」データからの発想(1)～コホート分析で読めない未来を読め
1964年大阪生まれ、福井育ち。小1のとき読書と読みかじりを人に教える快感に目覚め、駿台予備校では教えることの技術に衝撃を受ける。東京大学 理学部物理学科卒業後19年半、BCG、アクセンチュアで戦略コンサルタントとして働く。2003年から06年までアクセンチュア 戦略グループ統括。途中、INSEADでMBA修了。 2006年から教育の世界に転じ、社会人教育と同時に、子どもたち･親たち･教員向けの授業や講演に全国を飛び回る。｢決める力｣｢発想力｣と｢生きる力｣をテーマに毎年8000人以上と接している。現在K.I.T.（金沢工業大学）虎ノ門大学院 教授（専攻副主任 MBA担当）の他に、早稲田大学ビジネススクール、女子栄養大学で客員教授、放課後NPO アフタースクール及びNPO法人 3keys 理事を務める。 著書多数。『一瞬で大切なことを伝える技術』（かんき出版）は啓文堂書店2012ビジネス書
ビッグデータに飛びつく前に理解しておきたいデータ分析手法：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 最近、ビッグデータが注目をあつめている。大規模記憶装置としてのデータウエアハウスとコンピューターの計算能力の急速な発達に伴って、今まではほとんど不可能に近かった、大量のデータを用い大量の計算を瞬時に成し遂げることが可能になり、経営戦略そのものに多大な影響を与えるようになった。 自社に蓄えられた膨大な顧客のデータをなんとか新たな購買力に結びつけるアイディアを出せと、部下に檄を飛ばしたり、ビッグデータを標榜するコンサルティング会社に相談を持ちかけたりしている経営者も多いのではないかと思う。今回は、そういった経営者の方々や、ビッグデータに何らかのかかわりを持つ方に、ビッグデータに飛びつく前に、これだけは念頭に入れておいて頂きたい2、3の重要事項を述
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Omron Corp. misappropriates passenger data from JR East train stations - 毎日新聞
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