スシロー、くら寿司はなぜ強い すしチェーンをデータで徹底比較
コロナ禍で打撃を受けた外食業界だが、回転すしチェーンはいち早く回復に向かった業界だ。回転すし業界の市場シェア、1店舗当たり売上高、利用客の評価、他の外食とのコスト構造の違いなど、ビジュアル資料を基に業界を読み解いていく。 2021年12月1日の水曜午後3時、取材を終えた記者は遅めのランチを取ろうと、回転すしチェーン「スシロー」に向かいがてら、スシローアプリを立ち上げ「来店予約」をタップ。ところが午後3時台というアイドルタイムにもかかわらず予約で満席だ。アプリトップページに戻ると、「平日15時～、黄皿100円（税込100円）が禁断の90円（税込99円）！ 12月10日（金）まで」の告知バナーが目に飛び込んできた（※都心型店舗は税込132円が同119円）。 ＜前回（第1回）はこちら＞ この日は断念して2日後、渋谷での取材帰りに立ち寄ると決めて前もってアプリで渋谷駅前店に予約を入れた。21年6月
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
棒グラフのデザイン集 | おしゃれで伝わるグラフの作り方｜かわちゃん
棒グラフについて「書くときの注意点」「棒グラフの種類」「どういったデータが棒グラフに向いているか」「実際の棒グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ さくっと書きたい人は「棒グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな棒グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフをまねして使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「棒グラフを書くときの注意点」を読めば、伝わる棒グラフの作り方がわかるとおもいます💡 棒グラフを書くときの注意点・棒グラフは使いやすい無難なグラフ シンプルで正確なグラフだけを考えるなら、棒グラフは簡単なグラフです🥇 エクセルの初期設定でもフォントを変えれば無難な棒グラフは簡単に作成できます。 円グラフは真面目に作ってもわかりにくいグラフはできるが、棒グラフは意図的に見る人を欺こうとしない限りわかりにくいグラフにはなりにくいです。 ただし、完成し
テレビを観る人と観ない人との差は国や言語の違いよりも深いから、きっとあなたは知らない
「オレ今度テレビに出るからな！」ノックも無しに会議室に飛び込んできた CEO が満面の笑みでそう言った。 こっちは別の話してのにイキナリなんなんだよ、と思いながら、話を聞くとどうやら CEO はドイツでちょっと有名なニュース番組に出ることになった、と。 CEO は「すごいトラフィックが来るかもしれんから、準備しといてくれよ！」と言い残して、意気揚々と去って行った。 その時、会議室にいたのは全員がエンジニアで CEO が立ち去った後の反応の薄さに笑ってしまった。 「今どきテレビって www」 「観ないでしょ、テレビなんか」 「そのテレビ番組なに？知ってる？」 「ていうか前にやったテレビ CM、最悪だったね。」 エンジニア達は全員が外国人でそれぞれアメリカ人、ロシア人、ブラジル人、イタリア人、とリモートで繋いでるのがウクライナとトルコからだった。つまり全員がそのドイツの有名なテレビ番組を知らな
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
若き統計学者の英国: いかにしてマクロ経済学はオワコンになったか
マクロ経済学という分野は、残念ながらもう所謂オワコンになってしまった。正しく言うと、実を言うとDSGEはもうだめです。突然こんなこと言ってごめんね。でも本当です。こんな感じだろう。 結論から言うと、データを見るふりをして実は全くデータを見ておらず、はっきりいってモデル化に失敗したからだ。とくに予測能力が兎角ないのが致命的だったと思う。予測能力がない結果、モデル・理論を通して将来の政策談義を結局は出来ないので、政策提言すらまともにできず、役立たずの烙印を押された。政策評価・提案等の役目は統計的手法を上手く用いている、応用ミクロの研究者が主に担うことになった。 そもそもの始まりは、合理的期待形成仮説というバカげた仮定に基づいて、数学音痴がmathinessにまみれたリアルビジネスサイクル(RBC)理論などという、さらにバカげた理論を推し進めた点であろう。それに呼応してニューケインジアンモデルが
タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
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