今卒論を書いている人には残酷すぎて推奨できない素晴らしい本と自分のために書かれた訳ではないテキストを攻略する読解の３ステップ
バーチャル井上先生は、入学式の祝辞から、図書館ガイダンス、世界史の入門講義とそのノートの取り方、史料講読（自分宛に書かれたものでない故に難しいテキストをいかに読むか）、外国語講読（なんちゃってぽいが実は着実なドイツ語読みのトレーニング）、特殊講義（から卒論ライターが盗むとるべきものは何か）、卒論指導（これがまたすばらしい；一人ひとりに院生をあてがい、着実に進む人にはテーマごとに学外の専門研究者を紹介し、踏み迷う人にはマンツーマンでブレストする《黒板指導》！）、さらには卒業式の祝辞、さらには送別会の挨拶まで一人でこなす、八面六臂の活躍で、知的営為のBIOSにあたる部分をとても丁寧に何重にも叩き込んでくれる。 とても軽いタッチで書かれていて、しかも200ページほどの薄さで、これだけの内容を、すべてに具体例をつけた上で分かりやすく書き切っている様は、何かの間違いじゃないかと思うほど（配布資料を公
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
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主要寸法項目の年代別平均値 計測項目 (単位) 性別 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 年齢 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 体重 (kg) 男性 女性 61.6 51.1 65.9 50.6 69.1 50.7 69.6 51.5 70.1 53.0 69.5 52.5 69.3 53.0 66.9 53.1 63.4 52.7 63.4 53.0 62.3 51.8 59.4 50.8 頚囲 (mm) 男性 女性 358 309 367 310 374 311 376 313 378 318 379 317 379 321 376 322 373 322 375 326 373 326 370 328 バスト囲 (mm) 男性 女性 868 816 906 819 935 820 941 831 951 8
男女のボディサイズ平均
男女の体のサイズの身長別平均がわかるＨＰです。「全体の平均だったら見たことあるよ！」って人でも、身長別の平均値によって、きっと新しい発見があることでしょう。身長別−男女のボディサイズ平均 日本人青年男女の身体各部の身長別平均サイズがわかるＨＰです。 「全体のサイズの平均だったら見たことあるよ！」 という人でも、身長別の平均値によってきっと新しい発見があることでしょう。 さて、気になるサイズの同身長の人の平均ってどのくらいでしょうか？ 左のメニューをクリックすると、下のような身長別平均サイズ表にジャンプします さあ、興味のある身体部位をクリックしてみましょう。 体重（ Body Mass ） 身長の階級 （ｃｍ） 男 女 男値 ／女値 ｘ１００ 人数平均身長 （ｃｍ）体重 （ｋｇ）人数平均身長 （ｃｍ）体重 （ｋｇ）
SD法で印象を測る訳
印象と特徴の対応関係を見る 「馬鹿の一つ覚え」とでも言おうか。SD尺度で印象を計測し、ついでに一応は因子分析するというようなことを、20年に渡って繰り返してきた。 何年か前に、ある委員会の席で「未だにSD法をやっている人もいるみたいだけど。」という発言があったのを憶えている。もっと進んだデータ収集方法がある、解析方法があるという趣旨だろう。でも、私はそこで揶揄されたようなことを続けている。それには理由が在る訳で、それを書いておいてもいいかなあと思い、このコラムを書き始めたのである。 SD法の比較的短めの解説 さて、そうは言っても、私がやっていることは正統的なSD法の概念からは若干ずれることかもしれない。 この文章を読んでいる人は若干なりともSD法に対する知識がおありだろうと思うが、SD法は、印象を測ってその次元を特定することがそもそもの目的であった。その目的を達成するために創始者オズグッド
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
やればできる卒論の書き方 第１部 論文の書き方
やればできる 卒業論文の書き方 中田 亨 2003年10月15日初版。2009年4月27日改訂 工学部の標準的な卒論の書き方について説明します。修士論文でも博士論文でも書き方は同じです。 第１部 卒論クイックスタート 卒論とは？ 他人の真似ではないアイデアが、 それが理論的に可能である理由、 やってみた証拠、 どんなふうに役に立つか、 とともに記述されている、組織立った文書。 卒論は習作であり、基準は甘い。対外発表論文では第１条が「他人のアイデアより明らかに優れたアイデア」と厳しくなる。 「新しい意味を伝えることが、命題の本質である。」（ウィトゲンシュタイン） 標準的な卒論の構成 題目： 説明的なタイトルを付ける。例えば「人体計測装置の研究」では舌足らずであり、「赤外線平行投影法を用いた人体計測装置」とか、「海中でも使用可能な人体計測装置」などがよい。（私の上司の金出武雄氏の方式）。 要約
コンジョイント分析とは-商品の最適組合せ | シストラットコーポレーション
生活者から見た商品の実力度を商品要素別に測る コンジョイント分析 コンジョイント分析とは商品の最適組合せを探る手法 コンジョイント分析はアメリカでは調査会社の75％が使用経験があるという程ポピュラーなのに、なぜか日本ではまだ知られていない調査手法です。 シストラットはコンジョイント分析を日本で事実上最初に導入した企業です。 PSM分析と並んで、コンジョイント分析に関しては日本でもトップクラスの臨床例を持ち、双方ともに私たちの代表がシストラットを興す以前の1985年から28年間の経験とノウハウの蓄積があります。 コンジョイント分析とは、商品やサービスを構成する要素（規格や性能）の最適な組み合わせを探る手法です。 例えば、ミニコンポの場合を考えてみましょう。 ミニコンポが持つ規格や性能の項目といえば、 等々が上げられます。 コンジョイント分析では、生活者から見た要素の最適な組み合わせによる製品
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http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/30BSJ/murakami.pdf
https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/sym/S49_001.pdf
4209 意味微分(SD)法、マグニチュード推定(ME)法、一対比較法による評価の比較 : 室内視環境要素の心理的影響に関する研究・11 | CiNii Research
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https://www.jissen.ac.jp/kankyo/lab-maki2/_userdata/thesis/Paper01.pdf
https://www.kamishima.net/archive/2004-tr-jsai_kbs.pdf
バイアグラ通販ガイド | 欲しいお薬を通販で購入出来る！
データマイニング分野のクラスタリング手法（1） — クラスタリングを使ってみよう！ —
Data Use: TURF analysis | Article | Quirks.com
TURF analysis - Wikipedia