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】
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
コンビニエンスストア業について調べるには（統計・名鑑・インターネット情報源等） | リサーチ・ナビ | 国立国会図書館
ここで取り上げるコンビニエンスストア業は、日本標準産業分類の細分類5891「コンビニエンスストア」に該当します。 コンビニエンスストア業について調べるための資料には以下のようなものがあります。【 】内は当館請求記号です。請求記号が記載されていないものは、版によって請求記号が異なります。国立国会図書館サーチでタイトルを入力して検索してください。 『資料名』（書誌情報）の後ろに*が付いている資料は、国立国会図書館サーチの書誌詳細画面に目次があります。 1. 統計資料、名鑑類、調査・レポート等『商業動態統計年報』（経済産業調査会 年刊 【Z41-786】） 卸売業と小売業の販売活動を調査する「商業動態統計」の調査結果です。「コンビニエンスストア販売」の部に「商品別販売額等及び前年比」、「都道府県別商品販売額等及び前年比」が掲載されています。経済産業省ホームページ内商業動態統計に掲載されています。
統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
不動産価格データを使って相場を推測する｜komeya
以前の記事で、せっかく日本全国の不動産取引価格データが取れたので、もう少し不動産価格モデルについて詳しくやってみる。また、ちょっと進んだ手法についても触れてみたい（これは別記事にしました。詳細はこちら。不動産価格データを使った相場分析ー世田谷区一棟マンション）。 価格データの加工と可視化以前紹介した通り、国土交通省の不動産価格取引情報検索からデータがダウンロードできる。これは全国をカバーしていて、2005年以降の20年近くのデータがある。サイトから一気に全国全期間のデータがダウンロードできる。 全国のデータは取れるが一気に全国データを扱うのは大変なので、簡単なモデルから徐々に複雑にしていく。こないだ世田谷のデータを使ったので、まずは世田谷区のデータを使う。こないだは過去１年に取引されたデータだけだったので、データが存在する１０年以上前の取引データも全部使ってみる。前回説明した通り、築年が元
ダミーの個人情報を作る「個人情報ジェネレーター」登場 氏名・住所・クレカ情報など、無償で最大1万件
ユーザーローカルが、ダミーの氏名・住所などの個人情報を自動生成するWebサービス「個人情報テストデータジェネレーター」の無償提供を始めた。最大1万行を生成し、CSV形式のファイルなどでダウンロードできる。システム開発時の動作テストやセキュリティチェックなどに使えるという。 生成できるのは、氏名や年齢、生年月日、性別、血液型、メールアドレス、電話番号、郵便番号、住所、会社名、クレジットカード番号と期限、マイナンバーの情報。氏名は漢字・平仮名・片仮名・ローマ字などを選択でき、年齢は「20～80歳」など指定した範囲を基に日本の人口比に合わせて出力できる。 データはCSV・TSV形式かExcelファイルでダウンロードできる。生成するデータ数は1件単位で設定できるが、1万行以上はユーザーローカルへの問い合わせが必要だ。 同社はシステム開発時のセキュリティチェックなどに使うダミーデータの作成に手間がか
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
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もやし（@w_coast_0330）さん / X
【必読】総務省直伝のExcelマニュアルが目から鱗が落ちるものだった
無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 全国の町丁目レベル18万9540件の住所データを記録