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プロ野球中継 vs パワプロ 広告効果は同等 ニールセン分析 | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
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南北戦争で南部の奴隷所有者達は奴隷制を守る為に自らも武器を取ったのか？
ア㊙️イさんのお尻 @bot99795157 「戦う理由:南北戦争における奴隷所有と従軍」として追加しておいたのだ〜。 ア㊙️イさんのお尻と学ぶ統計学 - Togetter togetter.com/li/1342003 2019-09-23 18:23:29 ア㊙️イさんのお尻 @bot99795157 奴隷制の存続を巡って争われたアメリカの南北戦争では、南部の「奴隷州」は連合国として戦うことになるんだけど、果たして奴隷の所有者達は奴隷制を守る為に自らも武器を取ったのか？未だに論争が続くこの問題に大規模なデータ分析で迫った研究が最近出版されたのだ。かなり長いまとめなのだ！ (1/27) pic.twitter.com/qTdm9QjFzU 2019-09-23 17:32:07
エアコンが冷えすぎる問題をIoTで分析してみる - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 今年の夏は暑かったですね。エアコンが大活躍だったわけですが、多くの家庭で 「設定27度なのにエアコン冷えすぎてない？」と感じる人がいたと思います。 個人差の場合もありますが、うちの場合は計測してみると、明らかに冷えすぎていました。 エアコンの制御の仕組み エアコンはリモコンで設定温度を27度とかにして信号を送ると、その温度になるように稼働します。 エアコンの中に気温を計測するセンサがあり、部屋の気温を設定温度に近づけようと動きます。 以下は26度設定でエアコンをつけた場合の気温の推移です。計測方法などは後述します。 この場合、24.7度付近でギザギザしながら安定していることが分かります。 このときのエアコンの消費電力をグラフにすると、このようになります。 エアコン消費電力 稼働していないときは消費電力がほとんど0になり、稼働しているときは150W程度消費している
データサイエンティストを目指して勉強した1年間まとめ - Qiita
はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全てはビジョン（あるべき/ありたい姿）を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮説検証、必要なデータの準備と、ビジョンの実現に向けたデータ分析ができるようになります。勿論、ビジョンが明確であれば良いというものではないかもしれません（必要なデータが集められない等）が、少なくとも、意味のない作業を減らすことは可能だと考えられます。 逆にビジョンが明
事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました
元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって１年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。 元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。 根本的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の３つが必要だと思われる。 1. 統計能力関係及びそのプログラミングや可視化能力 2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力 3. 上を基にしたコンサル能力 私能力的には１がやや強く、その次に２がまぁまぁそして３はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。 入社理由データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事
米国500社の財務諸表ビッグデータ分析で見えた7つの事実 - データで見る世界
最近よくビジネスニュースというか経済ニュースを見ていて思うんですが、注意しないと各企業についてバイアスがかかるリスクがあるなぁと。メディアが悪いと言えばなんとなく悪い感じがしてきますし、賢い人がすごいと言えばなんだかすごい気がしてきます。具体的には、Amazonの戦略がすごい！とか、Appleは税金を納めてなくてひどい！とか、そういうニュースを真に受けてしまっている自分に気がつきます。これはよくないですね。事実ではなく、他人の意見に支配されています。 ではどうすればいいのでしょう？メディアを遮断すればいいのでしょうか。それとも、他人の意見を全て否定すればいいのでしょうか。 バイアスを取り除く方法はただ一つ。データ分析です。データは嘘をつきません。賢そうな人の意見を鵜呑みにするのではなく、自分で生のデータを分析すれば、事実にたどり着けます。 企業について知るためには、財務諸表をひも解くのが一
[PDF] 「失業率と犯罪発生率の関係： 時系列および都道府県別パネル分析」
OSIPP Discussion Paper : DP-2010-J-007 「失業率と犯罪発生率の関係： 時系列および都道府県別パネル分析」† (The relationship between unemployment and crime: evidence from time-series data and prefectural panel data) September 10, 2010 大竹文雄 (Fumio Ohtake) * 小原美紀 (Miki Kohara) ** * 大阪大学社会経済研究所 教授 Professor, Institute of Social and Economic Research, Osaka University ** 大阪大学大学院国際公共政策研究科（ＯＳＩＰＰ）准教授 Associate Professor, Osaka School of
データ分析の「7つの進化のステップ」を今一度おさらいしてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
2016年最初の記事ということで、もはや1月下旬に差し掛かりつつありますがこちらでは改めて、あけましておめでとうございます＆本年もよろしくお願いいたします。 で、新年一発目のお題は。。。実は似たようなお題で過去にも記事を書いていますが（笑）、年も改まったことなので今一度備忘録的におさらいしてみたいと思います。観点としては、どちらかというと「これからデータ分析のカルチャーを職場に導入していくとしたらどうやってステップアップさせていくか」みたいなところです。なお過去記事はこちら。 この辺の話題を踏まえながら、過去記事リンクのオンパレードで恐縮ですがちょっと一席やってみます。なお以下に挙げる「ステージ」はあくまでも一例であり、業界によってはもっと高度な方向に展開させられる（orもっとプリミティブなレベルに留まる）こともあるので、参考程度に見てもらえればと。 特にここでは「まだデータ分析を始めてい
杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
ガンプラ生産システムで64個の問題を分析しすべて解決
1. 新しい生産管理システムを導入したが，旧システムとの二重利用が続いた 2. 利用部門から新システムの問題や改修要望が噴出し，積み残しが64個に 3. 問題/要望を分析して集約し，その3分の2を三つの対策で解決した 富士山のすそ野の近く，静岡県の郊外に“ガンダムの聖地”がある。バンダイのプラモデル事業の拠点であるBHC（Bandai Hobby Center），通称「ガンダム工場」だ。 BHCでは，主要部材であるランナー（枠につながったプラモデル部品）のうち多色のものを製造する。単色ランナー製造，外箱製造，ポリ袋製造，最終箱詰めなどは，工程ごとに協力工場に委託している。これが，同社のガンプラ（ガンダムのプラモデル）製造体制の大きな特徴だ（図1）。
分散型メッセージングミドルウェアの詳細比較 | POSTD
メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス（brokerless）とブローカード（brokered）です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違
「イスラーム国」による日本人人質殺害予告について：メディアの皆様へ-中東・イスラーム学の風姿花伝
池内恵（いけうち さとし 東京大学准教授）が、中東情勢とイスラーム教やその思想について、日々少しずつ解説します。有用な情報源や、助けになる解説を見つけたらリンクを張って案内したり、これまでに書いてきた論文や著書の「さわり」の部分なども紹介したりしていきます。
Amazon RedshiftとTableauによるビッグデータ分析 〜 Tableau Desktopを使ってみた 〜 | DevelopersIO
お盆真っ盛り＆暑さ最高潮＆夏休みムード漂う今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。 最近はAmazon Redshiftに関して色々調査実践等を行なっているのですが、Amazon Redshiftで収集したビッグデータを扱う『分析ツール』もまた欠かせないものであると思います。今回、BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールとして『Tableau』という企業の製品が良い感じですよ、という情報を得たのでトライアル版を導入し、動作確認やRedshiftとの連携等を試してみました。 目次 Tableau Softwareとは Tableau Softwareの製品一覧 Tableau Desktopを試しに使ってみる Tableau Desktop: オンライン無料入門トレーニング Tableau製品に関する各種ドキュメント Amazon Redshiftとの連携 まとめ Tableau So
マネーボールはもう古い？低予算アスレチックスの新戦略
福島良一●解説 analysis by Fukushima Yoshikazu photo by Getty Images 今シーズンもオークランド･アスレチックスが絶好調です。６月11日現在、40勝26敗・勝率.606とリーグで唯一勝率６割以上をキープし、激戦区と言われているア･リーグ西地区で強豪チームを抑えて首位に立っています。他球団に比べてアスレチックスの予算は少なく、2012年のチーム総年俸は30球団中29位、2013年は26位、そして今年は27位。限られた予算で遣り繰りせざるを得ないため、毎年のように主力選手を放出しています。しかし2012年、2013年ともに地区優勝を果たし、今年も３連覇しそうな勢いです。なぜ、アスレチックスはこんなにも強いのか――。今回はアスレチックスの強さの秘訣について触れたいと思います。 現在チームトップの７勝を挙げているスコット・カズミアー アスレチック
2時間で作るカスタマージャーニーマップ――実例とともに考える新しい「おもてなし」のカタチ | 顧客の行動パターンを理解するためのカスタマージャーニーマップ入門
カスタマージャーニーマップを使う3つのメリット顧客体験の分析にカスタマージャーニーマップを使うメリットとして、次の3つが挙げられます。 視野が広がるWeb担当者が考える施策は、PCやモバイルなどの媒体に視線が向きがちです。しかし、顧客の行動文脈から施策を考えるようにすると、もっと広い視野で施策を検討できるようになります。PCやモバイルだけにとどまらないリアルとの連携や、普段はあまり思いつかないような施策の立案が可能になります。 複雑なデータが直感的に把握できる顧客の体験は、「目的」「行動」「タッチポイント」「思考・感情」など、さまざまな要素の集合として構成されています。これらのすべてを把握することは非常に困難ですが、カスタマージャーニーマップを活用することで全体を見渡せるシンプルな形に整理できます。 施策立案が考えやすくなるカスタマージャーニーマップは、顧客の体験の中でも特に「行動と媒体」
観光客はどこに行ってるの？ 位置情報のデータから分かったこと
観光客はどこに行ってるの？ 位置情報のデータから分かったこと：仕事をしたら“人の移動”が見えてきた（前編）（1/5 ページ） 「秘宝探偵キャリー」や「プロ野球PRIDE」などスマートフォン向けゲームでヒットを飛ばしているコロプラが、ちょっとユニークな分析をしている。「位置ゲー」と呼ばれる同社のゲームに蓄積される位置情報を統計処理し、“人の動き”をさまざまな角度から解析しているのだ。 「位置ゲー」というのは、スマートフォンや携帯電話の位置情報を利用したゲーム。例えば、自分が実際に移動した距離に応じてゲームで使えるポイントがもらえ、そのポイントを使ってバーチャルな自分の街をつくることができる。ユーザーが登録した位置情報の累計回数は20億回（2013年11月現在）を超えていて、そのデータを使えば「どこで何人が、何時に位置登録をしたのか。どこから来たのか、どこへ行ったのか、距離はどのくらいなのか」
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