毎月第1営業日の午後1時以降に前月末データを掲載します。 2012年7月から2013年6月までは、マザーズにはTOKYO PRO Market上場銘柄を含みます。
その他統計資料 | 日本取引所グループ
毎月第1営業日の午後1時以降に前月末データを掲載します。 2012年7月から2013年6月までは、マザーズにはTOKYO PRO Market上場銘柄を含みます。
食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
アホのネットギーク、本物のクルクルパーだったことが判明 - 今日も得る物なしZ
【世論調査のお願い】安倍内閣の支持率が29.9％にまで下落したと報じられました（時事通信社、回答2000人）。ここでネットユーザーに限って調査をしてみたいと思います。「あなたは安倍内閣を支持しますか、支持しませんか？」 ※より正確なデータにするため投票後にリツイートをお願いします— netgeek (@netgeek_0915) 2017年7月19日 何の意味もない調査なのにアホのネトウヨが次々と集まってきてアホをさらけ出していて笑った。 11万票も集まってるので、偏向メディアがやってる電話調査よりかは民意を表してるかと思います。 ご参考までに。 pic.twitter.com/dg6IQKIqXD— ありふれた大学生 (@daigakuseiiitai) 2017年7月19日 つまりメディアの偏向報道に踊ろされているってことですね。ネットを使わない人は解らない。— はるちゃん (@fuk
渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。 はじめに 公式のプロフィールはLinkedInに掲載しております。 このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。 また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、いずれも特別に明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも
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
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
OPEN METI
経済産業省が保有する多様なデータ。そこには、あらゆるテーマにわたって日本経済の過去と現在が記録されている。OPEN METIプロジェクトは、これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、活用可能なオープン・データとして公開していくプロジェクトです。経済産業省が保有する多様なデータ。 そこには、あらゆるテーマにわたって 日本経済の過去と現在が記録されている。 OPEN METIプロジェクトは、 これらの膨大なデータを様々な切り口で紐解き、 活用可能なオープン・データとして 公開していくプロジェクトです。 経済産業省 〒100-8901 東京都千代田区霞が関1-3-1 代表電話 03-3501-1511 Copyright Ministry of Economy, Trade and Industry. All Rights Reserved. Supported by rhizomatiks
日経情報ストラテジー | 日経 xTECH（クロステック）
日経情報ストラテジー 2017年8月号 目次 総力特集 【永久保存版】改革に終わりなし IT経営不滅のキーワード／トップインタビュー 川田 達男氏 セーレン代表取締役会長兼最高経営責任者 30年間、奇跡的に変わり続けた IoTで大量生産のさらに先へ進む／ワークスタイル変革人の仕事術 GEヘルスケア・ジャパン 目指せ！ブリリアント工場、若手の… 日経情報ストラテジー 2017年7月号 目次 特集 ヤンマーのIoTとBI／特集 マインドフルネスの正体／トップインタビュー 高田 旭人氏 ジャパネットホールディングス 代表取締役社長 販売チャネルは手段、主役は商品 良さをとことん伝える会社でありたい 日経情報ストラテジー 2017年6月号 目次 特集 働き方改革のトップランナー／トップインタビュー 中川 政七氏 中川政七商店 代表取締役社長 十三代 ブランドをベースに商品は作るもの「日本の工芸を
2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
前回の書籍リストは、基本的には「そこそこ統計学のことは知っていて」「機械学習とはどんなものかというイメージがあって」「Pythonの初歩ぐらいはできて」「本を見ながらで良ければRを使える」人たちを対象にしたものでした。 なのですが、世の中そんな最初から基礎レベルであってもきちんとスキルが揃ってる人なんてそうそう多くないわけで*1、特に今の「ビッグデータ」「データサイエンティスト」ブームを受けて勉強を始める人のほとんどが完全な初心者でしょう。 ということで、僕が実際に読んだことがあったり人から借りて読んでみたり書店で立ち読みしたりしたものの中から、そういう初心者向けのテキストを5冊に絞って紹介してみます。なお、毎回毎回しつこいですが下のリンクから書籍を購入されても、儲かるのは僕ではなくはてななのでそこのところよろしくです（笑）。 データ分析の「考え方」を身に付けるために 色々評判の良いものも
ディスプレイ広告のクリック数改善のためのデザイン最適化に、ポアソン分布 / 負の二項分布によるGLMを使ってみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これはディスプレイ広告に限った話ではないと思うんですが、あるPC / スマホ上の何かしらのクリエイティブに対するクリック数がそのデザインの良し悪しによって左右されるということは、web業界ではよく知られているかと思います。 そういう場合「どんなデザインがクリック数を増やすのに有効か？」というのは、厳密にはきちんと条件統制をかけて実験計画法に基づいてデザインしたA/Bテストなどで調べるべきなんでしょうが、そこまで綿密にやっている余裕のない現場も結構多いはず。 そこで、今回は既に計測済みの各広告のクリック数（CTRでしか得られていないようであれば実クリック数に直すものと想定する）データが得られているものと仮定して、それを各広告のデザイン要素を表すインデックス（二値orカテゴリカルデータ）のデータと組み合わせて、「どんなデザインをすればクリック数が増えるか？」を推定するというケースを想定してRで
コラム：サンプル数とは何か？／独立行政法人 労働政策研究・研修機構（JILPT）
JILPT研究員 堀 春彦 「サンプル数」という用語の氾濫 サンプル数とは何だろうか。アカデミックな研究雑誌で計量分析を行っている論文には必ずといってよいほど登場してくるのが、このサンプル数という言葉である。分析の対象となったデータの観察個数を示すものとして使用されている。われわれの周りには、このサンプル数という用語が氾濫している。しかしながら、このサンプル数という言葉を統計学辞典で検索しても、決してお目にかかることはない。あまりにも当たり前の用語なので、統計学辞典には掲載されていないのだろうか。 以前、執筆した論文を恩師に送付したところ、恩師から「あなたは研究者をやっている資格がありませんね。」と記されたメールを受け取ったことがあった。そこには、データの観察個数を示すために使ったサンプル数という用語の間違いが指摘されていた。データの観察個数を示すとすれば、標本の大きさ（サンプル・サイズ）
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