神戸市さん、データ利活用しすぎ……またまたやってくれました！ 無料で誰でも使える「統計ダッシュボード」拡充。新たに「日本の地域別将来推計人口」と「住民基本台帳人口移動報告」を公開【地図と位置情報】
「モラリスト×エキスパート」を育む立正大学データサイエンス学部の『データサイエンティスト赤ずきん』がヤバい
リンク 立正大学データサイエンス学部 2021年4月開設 立正大学データサイエンス学部 2021年4月開設 立正大学データサイエンス学部 2021年4月開設『データサイエンス鬼退治図絵 データサイエンティスト桃太郎』 5 users 426 鈴木 正朝 @suzukimasatomo 立正大学の素晴らしい広告。しかし、この赤ずきんはいただけない。顔識別システムによる犯罪者予備軍の検知は保安処分と背中合わせだ。赤ずきんこそ狼ということになる。データサイエンティスト養成は日本の急務であるが最低限の法学知識を教育プログラムに入れておこうず。 ris.ac.jp/ds/ad/lp1/stor… 鈴木 正朝 @suzukimasatomo 情報理工学的視点があるからこそ解明できる情報法制というところもあるので、実は法学は遠い学問ではなく意外と親和性があるとも言える。こういう勉強を大学でやっていけばど
立正大学「データサイエンス赤ずきん」問題に関して : やまもといちろう 公式ブログ
燃えたあと、すぐに該当コンテンツが削除されたので、私も「あっ、すぐ問題を理解したので降ろしたのだな」と思っていたところ、北陸大学の山本啓一先生が世界的にも犯罪抑止のために人工知能が利活用されているよという指摘をされていたので補足をしたいと思います。 「データサイエンティスト赤ずきん」が炎上した理由、現在の犯罪予防のレベルに関して、日本社会があまりに無知であるとしか思えない。犯罪予知AIも世界各地で導入されている（京都府警も導入してたはず）。DefenderXもオリンピック等のイベントで導入済み。 — 山本 啓一 (@kyamamoto) March 29, 2022 私も本件では犯罪抑止目的の人工知能利活用については完全な利害関係者のため、なるだけ中立的に解説を書きたいと思いますが、データ利活用推進派としての意見であることはご留意ください。 まず、山本啓一先生ご指摘の内容はもっともで、20
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
統計学とデータ分析を学ぼう。 - DUDE
統計学とデータ分析を学ぼう。データと向き合い、そこから規則性や裏で起こっている事象を見出すスキルはかならず必要となる。今後、”意志決定は「直感」よりも「経験」よりも、「データ」に基づいて行われることが最も信頼できる”ということを多くの人が認識するようになる。 統計学・データ分析を学ぶ理由 データは何より信頼できる。 インターネットやPCが普及する前は、経験豊富なベテランによる直感的な意思決定が最も信頼できた。きちんと記録されたデータも、それを分析するソフトもなかったためだ。しかし、現在ではデジタルデバイスにより簡単にデータを記録できるようになり、インターネット上に多くのデータが蓄積されるようになった。誰でもデータにアクセスできるようになったのだ。 「正確なデータからの統計解析結果」は何よりも信頼できる（データを軽視し、経験ばかりを重視する会社は、気づかないうちに時代に取り残されていく）。
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
社会人なら知っておきたい無料の公的統計データ「e-Stat」と「統計メールニュース」 | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、マーケティングや企画に携わる社会人なら知っておきたい、というよりは、知らないと恥ずかしい、無料で利用できる公的統計データのポータルサイト「e-Stat」の情報と、新しい統計データが自動的に飛んでくる「統計メールニュース」の情報をお届けします。 すでに6月も下旬。新入社員の方も配属部署が決まってバリバリ働いていることだと思います。 マーケティングや企画の仕事をする人にとって、調査データというのは大切なもの。 ネット上で発表される「○○のサービスのユーザー数が○○万人」なんて調査データ、みんな好きですよね。Googleトレンドのような検索ボリュームの情報や、どのブラウザがどれぐらい使われているかといった調査データも人気です。 どれも無料で入手できるデータですが、実は税金でちゃんとした手法でつくられている、質の高い調査データというのが、あるのです。 それが、政府の出している統計データ。
面白いデータは転がりまくってるけど転がってるままなので誰か助けてくれろ - あんちべ！
転職して丁度2年がたちました。 現在はWebベンチャーで統計屋しています。大変楽しい毎日です。 なぜ楽しいかというと勿論リスプを書いているからというのも大きなる理由の一つです*1。 このエントリでは何が楽しいのか近況交えてつらつらまとまりなく書いてます。 あと現職の解決しがたい不満についても書いています。 糞長くなってしまったので要約すると 「今糞面白いけど超えられない壁あるので誰か助けて」 です。 現職面白い理由5個。 1．データが面白い*2 私は経済学科・数理統計の研究室出身で、応用先としてコミュニケーション活性化を目的とした 行動経済学やテキストマイニングをやっていました。 そういう背景があるため、学生時代いつか壮大な社会実験をやりたいと思ってたけど、 それには大変なお金がかかったり大がかりなシステムを構築しないといけなかったりで断念した。 ですが今はSNSやソーシャルゲームや広告の
【書評・感想】「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本
【書評・感想】「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本 2013-09-19-1 [BookReview][献本][Mac] 献本いただきました。ありがとうございます。著者は私の高校時代の同級生で優秀な切れ者であります。そして編集者も同じ高校で同学年。そんな本書ですが、贔屓フィルターをはずしても、かなりの良著です。目的に合う人には、救いの書になるはず。 ■柏木吉基 / 「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本 ◎データと統計で、誰もが納得する「根拠」がつくれる! 「プランに数字的な裏づけをつけたい」もしくは、「それ、根拠あるの?」、「計画通り行くの?」と突っ込まれて何も言えなくなってしまう……。 そんなとき、データ・統計分析が使えます。 本書は、はじめてデータ分析をする新人が、データ集めから始め、分析をして、プレゼン資料を作成するまでを、ストーリ
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記
プログラマレベルというページがとても面白かったのでデータサイエンティスト版つくってみました。データサイエンティストの定義は[twitter:@TJO_datasci]さんのQuantitative analystに準拠しつつ技術面に焦点をあててレベル分けしています。 レベル0 このレベルの人はデータ分析をしたことがありません。最近テレビでよく目にするビッグデータについては何だが凄そうというイメージは持っています。そしてデータサイエンティストという言葉を知らない人が大半です。 ありがちな発言 「ビッグデータってすごいらしいね」 レベル1 レベル1の人達は仕事や大学等の課題でExcelを用いた集計や簡単な相関分析などを実施したことがあります。ただし分析にあまり興味を持っておらずデータをニヤニヤしながら眺めている上位レベルの人達を変人だと思っています。彼らにとってビッグデータやデータサイエンティ
グラフを更新したついでに、リンゴとミカンはどっちが多いかについても : 少年犯罪データベースドア
2013年07月05日01:42 グラフを更新したついでに、リンゴとミカンはどっちが多いかについても 幼女レイプ被害者数統計を6年間も放置していたので、いいかげん誰かが更新するだろうと思っていたのですが、誰もやってないみたいなので、しょうがないから2012年までの最新版に更新しました。 ご覧のように更新した部分は横這いですから、あんまし意味はないのですが。 これらのグラフは自由に使用していただいて結構なんですが、画像の直リンは勘弁してください。幼女レイプ被害者数統計ページにリンクを張るか、画像を使いたい方は、コピペして持っていって貼り付けて、うちのサイトにリンクも張っておいていただければ。 この手のものは、グラフをただ眺めるだけではなく、基となった数値データを見て検証することが肝心ですので。 また、いまだに少子化がどうとか云ってる人が多いので、小学生数に対する比率グラフも作ってみました。
女性の利用時間は男性の1.4倍 ニールセン、スマートフォンの利用者属性別のサービス利用状況を分析 | ニュースリリース | ニールセン デジタル株式会社
女性の利用時間は男性の1.4倍メディア視聴行動分析サービスを提供するニールセン株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長兼COO：武智 清訓）は、5月20日に提供を開始したスマートフォン視聴率情報Mobile NetView（モバイル・ネットビュー）の3月データの結果を発表しました。このデータをもとに、スマートフォンからのサービス利用状況（アプリ利用、及び、Webサイト訪問の合算）を性年代別で比較したところ、それぞれの属性での特徴が明らかになりました。 女性の利用時間は男性の1.4倍 メディア視聴行動分析サービスを提供するニールセン株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長兼COO：武智 清訓）は、5月20日に提供を開始したスマートフォン視聴率情報Mobile NetView（モバイル・ネットビュー）の3月データの結果を発表しました。このデータをもとに、スマートフォンからのサービス利用
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
データ分析入門 / tokupon-ds2022
kinbon-osusume.com
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング｜データアーティスト
さらば！データサイエンティスト