最も「ありそうで存在しない漢字」は何か？ - Qiita
タイトルが全てです。 個々のパーツとしてはありふれた部品なのに、合体させると「存在しない漢字」になる組み合わせは一体何なのか調べてみました。 ※この記事は TSG Advent Calendar 2022 の14日目の記事です。 手法 以下の手順で「ありそうで存在しない漢字」を調べることにしました。 すでに存在する漢字を構成する部品を調査する 出現回数が多い部品どうしを組み合わせ新たな漢字を作る 構成する部品の出現頻度から、それぞれの組み合わせの「ありそう度」をスコア付けする スコアが最も高いものを「最もありそうで存在しない漢字」とする CHISE 漢字構造情報データベースは、Unicodeに収録されている全漢字を含むさまざまな漢字の部品構造をデータベース化したオープンデータです。今回はこちらのデータを利用して調査を行うことにしました。 頻出部品を調査する UnicodeのCJK統合漢字か
アムウェイより苦情の多いD2C企業一覧 化粧品・健康食品 通販企業の苦情グラフ｜kazuo dobashi
ネット広告で商品の宣伝をしている会社について、苦情件数を分析し、グラフ化した。 この文書の意図ネット広告は怪しいものが多い、という認識が広まっている。おそらくその広告の中には、悪質な会社もあるだろう。 筆者は、それぞれの企業の「悪質性」を、何らかの形で定量的に表現できないかと考えていた。そのひとつの手段として、苦情件数に着目した。 一般消費者としては、「苦情が多い会社の商品は買いたくない」と考えるのが普通だろう。通販で商品を買う際の参考にして頂きたい。 なお、分析しているのはあくまでも「苦情件数」のみだ。筆者としては、有益な指標のひとつになるだろうと考えているが、これだけで悪質性を強く断言できるとは思っていないので、その点を最初に申し添えておく。 データの出典など苦情件数の期間は2021年7月～2022年6月の1年間。出典はPIO-NETと毎日新聞の記事だ。 PIO-NETは、「苦情相談情
旧統一協会の組織票分布の推定｜三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部
8月7日、朝日新聞が朝刊の1面で、旧統一協会の選挙協力について報じました。 参院選を前に、教団関係者は支援先である井上氏の当選に自信を見せていた。（中略） 16年の参院選では初当選した宮島喜文氏、19年参院選では再選した北村経夫氏が、教団の支援先だった。井上氏を含め、組織票の強みを生かせる比例区で出た安倍派の議員たちだ。 その安倍氏のもとを、今年に入って繰り返し宮島氏が訪ねていた。宮島氏の元秘書によると、今回の参院選でも再選を目指して準備を進めていた宮島氏は、安倍氏に「ぜひ前回と同じような票を団体さんにいただけないか」と頼んだが、安倍氏は「今回は無理だ」と答えたという。別の関係者は「最終的には教団側から『安倍氏の意向で井上氏に一本化する』と伝えられた」と明かす。宮島氏は、すでに得ていた党の公認を辞退し、出馬をあきらめた。 出典：2022年8月7日 朝日新聞朝刊1面 この記事を前提としたうえ
「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。 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、自分の暮らす場所のリスクを知ることが、災害から命を守るスタートだから
ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート
東京の多摩川沿いの浸水リスクがある地域で、「なぜか人口が増えている」ことをデータ分析ソフトを使って明らかにして、その背景を探りました。 次にこんな記事も書きました。 南海トラフ巨大地震によって津波の浸水が想定されている区域で、高齢者の施設がすごく増えていることを示した記事です。 どちらの記事も、誰もが入手できる「オープンデータ」と、後述する「GIS」という分析システムを使って隠れた事実を浮き彫りにした、データジャーナリズムのお手本などと紹介されたこともあります。 そしてつい最近手がけたのがNHKスペシャル「〝津波浸水域〟の高齢者施設」。蓄積してきた分析のノウハウを注ぎ込んだ番組です。 「データ分析」というと専門的で、すごく難しく思う方もいるかもしれません。しかし最初に述べたように私は数年前までは、パソコンを満足に使えない、データ分析とは無縁の「ガラケー記者」だったのです。本当に。 そんな私
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
企画書で使える！無料で統計データが手に入るサイト11選｜SUKIMANO
市場調査の結果など、客観的な統計データがあると企画書やプレゼン資料の信頼感がぐっとアップしますよね。 しかし、統計データを企画書やプレゼンの資料として使いたいと思っても、個人でできる調査には限りがありますし、本格的に調査するとそれなりに費用や時間がかかるのがネックです。 実はネット上には無料で統計データを公開しているサイトがあるので、企画書やプレゼンのテーマに沿った資料が手に入るなら活用しない手はありません。 無料で統計データが閲覧できるサイトを11個まとめましたので、企画書やプレゼンの資料に活用してみてはいかがでしょう。 ①総務省統計局 出典 http://www.stat.go.jp/index.htm 統計データといえば総務省統計局です。 国勢調査、人口推計、住宅・土地統計調査、家計調査、全国消費実態調査、小売物価統計調査、労働力調査などなど、さまざまな統計データを無料で閲覧できます
マクドナルドの月次売上・客数・客単価を10年分まとめてみた
※ 全て2004年の月次を100とする ※ 既存店の定義は「少なくとも13ヶ月以上開店している店舗」 全店売上高1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2004年100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.02005年112.497.5111.4103.696.3100.1104.1101.099.1104.4108.9108.62006年111.4102.5114.7109.9106.9113.6114.9113.2112.9109.2115.2112.72007年122.6116.8126.4129.4119.6130.7125.0128.5128.6115.4127.9126.32008年126.7123.8134.4129.9124.2137.7126.4134.8130.2124.2148.4
日本郵便がひそかにやっていたサービスが熱い！ＤＭのリーチ確率が上がる画期的なサービスとは？ - 働き者ブログ
Photo by TatsuoYamashita （2014年4月12日21時追記） 【日本郵便がやっている知られざるサービス】 こんばんは。 今日は少しお仕事のことを。 お客さんの案件で、広告の手段としてダイレクトメール（DM）を送ることがあるのだが、そこで知った日本郵便がやっている便利なサービスを紹介したいと思う。ＤＭは古典的な販促手法とも思われがちだが、その効果はバカにできない。作り方や送り先をきちんと設定できればまだまだ現役の告知方法なのだ。 そのDMを送る、ということになると普通は住所と名前が分かる顧客リストが必要になるのだが、日本郵便のサービスで「配達地域指定郵便物（タウンメール）」というものがある。 これは送り先の住所と名前が分かっていなくても、送りたい”エリア”を指定して各家庭に送ってもらうサービスだ。たとえば新規オープンするお店や、キャンペーンの案内などを送りたいときに、
404: Page not found - HostGator
Why Am I Seeing This? A 404 error means that the requested file cannot be found. This can be due to an incorrect URL, a misnamed file, an improper directive within the .htaccess file, or a file having been uploaded to an incorrect folder. Please ensure you typed the correct URL. How Do I Fix It? Troubleshooting 404 Errors Learn How To Customize This Page For full information on 404 errors and how
「ツイッター、フェイスブック、mixiの違いは？」 ソーシャルメディアのユーザー調査 | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム（以下、DAC）では今年３月、ソーシャルメディア実態調査を実施。その結果、現在の利用実態他、ツイッター、フェイスブック、mixiの各サービスごとのユーザー特性の違いが見えてきた。 ３サービスの利用の重複を聞く設問では、mixiユーザーはmixiのみを利用する人の比率が高く35.8％。そこにツイッターのみ利用（23.1％）、フェイスブックのみ利用（6.4％）が続いた。また３サービスすべてに加入しているユーザーは全体の9.0％であることがわかった。調査を担当した同社、メディア本部・ソーシャルネットワーク部の川下のぞみ 氏は「ひとつのサービスのみ加入しているユーザーは全体の約65％。各サービス利用者の重複は少ないことがわかった」と分析する（グラフ１参照）。 ※クリックすると画像が拡大表示されます。 また、各サービスごとに投稿する理由を聞いた設問ではフェイ
世界経済のネタ帳 - 世界の経済・統計 情報サイト
世界の経済・統計 情報サイト。世界200ヶ国の統計データをはじめ、コモディティ、為替などグローバルな視点による多数のコンテンツを掲載。
30代前半の男性、二人に一人は親と同居
30代前半の男性で親と同居している人の割合は47.9％で、5年前に比べて2.5ポイント増えたと国立社会保障・人口問題研究所が2010年12月10日、09年の世帯動態調査結果を明らかにした。未婚率の上昇が一層進んだ反映とみられている。 一方、女性は36.5％で、こちらも3.4ポイント増えていた。さらに、30代後半を見ても、男性41.6％、女性24.3％で、それぞれ8.2ポイント、4.5ポイント増えている。 調査は、09年7月に行い、約7割の1万1355世帯から回答があった。
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