国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか？
国交省推進する「都市計画情報のデジタル化・オープン化」 都市計画とは、都市計画法に基づいて自治体が策定する街づくりのプランのことだ。土地利用（用途地域、地区計画など）や都市施設（道路、公園など）、市街地開発事業（土地区画整理など）に関する計画を総合的に定め、住民が住みやすく、働きやすい都市を目指す。 街づくりは行政のトップダウンですべてがうまくいくような簡単なものではなく、実現には民間事業者の理解と協力が欠かせない。そこで、自治体が都市計画を対外公表することで、事業者側がそこにビジネス機会を見いだし、街ごとのエコシステムが形成されていくことが期待される。 ただ、これまで都市計画のフォーマットは自治体によってバラツキがあり、事業者側にとって街ごとの特性や強みを比較しにくい状況があった。 都市計画のデータ化は以前から少しずつ進められてきた。国交省はすでに2005年には「都市計画GIS導入ガイダ
｢グー･チョキ･パー｣で最初に出すべきはこれだ…統計学が解明｢じゃんけんの勝率が高まる｣指のかたち 学生が延べ1万1567回のジャンケンをしてわかった勝利の法則
じゃんけんで勝率を高める方法はあるか。データ分析・活用コンサルタントのサトウマイさんは「あるジャンケンに関する研究では、『グー』を出す確率が35.0％、『チョキ』を出す確率が31.7％、『パー』を出す確率は33.3％と、最もグーが多かった。心理学的には『人間は警戒心を持つと、拳を握る傾向がある』という説のほか、『チョキはグーやパーと比べて出しにくい』という説もある。こちらからじゃんけんを仕掛けるときは『最初はグー』という掛け声をスピードアップし、こうしたクセをより出やすくさせるといいだろう」という――。 ※本稿は、サトウマイ『はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち⁉』（総合法令出版）の一部を再編集したものです。 人間のクセからみるじゃんけんの統計的な必勝法 運に関するゲームで、私たちの一番身近にあるのは「じゃんけん」ではないでしょうか？ 手だけを使って、3種類の手の出し方（グー
中世英国の驚くほど詳細な事件ファイルがプロットされた『中世殺人事件マップ』 - ナゾロジー
イギリスのケンブリッジ大学がとんでもないWebサイトを作っていました。 中世の殺人マップと題されたそのサイトは、中世後期、主に1300年代前半のロンドン、ヨーク、オックスフォードといった大きな都市で起きた多くの殺人事件を掲載しています。 実際に地図を見ながら武器のアイコンをクリックすることで、殺人事件が発生した日時、使用された武器や傷の深さ、加害者と被害者の名前、事件の経緯などの情報を驚くほど詳細に見ることができます。 まるで日本の某事故物件サイトと同じような感覚で、地図を見ながら、学生たちの大乱闘による殺人事件から、学者による暗殺まで、様々な殺人事件の詳細を見ることができてしまうのです。 思わず次から次へと殺人事件を見てしまうサイトですが、なぜ約700年も前の多くの殺人事件の詳細がわかるのでしょうか。 そして、そもそもケンブリッジ大学はなぜこのようなサイトを作ったのでしょうか。 Medi
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった｜Ainova
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった 2023年7月7日頃に日本でも利用できるようになったChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」が凄いと話題なので、架空のアパレル店舗の売上データを元に売上を上げるための分析を依頼してみました。 どうせデータ分析の専門家でないと使いこなせないんだろうなと全然期待していなかったのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 「Advanced Data Analysis」の基本的な機能やどんなことができるかは以下のページでまとめているので、「Advanced Data Analysis」について知りたい人はこちらをご覧
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
独身男性の平均資産額が急に「500万円」も増えた理由｜玉坂
統計やっている人からするとなんら特別な話でもないのかもしれませんが。知人がこんなことを言っていたんですよね。 ワシントン州の独身男性の平均資産が急に500万円ほど増えたと。 なぜだかピンときますかね。 ・コロナの影響 ・お金持ちの独身男性が一気にワシントン州に増えた ・独身男性の定義が変わった ・急激なインフレによる報酬の増加 他にもあるかもしれませんが、抽象度の大小あれど色々原因の仮説は浮かびます。 が、 上記はどれもはずれです。 正解は何だと思います？ 答え：ビルゲイツが離婚したから ビルゲイツの資産額はググった数字ですが、14兆円とのことです。 離婚したので、その数字が平均値を一気に押し上げたと。 一つの突出した数値がある場合、平均値を見るだけでは状況を把握しづらいって良い例です。こういう場合は中央値を見る必要があると。 中学、高校の先生なんかが嬉々として引用しそうなエピソードですね
「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK
34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 2022年のNHKスペシャルなどで紹介された内容です なぜ「デジタルデータ」を集めたのか？ 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場
総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
選挙で開票率0％（5％）でも当確が出る理由として、味噌汁の味見で例えた統計学の説明文がめっちゃ解りやすいと話題に
選挙速報で、8時の投票〆切と共に、各TV局・新聞などのメディアが出す開票速報。 まだ開票もされていないのに議席数が大筋で判明したり、既に当確が出たりするのは何故だと疑問に思う人が結構いるようで。 そういった人達向けとして、統計学の重要さを説いた説明文が非常に解りやすいと話題になっておりました。
「叱り飛ばせば、相手は一念発起し、やる気を出して成長する」→なぜこんなことが「効果がある」と思い込まれてしまったのか #平均への回帰
伊藤 剛 @GoITO 「強い調子で叱り飛ばし、人格を傷つけるようなことを言えば、相手は一念発起し、やる気を出して成長する」というのは、現実にはまず起きないことなのだが、なぜこんなことが「効果がある」と思い込まれてしまったのか。 最速配信研究会山崎大輔 制約理論及び待ち行列理論による技術経営コンサルとエンジニア起業相談やってます @yamaz 褒めると成績が下がって怒ると成績が上がる話、 褒める怒る関係なく、生徒が出す成績の平均は常に同じで、褒める時は成績のいい時だから次は平均的に成績が下がる可能性が高く、怒る時は成績が悪い時だから次は成績が上がる可能性が高いだけという話で、教師は誤った学習をしてるというのは面白かった バル 暗葉＠Bar_Anbar【怪談とかするVの札】 @Bar_55987191 調子悪い時に怒鳴る→時間経過で元に戻る→効果的と誤解 調子良い時に褒める→時間経過で元に戻
ねぇ都民、自粛してる？ 緊張を測るバロメーター #わかるコロナ
(5月16日追記) 東京の最後の週のデータに誤りがあり、 0.88 → 0.76 に修正しました。ある意味で一番重要な数字だっただけに、たいへん申し訳ないです。本文については、見直しましたが修正の必要はありませんでした。 (5月17日追記) 都が公開した最新のデータを反映して、微修正ですがさらに数字を更新しました。最新週のデータは N501Y変異株の実数推計まとめ からご確認ください。 新規感染者が、前の週と比べてどれだけ増えたのか、または、減ったのか。これを実効再生産数といいますが、ひらたく言えば、前週比です。前週よりも増えていれば 1 を上回り、減っていれば 1 を下回る。そしてこれは、ほぼそのまま、わたしたちがどれだけ緊張し自粛しているか、またはその逆に、活動し気が緩んでいるかを反映しています。 ただし、単純な前週比には注意が必要で、わたしたちの行動がまったく同じでも、N501Y変異
野球で送りバントが減らないのはなぜか 認知科学研究者が分析する送りバントをする心理学的理由
Sports Analyst Meetupは、現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方の情報共有イベント。ここでは認知科学研究者のなういず氏が、時間割引の視点からどうしてバントは減らないのか、心理学的アプローチから解説しました。 どうして送りバントは減らないのか？ なういず氏（以下、なういず）：『どうして送りバントをやめられないのか』というタイトルで発表いたします。なういずと申します。よろしくお願いします。 初めましての方もいると思いますので、最初に簡単に自己紹介させてください。私、なういずというハンドルネームで活動しています。Twitterは@nowism_sportsでやっていますのでフォローしてもらえると嬉しいです。サッカーは柏レイソルを、野球は巨人を応援しています。 普段は東京大学の大学院で認知科学を研究しています。研究の中では人間の非合理的な意思決定というものに興味があ
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国土交通省が新サイト「不動産情報ライブラリ」を無料公開、早くも神サイトと評判【やじうまWatch】
俺、バカだからよくわかんねぇけどよ…… #統計学 の勉強を薦められたから、子供向けの本を買ってきたったわ
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データ分析のための統計学入門.pdf
もやし（@w_coast_0330）さん / X
独身男性は平均66歳で亡くなりますが、年金支給は65歳からです。現場からは以上です📉👨👼
なぜか楽天ユーザーは女性が多い
超入門！テーブル設計をデータモデリングから考えよう
「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
