息子が爆誕しました！ 「くらしとココロに、彩りを。」でお馴染みのLideaをご覧の皆さんこんにちは。 ライターのヨッピーです。 今日は皆さんにお知らせがあります。 実は……、 かわいいかわいい息子が爆誕してしまいました。本当にありがとうございます。 「お前に息子が誕生したことと、くらしとココロの彩り、何が関係あるの？」と聞かれれば「さあ？」としか答えられないのですが、息子氏が爆誕したことによって、酒をかっ食らってゲームをして寝るだけみたいな、荒れた日々を送ってきた僕ですら家事だの育児だのを頑張るようになってくらしに彩りが出てきました。 実は僕、子どもが生まれる前から、Twitterなんかで「育児、大変！」「子育ては地獄や！」みたいな意見がたくさん流れてくるのを見ていたので、子どもが生まれることに対してかなりビビっており、爆誕前から育児本を読み、時短家電を買いあさり、義両親の手を借りるため義

まえがきこんにちは。swmr(@sawamuradacun)と申します。こちらは、意欲的な一般個人による考察と議論のもと、日本国内でも急速に広がりつつあるNFTアートの危険性について手短に説明するページです。 NFTが経済活動や自然環境に与えるマクロな悪影響については、これまでにも散々指摘されていますが(「NFT 問題点」などでググってください)、こちらの記事では、主に「NFTアートという仕組みがアーティストにとってどれだけ危険であるか」という観点から、NFTアート市場のもつ構造的な欠陥と、そこから予想される将来的な影響(経済的または法的なリスク)について考察し、できる限りわかりやすい形で記述しています。これからNFTアート市場に参入したいと考えているアーティスト、または既に参入してしまったアーティストも必ず一読をおすすめします。 本文を読むにあたって特別な知識はほとんど必要ありませんが、

概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo

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日経平均株価が約30年ぶりに3万円台を回復し、ビットコインが5万ドルを突破する等、資産運用への関心が高まっています。これは日本のみならず、世界各国において起きていることのようです。 2000年代に入ってから、日本は株主を重視する政策を展開し、世界の投資を日本に呼び込んできました。 その中で、日本企業は配当を増やしてきています。 株価は上昇し、配当も増加する中で、株式に投資した投資家は収益を得ています。 一方で、企業に働く個人にとっては、2000年代は良い時代だったと言えるでしょうか。 今回は、配当と給与について、少し確認していきたいと思います。 配当の推移 配当と給与の推移 配当と給与の関係 所見 配当の推移 以下は日本取引所グループが集計している「決算短信集計結果」からのデータです。東証一部・二部・マザーズ・JASDAQに上場している企業データとなります。 （出所　日本取引所グループ「決

更新日: 2020年8月14日 このページの目的 プログラマーは、クライアントから提供されたPDFファイルで、その要求を実現させようとしたとき、PDFのどんなところを見ているのでしょうか。このページでは、ちょっと珍しい視点でPDFファイルを解き明かしていきます。 自分でプログラムを書いてPDFファイルからテキストデータを取り出したいという人も、ぜひご一読ください。 はじめに PDFファイルをクリックすると、あたかも紙に印刷したかのように、どんなマシンでも同じような見た目で文章や画像がディスプレイに表示されます。 この単純な事実は、日常的にPDFファイルを利用していると当たり前に感じられるかもしれません。しかし、よくよく考えると驚くべきことです。 いったい、どのような仕組みがあれば、「過去から現在に至るさまざまな種類のコンピューターで見た目を変えずに同一の紙面を再現する」という目的を達成でき

Android/iOSアプリ「Memento Database」 使ってみる（同期の検証） 便利な機能 無料版と有料プランの違い かなり満足！ 僕は今はGoogleスプレッドシートで購入物を記録しています。 GoogleスプレッドシートはGoogleドライブで同期でき、ハードオフなど出先でスマホで検索できるのでそこそこ便利です。 ただ、スマホでの一覧性はあまりよろしくなく、検索機能も乏しくソートや条件での整理はできません。画像の登録・閲覧も限定的。まぁそりゃそうだ。ExcelもGoogleスプレッドシートも表計算ソフトであってデータベースソフトではないしね。 ならばデータベース専用ソフト（AccessやFilemaker）で記録と管理を・・・ということになりますが、これらのソフトは使い勝手がかなり専門的で古臭いのです。ボタン一つでスマホ対応・クラウド同期はほぼ無いですし、特に表計算ソフトで

学生時代の悩みと言えば、留年などをせずに卒業できるかどうか。 そのためには常に勉学に励み、科目や単位を取得しなければならないが、壁となるのが大量に課せられる課題だろう。担当教授によっては、手書きで提出しなければならないこともある。 手書きの理由は、内容の「コピペ」を防ぐためだったりするのだが、字が下手だったり複数の課題を抱えている場合は大問題だ。書き直しをさせられたときなんて、思わず「手書きっぽく書いてくれるものがあれば...」と考えたこともあるのではないだろうか。 なんと今回、そんな願いをマシンとして具現化した学生が現れたのだ。 きっかけは「令和にもなって、レポートを手で書かせるなんて間違ってる...!」 そんな“夢の機械”を製作したのは、現役大学生のたむ（@tamu_misw）さん。 「全自動手書きレポートマシン」と名付けられたこのマシンでは、PCで打ち込んだ文字データを紙に描写するこ

これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization  がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け

こんにちは、らくからちゃです。 先日、こんな記事を書きました。 www.yutorism.jp 『標準的な家庭の貯蓄高ってどんな塩梅なんやろなー』と、調べてみた結果を割りとそのままベタッと貼り付けただけの内容でしたが、色んな人に読んで頂き、多くのコメントも頂けました。中でも、複数の方から『2人以上世帯のデータしか入っていない。独身者に人権は無いのか。』といった旨のご指摘いただきました。 独身者の貯蓄の実態・・・、なるほど・・・、 わたし、気になります！( ･`ω･´) というわけで、また統計データをゴソゴソ漁ってみました。 平均的な貯蓄高について まずは前回同様、ざっくり貯蓄高についてみておきましょう。 (出典:単身世帯の家計収支及び貯蓄・負債に関する結果(H26)) 平成26年（2014年）の単身世帯を対象とした調査結果となります。個人を対象とした調査ですので、男女別に結果が見れますね。

こんにちは、らくからちゃです 『誰か間違えて100万円くらい振り込んでくれてねえかなー』と思いながら預金口座を眺めていますが、一向にその気配はありません。がっかりです。 日々、減ったり減ったりしていく銀行残高を眺めていると、みんなだいたいどれくらい持ってんのよこれ、と思いまして、色々と調べてみましたのでまとめておきます。 平均的な貯蓄高について まずはざっくり、世帯別の貯蓄高についてみておきましょう。 (出典:家計調査報告（貯蓄・負債編）平成28（2016）） 同調査結果上の貯蓄高には、株や生命保険の残高なども含まれます。貯蓄高を平均計算をすると、超富裕層が計算結果を引き上げてしまうため、中央値などを用いたほうが、『普通の結果』になりやすい傾向にあります。 また家計に関する調査は、個人単位で行うものと世帯単位で行うものがあります、今回のデータについては、世帯単位のデータであり、夫婦共働きで

衣食住に関わる支出は不可避のものですが，とりわけ「住」の費用は家計支出の中でも大きな比重を占めています。 最近は，持ち家が負の遺産になる可能性がある，という認識が高まってか，借家住まいをする人が増えていると聞きます。となると家賃の額，ないしはそれが収入に占めるウェイトがどれほどかに興味が持たれます。 ある不動産業者のサイトによると，家賃総額が年収の25％を超えると家計を圧迫するのだそうです。私は，このラインよりも下に収まっていますが，これをオーバーしている世帯も多いことでしょう。年収に占める家賃割合の平均水準がどれほどかも気になります。 http://www.homes.co.jp/cont/rent/rent_00002/ 私は，2013年の総務省『住宅土地統計』のデータを加工して，ラフな試算値を出してみました。今回は，その結果を紹介しようと思います。 上記の資料には，世帯年収と家賃月額

年齢別、世帯当たり平均貯蓄額ー平均借入金額 厚生労働省が世帯主の年齢別に見た１世帯当たり平均貯蓄額ー平均借入金額の調査結果を公表しています。現在の日本の一般的な家庭における家計が透けて見えますので、ここに紹介します。 調査の概要｜厚生労働省 以前にご紹介した総務省の「家計調査報告」よりも貯蓄額が減っています。これは、総務省のデータが二人以上世帯に限定していたのに対し、厚生労働省のデータは網羅的に対象を取り上げているからです。 若くて独身の１人世帯や年金受給の１人高齢者世帯は所得が一般的に低めになっています。これに対して、夫婦で共働きの世帯は高めに出ます。これは、ダブルインカムで収入がアップしているからです。 しかし、暮らし向きは全く楽ではありません。それは、３０代から５０代にかけての平均借入金額の多さが物語っています。この世代は住宅ローンや教育費を始めとする大きな出費がかさむのが原因です。

アカデミアと名目GDPレベルターゲティング (TIM) 2016-04-03 11:47:36 豊田先生 大変わかりやすいまとめをありがとうございます。 選択と集中は、国策としては持続性が無いということが客観的に示されていて、今後の予算折衝でもとても有用なのではないかと思いました。 最後のスライドの方にある、最悪の借金財政という点ですが、素人考えで恐縮ですがアカデミアとして名目GDPレベルターゲティング(NGDPLT)を支持するというのも、今後必要なことではないかと思われます。 先進諸国の名目GDP(自国通貨建て)は毎年成長しているものの、日本はここ20年ほど停滞しております。先生のご指摘通り、日本の公的資金の投入量は先進諸国の中でも低いのですが、対GDP比でも低い推移です。 この場合、公的資金の対GDP比率を上げるか、GDPそのものを上昇させるかという選択肢が考えられます。 受給ギャップ

記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ

基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡

2. 自己紹介 • hoxo_m • 某 EC サイトでデータ分析をやっています • シリアルパッケージクリエイター – pforeach (R の並列処理を超簡単に書く) – easyRFM (RFM 分析を簡単に実行する) – lambdaR (R にラムダ式を導入する)