感染リスク高い場所は断トツ「レストラン」 会食リスク 9800万人のデータで判明 | AERA dot. (アエラドット)
感染リスクの高い場所は、会食の行われるレストランというデータが出た。今年3月、空席の目立つニューヨークのレストランで（ｇｅｔｔｙｉｍａｇｅｓ） ＡＥＲＡ ２０２０年１２月７日号より 米スタンフォード大学の9800万人のスマホ調査で、感染リスクの高い場所の筆頭はやはり断トツでレストランだった。英国でもクラスターの8～17％が英国版イート事業由来という分析があがった。AERA 2020年12月7日号から。 【グラフ】場所ごとの感染者の増加予測 ＊ ＊ ＊ 「Go Toトラベルだけが感染リスクではない。飲食店での感染もきわめて多い」 11月25日、政府の新型コロナウイルス感染症対策分科会の尾身茂会長は記者会見でこう述べた。 分科会は会見に先立つ会合で、感染者や重症患者が急増し医療崩壊の恐れがある流行段階の「ステージIII」に相当する地域が複数あるとして、流行地ではより強い措置を講じるよう求め
Google Analytics 4（GA4）の衝撃。5つのポイントと3つのAIキーワード | ウェブ解析士ナレッジ
株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説! 本書は、Webマーケ
グラフを作ってデータを可視化する時に「見やすい色」を選ぶコツまとめ
ウェブデザインやグラフィックデザインにおいて色の選択は非常に重要かつ難しい作業ですが、デザイナーでなくともグラフを作る際などに色の選択をする必要に迫られることがあります。データを分かりやすく可視化するためには、どのような色の組みあわせを選択すべきなのか、プロでなくともプロのようなグラフを作れるようになるポイントを、ビジュアルコミュニケーションを専門とするLisa Charlotte Rostさんがまとめています。 How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/ ◆色相をあれこれピックアップしすぎない カラーホイール上の色を大別すると、赤・オレンジ・黄・緑・青・紫の6つの色相となりますが、データを可視化
「通勤続く限り、8割減無理」 専門家会議がデータ公開：朝日新聞デジタル
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ＬＩＮＥ 国内8300万人の利用者に健康状態調査 厚労省と協定 | NHKニュース
通信アプリ大手のＬＩＮＥは、新型コロナウイルス対策で厚生労働省と情報提供の協定を結び、この一環として、8000万人を超える国内の利用者を対象に、31日から健康状態などの調査を行うことになりました。 31日午前10時以降、ＬＩＮＥの公式アカウントから利用者に順次メッセージが送られ、その時の体調について、 ▽ふだんどおり、 ▽37度５分以上の発熱、 ▽せきがある、といった５つの選択肢の中から選ぶようになっています。 回答に応じて、 ▽いつから症状があるかや、 ▽２週間以内に外国から帰国したどうか、を尋ねるほか、うがいや手洗いなどの感染予防の対策を取っているかどうかも聞くということです。 そして年齢、性別、住んでいる地域の郵便番号などを答えてもらい、個人が特定されない形で統計処理をして厚生労働省に提供します。 ＬＩＮＥの国内の利用者は月間およそ8300万人に上り、会社は、クラスターと呼ばれる感染
コーヒーマシンをIoT化。減りが早い本当の理由に一同驚愕！涙が止まらない...｜imaimai
そう、いかにも近接センサ(磁気センサ)でカウントできそうな機構ですね。どんなものでもデータを吸い上げる、弊社が大得意とする領域です。レバーに磁石を付け、倒したところに磁気センサをおいておくと、杯数がカウントできるわけです。 早速磁気センサをつけて...完成です！ なんということでしょう...あれだけスタイリッシュだったコーヒーマシンが、超絶ダサダサマシンに生まれ変わりました。悲劇的ビフォーアフター。しかし、データ取得に犠牲はつきものです。幸い、味には変化がないので今回は許してもらいましょう 測ってみた弊社のiXacs(アイザックス)と呼ばれるサービスでは、IoTデータを収集し、可視化する生産性向上の支援サービスを、主に製造業向けに提供しています。汎用性の高いセンサーのため、工夫次第で色々なものを測れます。(iXacsの機能についてはこちら) 今回は、それを応用してコーヒーメーカーの利用率を
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
「残業が減っても男はテレビ見るだけ」の衝撃データ（SmartFLASH） - Yahoo!ニュース
今、日本の働き方が大きく変わろうとしている中で、動向が注目されているのが、「女性活躍推進」、そして「男女不平等の是正」の問題です。 世界経済フォーラムが発表する男女格差を測る「ジェンダー・ギャップ指数（2017年版）」で日本は144カ国中114位になるなど、国際的にも遅れが指摘されています。 そうした議論について回るのが、「男は仕事をし、女性は家庭を守る」という、いわゆる「性別役割分業意識」です。 この考え方は、「サラリーマンと専業主婦からなる核家族」という戦後日本の家族のあり方を支えてきましたが、時代の変化とともに「変えなくてはいけない」と言われ続けています。 この意識は、「長時間労働」の問題とも密接に関連しています。なぜなら、日本において長時間労働を行うのは、「男性」に偏っているからです。私たちの調査で残業時間を見てみても、男性と女性では平均で月10時間程度の差があります。 一方で、男
年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
あ、退職エントリとかではないです。雑多な駄文をお許しください。 2018年を振り返る 3月にカリフォルニア州パロアルトのラボに異動になって早くも3/4年が経ちました。 自分としてはまだ1年経ってないのかという感じです。もっと長く居るような気もするが、来たばかりのような感じもある。 生活には完全に慣れました。結局の所、生きていくだけなら "You need a bag?" に "No" だけ言えれば何とかなります。 家族のこと、子供のこと 家族が適応に苦しんでいます。特に子供は、8月からTKという公立小学校の下部組織に通っていますが、予想を遥かに超えて心を閉ざしたままです。 娘はとてもシャイで、思ったことが口にできません。非常に端的に言うと、生きる力が強くありません。象徴的なできごとが幾つかありました。 ある日、先生が陪審員の義務で代わりの先生が来た日、普段とは違う教室に預けられた。 お昼に
ゼロから作るRAW現像 - その１ - Moiz's journal
追記 このブログ記事「ゼロから作るRAW現像」を大きく再構成してより読みやすくした書籍「PythonとColabでできる-ゼロから作るRAW現像」を【技術書典6】にて頒布しました。 現在はBOOTHにて入手可能です。書籍+PDF版は2200円プラス送料、PDF版は1200円です。 moiz.booth.pm 追記 はじめに RAWファイルおよびRAWデータについて カメラ画像処理 準備 RAW画像読み込み 画像データ変換 ブラックレベル補正 簡易デモザイク ホワイトバランス補正 カラーマトリクス補正 ガンマ補正 まとめ 最後に 次の記事 改定履歴 はじめに 会社の同僚にrawpyというPython用のライブラリの存在を教えてもらいました。 これを使うと各種デジカメのRAWファイルから、BayerのRAWデータを抽出できます。以前はDCRAWのソースコードを改造してrawデータのダンプなどし
40代前半男性の所得中央値
2017年の『就業構造基本調査』の結果が公表されました。昨日の14：30でしたが，私は10分ほど前からパソコンの前にへばりついて，今か今かと待っていました。 http://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/index.html このブログでは幾多の官庁統計を分析していますが，『就業構造基本調査』は最も活用しているものの一つです。この調査の目玉は有業者の所得を調査していることで，所得をキーにしたクロス集計表も多数アップされています。性別・年齢層別の所得分布，所得階層別の未婚率など，いろいろなことを明らかにできます。 本調査でいう所得とは，「賃金，給料，手間賃，諸手当，ボーナスなど過去１年間に得た税込みの給与総額」をいいます（用語解説）。税引き後の年収とは区別される概念です。 私は，2017年のデータが公表されたら，今の自分の世代の所得がどうなっているかをまず明
裁量労働制のねつ造された比較データ、バレないための隠蔽プロセスを検証（第１回）（全５回）(上西充子) - 個人 - Yahoo!ニュース
＜概要＞ 裁量労働制のほうが一般の労働者より労働時間が短いという安倍首相の答弁で用いられた不適切な比較データ。「ねつ造」ではないとされているが、政府と厚労省の説明には不自然な点が多数。５回連載で改めて検証する。 ＜全５回の連載目次＞ ※第２回 ※第３回 ※第４回 筆者作成はじめに 働き方改革関連法案は大型連休直前の４月27日（金）に審議入りし、連休中の５月２日（水）に衆議院厚生労働委員会で７時間の質疑が行われた。いずれも、日本維新の会を除く野党６党が欠席する異常事態の中で、強行されたものである。この次は９日（水）の衆議院厚生労働委員会で審議が行われるかが、当面の焦点である。 労働基準法の労働時間規制のほとんどを適用除外する（労働者を労働法の保護の外に追いやる）高度プロフェッショナル制度の創設を含んだまま、短時間の審議で法案の強行採決がねらわれているという噂もあり、今後の情勢は予断を許さない
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
日本はなぜ子育てが世界一難しい国になったか？50年で変わったこと（落合 恵美子） | 現代ビジネス | 講談社（1/4）
日本の子育てが大変なのはなぜ？ 母親がだらしないのか？ 育児不安をもたらすものは何か？ 家族社会学が専門の落合恵美子・京都大学教授が、この半世紀に起きた変化を指摘する。 子育てが大変なのは日本だけ？ 子育ては大変だ。 その責任と負担の重さに、育児不安や育児ノイローゼと呼ばれる精神状態に陥る母親も少なくない。しかし子育てという重要任務を担う以上、それはある程度やむをえないことだ、逃れえないことだ――という「常識」を信じ込まされてはいないだろうか。 わたしもかつてはそう思っていた。 そこで、海外調査を始めた。他の国の母親たちはどのようにしてこの問題に対処しているのか、と。 しかし、「育児不安ってありますよね？」と質問を始めようとしたとたん、つまずいてしまった。 育児不安とか育児ノイローゼという状態を理解してもらえない。 日本では子育てに専念している母親が孤立感と重圧で苦しんでいると説明しても、
京都大学がビッグデータの新統計法則を発見、「べき則」の普遍性を解明
京都大学の梅野健教授と新谷健修士課程学生は、世界中の様々なビッグデータに現れる「べき則」の普遍性を説明する新しい統計法則を発見した。この統計法則は「超一般化中心極限定理」と呼べるもので、データ上に普遍的に現れるという。これにより世界の様々な現象の統計モデルの構築が期待される。 今回の研究では、現実のデータを反映した、従来の統計則である極限定理では捉えることができない、異なるべき分布を個々に持つ独立な確率変数の和という統計モデルを定式化した。その上で、データの数Nを無限にする極限において、レビの安定分布に収束するという極限定理を導出した。 この極限定理は、統計学の基本法則である中心極限定理をべき則に一般化した一般化中心極限定理を、さらに異なるべき則の和の極限に拡張したもので、「超一般化中心極限定理」と呼ぶことができる。より一般化された状況でも成立する極限定理としての統計学的な意義があるととも
東京23区別 親の年収が高い公立小の実名 | PRESIDENT WOMAN Online（プレジデント ウーマン オンライン）
よりよい教育環境を求め、中学受験率の高い公立小学校の学区に“移住”する家庭が増えているという。今回、「プレジデント ウーマン」（2018年2月号）では、東京23区26市別に「世帯年収の高い公立小学校名」をリストアップした。高年収家庭が集まる「名門小学校」はどこか――。 ※本稿は、「プレジデント ウーマン」（2018年2月号）の特集記事を再編集したものです。 港区1位南山小、2位本村小、3位御成門小 子どもが大きくなるにつれ、住まい選びの基準になってくるのは「教育環境」だ。最近では小学校の受験もさることながら、より良い教育環境を求め、中学校受験率が高い公立小学校の学区に「公立小移民」する家庭も増加しているという。 独自の調査で学区別世帯年収を算出しているスタイルアクトの代表取締役である沖有人さんは、「親の学歴や年収が高いほど、子どもの中学受験率が高くなる」と指摘する。今回は、同社「住まいサー
2018年は渋谷区アドレスを！若手会社員、学生が住みやすい渋谷区オススメ2大エリア | CHINTAI情報局
誰もが一度は憧れる高級住宅街・渋谷区。交通アクセスがいいだけでなく、繁華街にも近く終電を気にせず遊べるため高い人気を誇ります。一方でどうしても家賃が高くなってしまい、東京では港区、千代田区、渋谷区、中央区、目黒区の5区が家賃相場10万円（※）を超え、一般庶民にはなかなか手が出しにくいのが実状です。それなら、せめて住所だけでも高級住宅街に住んでみたいとは思いませんか？そんな方のために、このシリーズでは高級住宅街と呼ばれる区の狙い目エリアを紹介します。今回は東京都渋谷区！ ※参考データ https://www.chintai.net/tokyo/area/13100/rent/ 商業・娯楽の中心地、渋谷区 世界的にも有名なスクランブル交差点がある渋谷駅をはじめ、代官山、恵比寿、原宿、表参道、広尾といった超人気エリアが密集する東京都渋谷区。首都圏内であればどこへ行くにも交通アクセスが抜群によく、
ビットコインが地球を滅ぼす！ すでに消費電力がデンマーク1国分を突破、2020年までに全世界の電力を食いつぶす！ - TOCANA
では、これほどビットコインが電力を消費する理由とはなぜか？ ビットコインの取引には、その都度、アメリカの9家庭分が1日に消費する電力が必要とされているが、これは「マイニング（採掘）」と呼ばれる、全ての取引データの整合性を取りながら正確に記憶する複雑で膨大なコンピューターの計算処理を必要とするためだ。 現在ビットコインネットワークの計算能力は、すでに世界最速スーパーコンピューター500台を束にした10万倍以上の性能に達しているという。 インフレが続くベネズエラでは、自国通貨の価値が下がるにつれて仮想通貨人気が高まりマイニング人口も急増しているが、大量に電気を使うため国中で停電となる事態まで起きているのだ。 ■しばらく続きそうな“ビットコイン狂騒曲” 一方、中国でマイニングの電力を賄っているのは、四川省を中心とする巨大な水力発電ダムだが、この先数カ月でさらなる消費電力が必要になることが予想され
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