ビッグデータの解析で明らかになった３つの人間・社会の法則 - のほほん感想録
『データの見えざる手』を読みました。 この本は、ウエアラブルセンサという人に装着するセンサを利用して、24時間人間の行動を記録したビッグデータから人間社会の新たな発見について書かれたものです。 今まで理系の本は、興味が湧かなかったので読んでこなかったのですが、この本は興味のない私でも楽しめました。経済や経営といった社会科学が科学的に明らかになっていき、今までの人間や社会の常識が覆されていくのが面白かったです。 今回は、この本を読んで驚いた、ビッグデータで明らかになった人間や社会の法則をいくつか紹介したいと思います。 Photo:big-data_conew1 By luckey_sun 人間の行動は決まっている 人が1日に行動できる回数は決まっていることが、ビッグデータによって明らかになりました。そのデータの要約は以下の通り。 人は、1日の中で約7万回の腕の動きをしており、人の行動の種類が
米国で使われつつある｢クレカ情報で健康状態を予想するシステム｣
えぇ、どういうこと？ 病院がクレジットカードの情報を元に、患者の健康状態を予想しているという話がります。なんだか、わけがわからず怖いような…。一体どういうことなのでしょう？ 病院の中には、消費者データ（クレジットカードを使ったショッピング情報やお店のポイント情報など）を大量に購入し、独自のアルゴリズムにあてはめて発病リスクのある人を割り出している所があります。BloombergBusinessweekによれば、ノースカロライナ州のCarolinas HealthCare Systemがこのプロジェクトを進めており、200万人ものメンバーの健康状態を調査しています。 例えば、喘息の患者がここにいるとします。病院はこのシステムを使うことで、この患者が救急車で運ばれてくる可能性を調査します。どれくらい頻繁に薬を買い足しているか、タバコを買っていないか、花粉の多い地域に住んでいないかなど、トラッキ
Fluentd | Open Source Data Collector
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
データサイエンティストって、ぶっちゃけどうなの？――西内啓×田中幸弘×山本一郎 ビッグデータを語り倒すの巻（2） - AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
1月からスタートしたシリーズ企画「山本一郎と燃ゆるICT界隈」。2月はビッグデータ、パーソナルデータ強化月間ということで、『統計学が最強の学問である』著者の統計家・西内啓さん、そして新潟大学大学院・実務法学科教授の田中幸弘さんをゲストにお迎えしています。今回は、注目を集めている「データサイエンティスト」について切り込んでいきます。（※本文内敬称略） 第一回「ビッグデータは幻想なのか？」（掲載中） 西内さん、田中さんのプロフィールはこちらから 第二回「データサイエンティストって、ぶっちゃけどうなの？」（今回の記事） 第三回「パーソナルデータで広告界の地殻変動は起きるか？」（掲載中） 「データサイエンティスト」という職分が謎すぎる件 山本：さて、前回はデータを扱う企業にとって「誰に何を売りたいか」が明確じゃないと迷走することになる…という話で終わったわけですが。やっぱり、本当にビッグデータを活
千葉市のビッグデータ／オープンデータ活用案が「うちのところもやればいいのに」と思わせる | ライフハッカー・ジャパン
「ビッグデータ」あるいは「オープンデータ」は、最近よく耳にする言葉ではないでしょうか。ザックリ言えば、ビッグデータは「大容量かつ多種多様なデータ」、オープンデータは「誰もが利用できるように行政機関が公開しているデータ」といえるでしょうか（定義はまちまちではありますが）。 ビッグデータを収集して分析することで、予想できないような新たなパターンやルールの発見につながります。たとえば、Amazonのレコメンドシステムもビッグデータを活用したもの。今後はさらに多くの企業で活用されていくと見られています。 ビッグデータ／オープンデータの活用は、企業だけにとどまらず、行政も取り組んでいます。千葉県千葉市は、活用にいま力を入れている自治体の1つ。国内外のイノベーションを様々な切り口で紹介するウェブメディア『Mugendai（無限大）』が、現在の千葉市長である熊谷俊人氏に、活用の構想についてインタビューを
データサイエンティストに必要な3つのスキル | quipped
久しぶりにタイトルで釣りにいっているが、ブラウザの「戻る」ボタンを押さないでくれw ... ... ... （よし、まだ「戻る」ボタンを押してない！） ぼく自身、データサイエンティストだったことはないが、一応大学では数学を勉強していたし、金融でクオンツトレーダーもやっていたし、人生3回分（と言ったら言い過ぎか）くらいのSQLクエリは書いている。なので、これから書くことは、本屋に立ち並ぶ歯の浮く様なビッグデータ談義よりは、普遍的な価値があると自負できる。 もう一つ本題に移る前に、「データサイエンティスト」という呼称について感じる両価的な感情について軽く説明したい。 ぼくは幸いにも優秀な同僚や友人に恵まれていて、彼らの中には、データ分析屋さんでありながら、データを集めてきて（広義の）データウェアハウスに突っ込むという非常に面倒くさい一連の作業もちゃっちゃか出来る奴が2、3人いる。そういうマルチ
D3.jsをつかってData-Drivenにリッチなグラフやチャートを作成しよう - Tech-Sketch
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。 また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取るのは困難です。 そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 インフォグラフィックスやデータビジュアライゼーションといったキーワードにも注目が集まりつつありますね。 本記事ではD3.jsというJavaScriptのライブラリを利用し、このブログ(Teck-Sketch)のはてなブックマーク数や、世界の国別の人口の比較を視覚的に分かりやすく表現していきたいと思います。 インフォグラフィックス？データビジュアライゼーション？ キーワードとしてインフォグラフィックスとデータビ
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
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
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
“統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
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