スシロー迷惑行為の高校生が自主退学か 近隣住民「少年も両親も憔悴」 - ライブドアニュースby ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと スシローでの迷惑行為が騒動になった高校生について女性セブンが伝えた 近隣住民によると、今回のことで少年も両親も憔悴しきっているという 少年は「これ以上、学校に迷惑はかけられない」と高校を自主退学したそう 提供社の都合により、削除されました。 概要のみ掲載しております。 関連ニュース ランキング 総合 国内 政治 海外 経済 IT スポーツ 芸能 女子
移住者に「都会風やめて」 広報誌に提言、福井・池田 ｜ 共同通信
Published 2023/02/08 17:15 (JST) Updated 2023/02/09 15:44 (JST) 福井県池田町の広報誌で、移住者への提言として示された「池田暮らしの七か条」に、「都会風を吹かさないよう」「品定めされることは自然」といった表現があり、移住者らから「広報誌の表現として不適切だ」と批判が上がっている。町は「意図が分かるようにするべきだった」としつつ、修正予定はないとしている。 町によると人口は約2300人で、例年約20人が県内外から移住している。 町は、住民から「移住者が共同作業に賛同しない」などと相談を受け、33地区の区長会と協議。区長会は七か条を作り、1月中旬発行の広報誌に掲載された。町ホームページでも公開している。
同性婚についての議論はメンタルヘルスに悪いです（アイルランド・豪・台湾研究） - 石壁に百合の花咲く
具合悪い。日曜日からこのかた、本っ当にメンタルの具合が悪い。そういや「全国規模で同性婚に関する議論が巻き起こると、ホモフォビックなメッセージ*1に晒されまくるため性的少数者のメンタルヘルスがダメージを受ける」っていう先行研究がいろいろあったわねと思い出し、いくつかまとめてみました。 アイルランド www.theguardian.com 【要約】：1657人のLGBTI*2のアイルランド人を対象とした調査。回答者の5.5%75.5%（←このエントリの初稿で『5.5%』と誤記してましたが、タイピングのミスです。正しくは『75.5%』）が、反対運動のメッセージに晒されることで「しばしば」または「いつも」怒りを感じていたと回答。反同性愛キャンペーンのマテリアルについて、80%が「動揺した」、3分の2が「不安や苦痛を感じた」と回答。 オーストラリア www1.racgp.org.au 【要約】：計1
【注意喚起】急増する他社サイトを利用するサイト内検索スパム内容と対策 - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは、あるいはこんばんは。村山です。早速ですが、SEOのニュースです。 ただいま、日本ではサイト内検索結果ページを利用したスパムが急増しております。しっかりと対応することでスパムに利用されない、被害を最小限に抑えることが可能です。サイト内検索結果ページを利用したスパムの手法を理解し、対策していきましょう。 サイト内検索ページについて サイト内検索ページとは サイト内検索結果ページと検索エンジン サイト内検索結果ページは、どのように検索エンジンによって発見されるのか？ サイト内からのURL発見パターン サイト外からのURL発見パターン インデックスの可否 サイト内検索スパムの手法と実例 許すまじスパマーの手法 サイト内検索スパムに汚染された実例と増加傾向 スパムに汚染された実例 考えられるスパムの目的 スパムに汚染されたURLの増加傾向 スパムに汚染されていないか確認する方法 Sear
BigQuery Scriptingの便利な使い方をまとめてみた - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer 自分自身はこれまでBigQuery Scriptingをほぼ使っていませんでした BigQuery自体は3年くらいの利用歴 SQL単発で済ませるのが苦しそうな場合は、Pythonなどのプログラミング言語 + ワークフローエンジンの組み合わせで戦っており、自分としては特に困っていなかった 社内で他の方が使うケースをぼちぼち見ることがある 自分は困っていなくても、社内のBigQueryユーザーでBigQuery Scriptingを使っていて困っている人がそれなりにいる 著者はそれなりのBigQueryユーザーがいる企業のデータ基盤の人間です さすがに「使ったことないので、分からないですねー」で済ませるわけにはいかなくなってきた そもそもどんなユースケースで便利なのかすらも分かっていない状態なので、便利そうに思える場合をまとめてみることにしました というわけで、
GA4データの分析用SQLまとめ｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルの中野です。 今回は、Google Analytics 4（GA4）をBigQueryで分析する際によく使うSQLをまとめました。 自身の業務でもよく使用するため備忘録的な側面もありますが、参考までに活用いただければと思います。 前提BigQueryに連携したGA4データにはいくつか前提条件があります。 その中で最も大きな点は、GA4のレポート画面と数値が一致しない場合がある、ということです。 詳細については、こちらのページに記載があります。 ユーザー数やセッション数といったユニーク数を算出する場合、データ量が多いと計算に時間がかかります。そこでGA4レポートではHyperLogLogというアルゴリズムを使用して近似値を算出しています。 精緻な値を計算する場合は、現状BigQuery以外に手段がありません。こういった制約からもBigQuery上でSQLを使った分析をする場面は増
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