「あのグループのあの子、どこかで見た気がする」を解決したい。追加・修正情報お待ちしてます。
様々な資料ではデータをわかりやすく示すためグラフが用いられています。 グラフで示されているデータを他のデータと比較したり、表示の方法を変更したりしたくなることがありますが、元データが入手できない場合は画像からデータを抽出する必要があります。 目盛りをみながら手で数字にしていくのは大変な作業ですがWebPlotDigitizerというウェブアプリをつかうと比較的簡単にデータを抽出することができます。 使い方 WebPlotDigitizerは折れ線グラフ、棒グラフなどに対応しています。 今回は例として折れ線グラフからデータを抽出してみます。基本的な使い方は他のグラフでも同じです。 下記リンク先の「Launch App!」をクリックするとアプリの画面が開きます。 WebPlotDigitizer - Extract data from plots, images, and maps 画像の読み
直近における老衰による死亡者、死亡者率歳と共に体が衰え、生命活動の維持が困難になることで死に至る状況を老衰(死)と呼んでいる。医療体系や高齢化の状況を推し量る一つの指針でもあるこの老衰の現状などを厚労省の人口動態調査における人口動態統計から確認していく。 まずは「老衰(死)」の明確な定義。歳をとるにしたがって体を構成する細胞や組織の機能が低下することを老化と呼んでいるが、その老化現象により生命活動能力が衰退し、生命維持が困難となり、多臓器不全で死に至った場合、それを老衰死と呼ぶことになる。厚生労働省が発行している、最新版の死亡診断書(死体検案書)記入マニュアルによると、死因として「老衰」が当てはまるのは、 とある。ただし老衰から他の病態を併発しての死亡の場合は、直接死因はその病態、その病態の原因として老衰を記述することとなる。 最新値となる2015年分の年齢階級別・老衰による死亡者は次の通
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誰もが関心を持つ年収分布ですが,官庁統計では,おおむね100万円刻みの分布が示されています。200万円台は何人,300万円台は何人,・・・1500万円以上は何人,というデータです。 これをグラフ化するとなると,各階級が全体に占める割合(%)を出し,それらをつないだ折れ線を描くのが普通でしょう。これがいわゆる,年収分布曲線です。 しかし,多くの属性の分布を比較しようという場合,何本もの曲線を描くことになります。たとえば,20~50代の5歳刻みの年収分布を比べる場合,8本の曲線を盛り込むことになり,非常に見づらくなります。グチャグチャです。 私は,この難点をクリアする技法として,面グラフによる表現を思いつきました。いくつかの事例を見ていただきましょう。まずは,男性有業者の年収分布の変化図です。 どうでしょう。年齢層ごとの年収分布を上から俯瞰する図法です。「失われた20年」と形容される,90年代
この連載では、独自に収集したデータを使って、みんな知ってるようで知らないニコニコ動画の現在を紹介していきます。第7回も夏コミにちなみ「東方」「艦隊これくしょん」タグを取り上げてみたいと思います。連載一覧はこちら。 明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β幹事。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2013』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった近著に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』(イースト・プレス刊)。右の画像は筆者を擬人化?して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 ■Amazon.co.jpで購入 若い男の子たちの多い「東方」タグ 「東方」は「東方Project」に関連する動画のタグです。「東
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世界各地に調査パネルを有するアメリカの調査機関comSCOREの日本支社コムスコア・ジャパンは2013年2月19日、同社のオンライン上の動画サイトに関する包括的な調査手法「ビデオ・メトリックス(Video Metrix)」で分析した、日本の動画ストリーミングサイトの最新利用状況に関するレポート(2012年12月分)を公開した。今回はその資料の中から、利用者上位3サービスであるGoogle(YouTube)、Dwango(ニコ動)、FC2(FC2動画)の利用者の内訳を見ていくことにする(【発表リリース】)。 今調査結果はcomSCOREにおける、3秒以上のストリームを計測対象とし、PCからのストリーミングを可視化した、オンライン上のストリーミングの消費について計測したデータ「ビデオ・メトリックス(Video Metrix)」を元にしている。詳細は【公式サイト上の解説ページ】にて解説していると
この図は、原子力発電、火力(石油)発電、火力(石炭)発電、それぞれが生み出す平均電力生産量とそれに伴い発生する平均死亡率を比較した物です。 Nuclear(原子力) Oil(石油) Coal(石炭) death rate per watts produced (電力生産量当たりの死亡率) 参照元の記事はこちら。 Deaths per TWH by energy source http://nextbigfuture.com/2011/03/deaths-per-twh-by-energy-source.html この誇張されたインフォグラフィックスの元となっているデータはこちらです。 % of world energy production(世界のエネルギー生産比率[%]) Deaths per TW/h(「テラワット/時」当たりの死亡者数) Many Eyes : Deaths per
先日【Facebookの利用者数と増加率上位国(2010年12月末分)】で紹介した、Facebookの公式データを取得・分析しているNick Burcher氏による【公開情報サイト】にて、1月6日にFacebookとツイッター(Twitter)の2010年におけるデータをまとめてグラフィック化した「インフォグラフィック」が掲載された。元をたどるとインフォグラフィックの公開などを行っている【digital surgeons】で掲載されていたもので、シンプルで両ソーシャルメディアの現状が良く分かる図となっている。今回はこのデータをもとに、Facebookとツイッターの現在(よりちょっと前)事情をいくつかグラフにまとめて見ることにした。 「現在(よりちょっと前)事情」としたのは、今回データを引用したグラフのデータ抽出元一覧を見ると、中には2010年3月時点のものもあるため。ソーシャルメディアの進
先に【出版物の売り場毎の販売額推移をグラフ化してみる】で記したように、出版物の販売額の調査データを収録した書籍【2010年版『出版物販売額の実態』を調達】し、各種データの精査を始めている。今回は書店の売上などの営業成績についてグラフを生成し検証を行う。直近データについては先日帝国データバンクの調査したものを元に【出版業界の決算状況をグラフ化してみる】でまとめているが、今回はもう少し対象が広い範囲のものを、違った視点から眺めることができる。 ぱっと見で分かるのは、売上高上位の企業が軒並み2008年と比べて2009年では売上を落としていること。一方でジュンク堂を筆頭に、フタバ図書や三省堂など、健闘を見せる書店も多いのが分かる。またこの類の記事では必ず登場するヴィレッジヴァンガードコーポレーションも、当然のことながら売上増(ただし同社は2009年の新規出店数59店で第一位を見せており、店舗数の増
ツイッターが2007年3月にSXSWのイベントで一般的にお披露目されてから、ツイッターは圧倒的な成長を遂げながら常にFacebookと比較されてきた。ツイッターのユーザー数やトラフィック、毎秒のツイート数などのデータは常に新しいデータが発表され続けその成長を皆に知らしめている。 さて今回ブログヘラルドではそんなツイッターの成長度合いを一枚のインフォグラフィックで表現することにしてみた。 公開されている様々なデータを元に作成したのだが、改めて我々自身も驚かされるデータが多数あった。FacebookやMySpaceとの比較、また米国はもちろん世界でのツイッターの普及率やユーザー層など様々なデータを紹介している。 是非楽しんでほしい! (画像をクリックすると拡大版イメージが、また画像の下部から印刷用画像もダウンロードできます) [A4印刷用はこちら] [A3印刷用はこちら]
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
■ Winny媒介型暴露ウイルスによるファイル流出被害発生件数の推移 その2 昨年3月2日の日記に書いた「Winny媒介型暴露ウイルスによるファイル流出被害発生件数の推移」について、その後の状況を調べた。集計方法は同じ。グラフの表示方法を若干改良した*1が、読み方の注意点は前回と同様である*2。 図1は、1日当たりの流出ファイル流通量(赤い点)(目盛りは左の縦軸)と、1日に新たに発見された流出ファイルの数(緑の線)(目盛りは右の縦軸)と、1日に新たに発見された同トリップ数(青の線)(目盛りは右の縦軸)の推移である。暴露ウイルスは一度に複数のファイルを放流し、その個数もまちまちであるので、緑の線は大きく変動する。被害発生件数は青の線で読み取ることができる。 暴露ウイルスの被害は減少傾向にあるようだ。2007年5月に被害が急増した*3が、2007年8月には元に戻り、その後は減少が続いた。ただし
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