これは面白い！アメリカにおける女の子の名前ランキングを、1880年から2013年まで比較してみた : 小太郎ぶろぐ
1880年から2013年まで、アメリカにおける女の子の名前の比率を泡の大きさとして比較表示した映像。 圧倒的人気を誇っていたメアリーが1970年以降急激にランクダウンしたり、ジェニファーが急浮上したかと思えばすぐに消えていったり。 最初と最後の画像を比べると、アメリカの名付けも多様性が増しているのがよく分かるね。 【関連】 200カ国の平均寿命と平均年収の200年にわたる変化を分かりやすく表現した解説映像 人類、戦争しすぎ。西暦1000年から10世紀に渡る戦いの歴史をまとめた映像 紀元前3000年から現在まで、5000年に渡る宗教の栄枯盛衰を見つめた映像 1945年から1998年までの2053発の核爆発を分かりやすく表現した映像
なぜ統計学がビジネスの 意思決定において大事なのか？
※ブラウザでうまく表示されませんのでDLして御覧ください※ ※以下のリンクからもご覧いただけます※ https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar15 ロジスティック回帰や多項ロジスティック回帰などの一般化線形モデルを用いた分析の結果を図示するためのeffectsパッケージの紹介をします。
当社データサイエンティストがこよなく愛している『mコマンド』で数億行を高速集計する話 - ハウテレビジョンブログ
どうも。 1月に入社したばかりの、データ分析担当のn_maoです。 と言いながら、最近はHTMLとjsばかりいじっております。 それはそれで楽しいです。 さて今回はデータ分析のざっくりとした仕事内容と、その分析にかかる手間を省くツールをご紹介します。 データ分析の仕事 まずは私の行っているデータ分析という仕事の内容をご紹介します。 私の主な仕事は大きく分けて４つです。 売上げ、会員登録数などの簡単な集計&自動レポーティング データベースからの知識発見（いわゆるデータ分析） 分析結果をもとにした企画立案 実施された企画の効果検証 あくまで私個人の仕事内容であり、データ分析者全員に当てはまるわけではありません。 アルゴリズムの研究開発の方や、インフラ寄りの方もいらっしゃるでしょう。 ですが、同じ職種の方で業務範囲が被っている方も少なからずいらっしゃると思います。 これら４つの業務の中で一番時間
HDD4万台以上の運用データが公開され信頼できるハードディスクメーカーの傾向に変化が生じていることが判明
オンラインストレージサービスを提供するBackblazeは、自社サービスで使っている大量のHDD運用データから「最も信頼できるのはどのブランドのHDDか？」を考察、その結果を定期的に公表しています。これまではSeagate製HDDの壊れっぷりばかりが目に付いた信頼性レポートでしたが、2015年1月発表の最新版ではその傾向に大きな変化が見られるようです。 The Ultimate Hard Drive Test: What Hard Drive is Best? https://www.backblaze.com/blog/best-hard-drive/ これまでの信頼性レポートの変遷については以下の記事で見ることができます。 ハードディスクはどこのメーカー製が一番壊れにくいのかが2万5000台の調査結果でついに明らかに - GIGAZINE HDD約3万5000台を運用した実績からSea
第2回 確率の初歩 | gihyo.jp
今回は、機械学習で使う「確率」のお話です。 確率は、統計的な機械学習のもっとも重要な基礎知識です。とはいえ、確率についてゼロから説明するというのは紙数的にも厳しいため、高校の確率を少し憶えているくらい（期待値や標準偏差など）を前提とし、「高校の確率」と「機械学習の確率」の本質的な相違点について、少し丁寧に見ていく、という形で進めていきます。 機械学習と確率 最初に、機械学習にとって確率はどういう役割なのかを確認しておきましょう。 実のところ、機械学習に確率が必須というわけではありません。ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの有名な手法も「確率を用いない機械学習」ですし、その他にも数多くの手法があります。しかし、「確率を用いない機械学習」の多くは、「結果のランキングを作りづらい（評価値の大小に意味がない）」「条件が異なる場合の結果を比較できない」などの欠点がありま
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
実質GDPマイナス成長で反アベノミクス派は大喜び、でも内需は順調に拡大中の謎
eワラント証券在籍のマーケット関係者がお届けする、旬な投資情報！マーケットと常に向き合っているプロならではの記事満載。 eワラントの仕組みや商品紹介のみならず、一歩踏み込んだ実践できるeワラント投資法をご紹介します。eワラント、ニアピン、トラッカーを通じて利益を上げるための、投資知識やコツを連載中。 メルマガでおなじみ、eワラント開発者、土居雅紹（どい・まさつぐ）の短編コラム。投資からちょっと離れた日常に投資のコツがあるかも？ 土居雅紹のコラム。株式、為替、コモディティ相場のトレンドや、今後想定されるシナリオと投資戦略。eワラントはもちろん、他の金融商品を使った投資戦術など。 何時でもどこでも、好きなときに視聴できる便利なウェブセミナー。各セミナー10分程度でお気軽にeワラントを学ぶことができます。 eワラントデイリーウォッチでは、前営業日のeワラント、ニアピン、トラッカーの取引金額TOP
コミケの実情、インフォグラフィックに 当日の有明の人口爆発がヤバい
ドコモ・インサイトマーケティングと角川アスキー総合研究所が、コミケの来場者に関するインフォグラフィックを共同で制作し、公開しています。これらのデータは「クリエイティブ・コモンズ 表示-改変禁止4.0 国際ライセンス」にのっとって公開されており、誰でも自由に利用・配布が可能です（改変は禁止）。 長っ！！！！ まずびっくりなのが、2013年の冬コミ当日の人口分布。時間帯によっては「新宿の3倍以上」の人が有明に集結し、都内で最も人口が多い場所になっていたようです。 また、3日間の男女比率の推移も面白いです。初日は同じぐらいの比率なのですが、2日、3日となると男性の割合が増加。ジャンルというか、サークル構成、なんだろうな、うん。 また、平均的な男女と、コミケ派男女（いずれも20代が調査対象）のライフスタイルを比べたグラフも多数掲載されています。「コミケ女子は、意外とガラケー率が高い」そうなんですが
28人に1人が事故に遭う、保険の統計で見る海外旅行トラブルの傾向と対策
1000人に36人、約3.6％の海外旅行者が旅先で何かしらのトラブルに巻き込まれているというデータをジェイアイ傷害火災保険株式会社が公開しています。また、旅行情報の口コミサイト「トリップアドバイザー」が上記のデータを元に事故の内容をわかりやすいインフォグラフィックにまとめているので、トラブルの傾向と対策をチェックしてみることにしましょう。 海外旅行トラブルの傾向 トリップアドバイザーのインフォグラフィックスで世界の旅が見える http://tg.tripadvisor.jp/accident/ 下の図は海外旅行に出た人が仮に1000人だったとしてどれくらいの人が保険が必要なレベルのトラブルに巻き込まれているのか?というのを示した図。濃い赤やピンク、灰色で描かれた人が何らかの事故に巻き込まれた旅行者を示しています。ザッと眺めた印象としては学校に例えると1クラスに1人くらいの割合で発生している
「オタク」アイコンユーザーの特徴は？ Twitterアイコンごとの特徴を分析――阪大研究チーム
Twitterのアイコン画像でユーザーの特徴が分かる？ アイコン画像のジャンルごとの利用行動を分析した研究結果を、大阪大学大学院の研究チームが発表した。 ユーザーに利用されているアイコンを「動物」「たまご」「自画像」「顔隠し」「文字」「ロゴ」「オブジェ」「オタク」「本人1人」「本人複数」「景色」「他人」「キャラクタ」の13種類に分類。各ジャンル別に100人を抽出し、比較した。 フォロー数とフォロワー数のジャンル別の中央値は「文字」ユーザーが最大に。非公式bot、学生サークル、個人営業者などのアカウントが多く、広告や宣伝のため積極的にアピールし、“フォロー返し”の習慣なども用いて戦略的にフォロワーを獲得していると考えられるという。 ブランドや企業、メディアなどの「ロゴ」ユーザーはフォロー数よりもフォロワー数が多いのが特徴。情報アカウントとして認識されているケースが多いと分析している。 ツイー
じゃんけんに勝つ方法ついに判明？
｢運じゃなくてコツがあるんだよ｣と、じゃんけんが強い人は言いますけど、あれって嘘じゃなかったのね…。 中国の大学の共同研究グループが、人海戦術で学生に死ぬほどじゃんけんをやらせて勝利の法則を調べてみたそうです。その結果、じゃんけんには勝つ方法が本当にあるっぽいことが判明し、世界中で答え合わせのじゃんけんが流行ってます。 論文はこちら（pdf）。研究班では、学生360人を6つのグループに分け、任意抽出の2人組にじゃんけん300回勝負をやらせてみました。途中で戦意喪失しないように（なんせ300回）、勝った人には現金を小額あげる約束でやらせてみたそうですよ。 すると… 何度も何度もやらせてるうちに、ある傾向が浮かび上がってきました。それは｢じゃんけんに勝った人は、次に同じ手を繰り返す確率が、他の手に変える確率より格段に高い｣ということ。 逆に、2回以上連続で負けた人は、次に同じ手は出さず、代わり
インプレスR&Dが17年分のインターネット白書を無料公開したぞー!
インプレスR&Dが発行する「インターネット白書」の過去17年分を無料で閲覧できる「インターネット白書ARCHIVES」というサイトがオープンしていました。 発行元のインプレスR&Dと、インターネット協会、日本ネットワークインフォメーションセンター、日本レジストリサービスで構成される「インターネット白書委員会」が立ち上げたそうですよ。これはかなり嬉しいかも。 昨日(2014/2/21)オープンしたばかりとのことですが、いやーこれは仕事で使えそうだ。 インターネット白書とは? 1996年から発行されている書籍年鑑で、国内のインターネットに関する技術や産業、市場の動向、インターネットと社会の関係などがまとめられています。 ここに掲載されている情報は非常に有用なものが多く、インターネット関係の仕事に関わったことがある人なら、資料引用の名前で見かけたこともあるのではないでしょうか? 実際、僕も多数の
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
現在のニコ動は会員3800万、投稿動画8万日分、460億回再生！ (1/3)
この連載では、独自に収集したデータを使って、みんな知ってるようで知らないニコニコ動画の現在を紹介していきます。今回は2014年の初回ということで、データでみるニコニコ動画の現在と2013年の傾向を紹介いたします。連載一覧はこちら。 明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β幹事。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2013』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった近著に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』（イースト・プレス刊）。右の画像は筆者を擬人化？して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 ■Amazon.co.jpで購入 ニコニコ動画の現在 動画総数1010万以上、総再生時間7万8000日！ 今回は
ビッグデータ収集の基準を策定 NHKニュース
いわゆる「ビッグデータ」の活用を目指す企業が集めたデータをどのように利用するかなど、消費者に説明する「プライバシーポリシー」の分かりやすい基準を国が初めて策定し、企業に参考にするよう呼びかけることにしています。 「ビッグデータ」のうち、商品の購入履歴や位置情報などは分析することによって、新たな産業の創出などが期待され、企業の間で利活用する動きが広まっています。 消費者からデータを集めるに当たっては、企業はどのように利用するかなど「プライバシーポリシー」を提示しますが、文章が長かったり、分かりづらかったりして消費者がよく読まずに同意ボタンを押しあとでトラブルになるケースも起きています。 このため、経済産業省の検討会が、作成に当たっての分かりやすい基準を策定したもので、必ず載せる項目として、集めたデータをそれぞれ何の目的でどのように利用するかや、データを第三者に提供する場合の提供先、さらにデー
データを用意する人、分析する人、活用を働きかける人 アナリティクスで必要な3つのロール
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
フランスにおける事実婚、移民、少子化問題とあれこれ分析話 - プロマネブログ
女性の社会進出と少子化対策: やまもといちろうBLOG（ブログ） ＜追記＞誤字脱字や日本語の間違いが多かったです。。。カッコ悪い。今更ながら改定しております。また、頂いたブコメに対して幾つか回答を追記してます。 ブコメ欄で、id:p_shirokumaさんのコメント フランスはある程度参考になるにしても、そのフランスとて、移民や移民二世を除外した、生粋のフランス人の出生率は言うほどふるわないわけで、まあその、もごもご。 に対して、id:mikanyama-cさんのコメント id:p_shirokumaさん INED(フランス国立人口統計学研究所)によるとフランスの女性の合計特殊出生率は移民による影響はほぼ考えなくていいレベルだそうです。(数字は出産可能年齢の女性の人口比からの推定のようですが) というのがありました。 こういうのは私も気になるところ。勝手に分析させていただきました。 フラン
Googleのヒット件数は当てにならない - アスペ日記
（2013/11/08: 補足を書きました。Googleのヒット件数について（続き）） 「Googleの検索件数は当てにならない」と言うと、多くの人は「何をいまさら」という反応かもしれません。 当てにならないことぐらいわかってるよ、と。 でも、「当てにならない」でイメージするものがどの程度かは人によって違うと思います。 結果が2倍ぐらい違ったりする、程度に思っている人もいるかもしれません。 しかし、実際はそんなレベルでの話ではありません。 「本当は50件なのに500,000件と返ってくる」ようなことも珍しくありません。 たとえば、ツイッターで見たネタなのですが、"無い内定式" というキーワードで検索してみます。 267,000件。 多いですね。 ここで、10ページ目をクリックすると、次のようになります。 「59 件中 6 ページ目」*1 一気に4桁も減ってしまいました。 どちらが本当の数字
30代で年収3000万円の人と普通の人の差は「読書量」にあった 年収3000万円の人は普通の人の38倍も読む
「30代で年収3000万円の人と普通の人の間で、何か劇的に違う習慣とか、あるんですか？」。これまで30代で年収3000万円の人を311人調査して、色々と深く調査してきましたが、「これが劇的に違う」と大きく言える習慣は少ないです。ただ・・・・・ゼロではありません。30代年収3000万円の人と普通の人との間で劇的に違う習慣のなかで、最もわかりやすいことは「読書」です。 ※下記リンクより、一部抜粋。続きはソースで http://media.yucasee.jp/posts/index/13621?la=0005 ※関連記事 婚活女がいきなり「年収は？」と聞いてきたので、「胸のサイズは？」と聞き返したらビンタされました… 平均年収２５００万！ 「奇跡の村」で高収入の男性が嫁募集 【悲報】年収２００万以下が２０００万人突破＼(^o^)／ 「40代です。年収約500万円ですが浪費癖で貯金が
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: 統計数字を読み解くセンス―当確はなぜすぐにわかるのか?(DOJIN選書27): 青木繁伸: 本
