ソニック速報 -家に帰ったら妻と娘が行き倒れてた・・・！？その理由は・・・！？【2ch面白スレ/ほのぼのスレ】【ゆっくり解説】
世界最高の選手リオネル・メッシの何がすごいのかが統計的データ分析で明らかに
ネイト・シルバー氏といえば、米大統領選の勝敗を全50州分的中させたり、野球選手の成績を予測するための統計ツールPECOTAを開発した人物として知られる天才データアナリストです。そんなネイト・シルバー氏が新しく立ち上げた、統計を使ってあらゆる事象を分析するニュースサイトがFiveThirtyEightで、ここでスポーツ関連のデータアナリスト兼ライターを務めるBenjamin Morrisさんが現在世界ナンバーワンのサッカー選手と目されているリオネル・メッシ選手に関するさまざまなデータを分析しまくったところ、メッシ選手は通常ではほとんど不可能な要素を両立しまくったまさにミラクルな選手であることが判明しました。 Lionel Messi Is Impossible | FiveThirtyEight http://fivethirtyeight.com/features/lionel-messi
時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析
連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析（Time Series Analysis）とは？ 時系列分析（Time Series Analysis）は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学（Time Series Econometrics）」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR
超文系がデータ分析を仕事で使うコツ：日経ビジネスオンライン
ビッグデータをいかに活用するかが注目を集めている昨今。統計学の本がベストセラーになるなど、データ分析にかかわる“理系の知識”の必要性を感じている人は多い。一方で、営業やマーケティングに携わる一般ビジネスパーソンはいわゆる“文系”がほとんどだろう。 そこで、大阪ガスの企業内データサイエンティストとして著名かつ、文系の営業マンらと長年協働してきた経験を持つ同社ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏に、文系の人でも、データ分析を理解し、仕事で使いこなすには何をすればいいのかを聞いた。 （聞き手は三木いずみ） 河本さん自身は、データサイエンティストで理系ですが、社内の事業や経営に分析結果を生かす際には、企画や営業といった文系の人と仕事をされることも多いかと思います。 河本：そうですね。営業の現場の人から話を聞きながら、分析モデルを作りますし、出てきた分析結果の数字について、最終的にどう活用するか
どうする、どうなる日本のマンション――『マンション総合調査』から見えてきた課題/岡本正 - SYNODOS
全国にどれくらいマンション戸数があるかご存じでしょうか。 2012年末現在で、何と約590万戸のストックがあります。わが国の1世帯当たりの平均人数は2．46人なので、居住人口にして約1450万人がマンションの住人になる計算です（国土交通省）。 国土交通省は5年に一度「マンション総合調査」を実施、公表しています。2014年4月23日には、5年ぶりに「平成25年度マンション総合調査」の結果が公表されるに至りました。本稿では、約350頁に及ぶ膨大な調査データから、昨今とくに課題とされているマンションの建替え・耐震・防災・見守り・専門家活用などをキーワードに、弁護士、そしてマンション管理士の視点から調査結果を概観します。 目次 Q1.そもそもマンション総合調査って何？ Q2.どんな人がマンションに住んでいるの？ Q3.首都直下や南海トラフ地震に備えた「耐震化」は大丈夫？ Q4.老朽化するマンション
清水 誠×小川 卓、Webアナリスト対談【前編】 解析ツールの役割ってこれからどうなるんだろう
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Rで計量時系列分析：はじめに覚えておきたいこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習は全然専門ではない僕が知ったかぶりをするのも何なので*1、もっともっと以前からそこそこやっている*2計量時系列分析の話でもしてお茶を濁してみることにします（笑）。 もうしつこ過ぎて自分でも嫌になってきたんですが（笑）、このシリーズでベースにするテキストは以下の2冊。沖本テキストとHamiltonテキストです*3。他にも良いテキストはあるんじゃないかと思いますが、ここではこの2冊をベースにしていきます。なお、ほとんど沖本テキストからの抜粋なのでお持ちの方はそちらを読んでもらった方が圧倒的に早いです、悪しからず。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る Time Series Analysis 作者
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
The AI-powered CDP for the world’s largest companies. Recognized as a Leader by Gartner. Gartner® names Treasure Data a Leader in the 2024 Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms. Get Magic QuadrantGet Critical Capabilities Treasure Data empowers the world’s largest and most innovative companies to drive connected customer experiences that increase revenue and reduce costs. Built on a big data
TechCrunch | Startup and Technology News
Meta will soon officially permit users as young as 10 to use its Meta Quest 2 and 3 VR headsets — if their parents say it’s okay, anyway. In a blog post, the tech giant says that there’s Nikola Corp. is laying off 270 employees, or about 23% of its workforce, and restricting its electric truck efforts to North America as it seeks to preserve cash. The company said Friday it will lay o
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
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