今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか? 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート(過小報告)となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
新型コロナウイルス感染症(国内事例) 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります(詳細) (現在患者数 前日より増加 前日より減少) credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT(厚生労働省、各都道府県公表データの集約) DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
This project wields data from the Global Human Settlement Layer, which uses “satellite imagery, census data, and volunteered geographic information” to create population density maps. In parts of the world where census data is unreliable (e.g., India, China), population density was visibly noisy on the maps. Using this data for research purposes has a number of caveats, and most are very well deta
It's your data. We're the people making it easier to move around. DTI is a nonprofit organization dedicated to empowering technology users to transfer data from one service to another. DTI builds on and extends the past years of work on the Data Transfer Project (DTP). Three contributors — Apple, Meta, and Google — came together to support the creation of DTI to continue and expand the work of bri
Photo By Better Than Bacon CC BY 2.0 現在、日馬富士による暴行事件で相撲界は賑わっていますが、その中でもそうした騒動の問題を起こす中心に横綱がいるというのは誠に残念と言わざるを得ません。そんな中、先の場所で白鵬が優勝しました。彼は実はすでに40回も優勝していて、さらに横綱歴が10年らしいです。結構長い間横綱なんだなというかんじですが、そもそも今までの横綱というのは、普通どれくらいの間横綱でいつづけるのでしょうか?横綱の時期の一番長い、もしくは一番短い力士は誰なのでしょうか?さらに、横綱の時期の長い力士というのは、短い力士に比べて何か特徴があるのでしょうか?例えば、モンゴルなど外国人力士というのは日本人力士に比べて長いのでしょうか、それとも短いのでしょうか? 今日はこういった質問に答えるべくデータサイエンスの手法を使って分析をしてみたいと思います。方針とし
はじめに 筆者は「ポリタス」「ゼゼヒヒ」などのウェブ・メディアの開発に関わってきたエンジニアです。技術とメディア運営をつなぐことに関心があり、そのためのツールとして「データ・ジャーナリズム」の研究と実践にチャレンジしています。 今回は「東京都議会議員選挙」を題材にしました。投票を行う際に、対象の候補者についてざっくりとした情報を得られるようにしたいというのがゴールです。そのために、東京都議会議員選挙の候補者情報をJSONデータ化し、そのデータを使ったウェブサイトを構築しています。 この記事は、データ収集のプロセスにフォーカスをあてたものです。別途、このデータを利用したサイト構築(React + Redux + Material-UI + GitHub Pages)についての記事を執筆予定です(2017.7.4: 後編として、政治ハック:2017年東京都議会議員選挙の候補者情報サイトをRea
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