LINE Transparency Report - LINE Corporation
[2021年10月18日] この度、本レポートの数値の集計に一部誤りがあったことを確認し、内容を訂正いたしました。訂正箇所について、赤字で表記しております（括弧内は過去の公開情報です）。 本訂正に関するプレスリリース：https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2021/3933 捜査機関からのユーザー情報開示・削除要請 情報開示-対応件数 捜査機関 受領した要請のうち85%(86%)が日本の捜査機関からのものでした。 当社では2018年1-6月の間にLINEメッセンジャーアプリに対し、前期間比13%(177件(186件))増となる1,561件(1,576件)の要請を世界各国の捜査機関から受領し、うち76%の1,193件(1,190件)の要請に対し何らかの情報開示を行いました。情報開示件数（要請数）の増加の大部分は日本(人身被害関連/31%増)と台湾(金銭被害関連
DATA GO JP/open data
データセット データセットとは、ファイルやURLなどの「オープンデータ」が登録された入れ物を指します。 データポータルでは、複数の切り口からデータセットを探すことができます。
データえっせい
本日，大腸内視鏡検査を受けてきました。そのいきさつの記録です。 私は毎年，横須賀市の成人特定健康診断を受けています。会社員なら強制的に健診は受けさせられますが，私のような在野人は，自分で手配しないといけません。まあ市から送られてくる受診券を持って，近くのかかりつけ医に行くだけですが。 有料のオプションとして，胸部検査や大腸がん検診もついています。後者については躊躇する人も多いでしょうが，私は毎年受けることにしています。お肉をバクバク食べますのでね。 昨年の11月半ば，渡された検査キットを使って，自宅にて便を採取しました。正確さを期すため2回行うのですが，2回目は，お尻を拭いたトイレットペーパーに血がついていました。排便の時に，肛門が切れるような感覚があり，おそらく痔だなと思いました。しかし便に血が混ざってしまった可能性が高く，これは陽性と出るな，と覚悟を決めました。 1か月経った12月半ば
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック（CAREER HACK）
今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか？ 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》（グノシー）を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜
高層ビルのエレベーターホールには、なぜ階数表示がないのか - 本当は怖いHPC
以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
市場規模マップ | visualizing.info
様々な業界の市場規模をビジュアルなマップとして表示。業界の規模と成長率が一目で分かります。
「クルマ離れが起きている」はウソ：「天下夢想onオルタナティブBLOG」：オルタナティブ・ブログ
みんな自動車に乗らなくなっている、クルマ離れが深刻である、 新聞やネットを見ていると、そんな論調が目につくような気がします。 実際、そんな社会的な変化が起こっているのでしょうか？ 都内で暮らしていると、クルマやめましたとか、そもそもクルマなんて要らないよね、という話をよく聞くこともあります。 また、地方は自動車が生活必需品であるという一方で従来家庭に2台持ち、3台持ちだったのが1台に集約されて、という話も。 調べてみました。 財団法人自動車登録検査情報協会による自動車保有台数の推移 を見ると乗用車の保有台数はわずかながらではありますが増加を続けています。 これをざっくり見てみると1991年の乗用車保有台数は、35,151,831台、これが2011年になると58,139,471台です。 2001年でも52,449,354台。 クルマが売れない売れないというのに、どうしてこうなっているのかとい
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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