論文の書き方 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
どのようにして論文を書いているかを尋ねられることが最近よくあります。場当たり的に回答することが多かったのですが、このことについて改めてしっかり考えて公開することにしました。 ここで扱う内容は、科学者とはこうあるべき、という理想論ではなく、等身大の大学院生がいかにして論文を捻りだすかという実践的な方法論です。科学者の規範に照らすと適切ではない内容もあるかと思いますがご容赦ください。その代わり、現役の大学院生にとってはただちに活用できる内容になったと思います。 以下では時系列に沿って各段階の方法について述べていきます。 アイデアを考える まずは論文のアイデアを収集します。僕は普段からネタ帳にアイデアを書き溜めていき、論文を書こうと思い立ったタイミングでその中からアイデアを一つ（または二つの組み合わせ）を選んで作業をはじめます。 どのようにアイデアを得るかはあまり一貫性がありません。ここでは代表
元Googleデータ科学者「人生をうまくやるコツってめちゃシンプルだよねー」
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AppSheet で社内アプリを作成しよう（データから作る編）｜ヨシヅミ-吉積情報株式会社｜Google 認定プレミアパートナー
AppSheet は、ノーコードでアプリを作れる開発プラットフォームです。 2020年1月にGoogle が買収し、Google Cloud のサービスの1つになりました。 本記事では、Google の ノーコードツールとして今大注目の AppSheet を使って社内アプリをデータから作る方法を図解付きで徹底解説します。 この記事はこんな利用者・管理者の方にお薦めです。 AppSheet について興味があり、どんなことができるのか知りたい AppSheet についての基礎・概要をしりたい これから AppSheet を始める方はこちらの記事が参考になります。 まずははじめよう！AppSheet アカウントの作成方法について これで解決！AppSheet の英語UIを日本語化する方法 AppSheet とは AppSheet とは、Google Cloudが提供するノーコード開発環境で、もと
Illustrator入稿・印刷データ作成方法/注意点｜データ作成ガイド｜ネット印刷WAVE
ご入稿のためのデータ作成に際し、以下の項目は必ずご確認ください。 ※データ不備がある場合は、印刷工程へ進むことができません。 データの再入稿もしくはご指示のご連絡が必要となり、受付日が延びる場合がございます。 データ作成の際は十分にご注意ください。
EU一般データ保護規則(GDPR)への対応に向けたやるべき事まとめ – 週休７日で働きたい
EUの個人情報保護に関する新しい法律(General Data Protection Regulation)が2018年5月25日から施行される。EUの居住者に対してサービスを提供していて個人情報を取り扱っている業者は、たとえ個人であろうとも遵守義務が課せられる。 最近多くのサービスがプライバシーポリシーの改定を行っているのはそのためである。個人で作っている自分のサービスにもEUのユーザが沢山いるので、そろそろ対応しなければならない(遅い)。 今回はEUの法律によるものだが、内容は至極真っ当な、客観的に見れば当たり前のルールだ。将来的には事実上のデファクトとなり、アメリカや日本もこの法律に倣うのは時間の問題だろう。だから「日本人向けのサービスだから大丈夫」とほったらかしにしている業者は後々痛い目に遭うだろう。 Twitter社がパスワードをログに記録していた件は記憶に新しいが、今これが公に
ルーター使えばウイルス対策は不要？ - 日経トレンディネット
ルーターを使ってインターネットに接続していても、ウイルス対策ソフトは必ず使うようにしましょう。ルーターは、アドレス変換の機能やTCP/IP通信で使うポートを開閉する機能があります。これらの機能はウイルスなど、インターネットからの攻撃の一部は防げますが、中には防げない攻撃もあるからです。 例えば、メールの添付ファイルに含まれたウイルスなどはルーターでは防御できません。これはウイルスがメールとしてパソコンに取り込まれてしまうためです。また、インターネットなどからダウンロードしたソフトに含まれるウイルスも検出できないのです。 ではルーターはどのような攻撃なら防げるのでしょうか。インターネット上のTCP/IP通信では、グローバルIPアドレスを使って相手のパソコンなどとデータのやり取りをします。グローバルIPアドレスは、通常インターネット接続時に1個、プロバイダーから割り当てられます。ルーターは、こ
二分探索 - Wikipedia
二分探索（にぶんたんさく、英: binary search、BS）やバイナリサーチとは、ソート済み配列に対する探索アルゴリズムの一つ。 概要[編集] ソート済みのリストや配列に入ったデータ（同一の値はないものとする）に対する検索を行うにあたって、 中央の値を見て、検索したい値との大小関係を用いて、検索したい値が中央の値の右にあるか、左にあるかを判断して、片側には存在しないことを確かめながら検索していく。 大小関係を用いるため、未ソートのリストや大小関係の定義されない要素を含むリストには二分探索を用いることはできない。 n個のデータがある場合、時間計算量は[1]である（O記法）。 n個のデータの中央の値を見ることで、1回の操作でn/2個程度（奇数の場合は(n-1)/2個、偶数の場合はn/2個または(n/2)-1個）の要素を無視することができる。 例[編集] 具体例を示す。 データが見つかる例
(保存版:随時更新)データ分析ハッカソンやる時の便利なチュートリアル集 by Team AI - Qiita
(English follows) 我々Team AIは渋谷で毎日機械学習勉強会・データ分析ハッカソンを開催しています。 コミュニティを東京中心の100万人にするのが目標です。 日本中・世界中にこのデータ分析のムーブメントが広がると良いなと思っているので、 データ分析ハッカソンをやるときに便利なチュートリアルをまとめました。 とても楽しいので、皆さん、特に地方の皆さんは是非ご自身でやってみてくださいね！ Team AIとしても協力します。 #初めての方は下記でKaggle/特にKernelの使い方をざっと眺めてください まずはこれを観て！ 石井が作ったKaggle Kernel機能の解説(生産性が上がります!)=> https://www.youtube.com/watch?v=HkJmnpBjiI0 DataSetが沢山並んでいるここで、いいねが沢山ついている興味あるデータセットをクリッ
不動産売買の「買い主不利」はもう終わり!? おたに 小谷祐一朗氏｜超える技術｜日経BizGate
記事保存 日経BizGate会員の方のみご利用になれます。保存した記事はスマホやタブレットでもご覧いただけます。 2014年から2015年にかけて、オープンデータやビッグデータに関連する数々の賞を獲得した新手のサービスがある。住宅の間取りや構造、町や駅のブランド力などを多面的に考慮しながら不動産物件の販売価格を予測する「GEEO（ジーオ）」だ。買い主が不利になりがちな市場の不均衡を是正すべく、同サービスを単独で開発したデータサイエンティストの小谷祐一朗氏に、新サービスの立ち上げの経緯と国内におけるビッグデータ活用の課題を聞いた。 ――公開されたデータを駆使して不動産価格を査定するサービス「GEEO」が注目されています。その立ち上げにあたって、どういった問題意識があったのでしょうか。 小谷 祐一朗（おたに ゆういちろう）氏 おたに代表取締役 米国の大学院でデータ分析を学ぶ。帰国後の2010年
マーケター必見！ 総務省の｢統計ダッシュボード｣のスゴい充実度
総務省はこのほど、国勢調査や経済センサスなど国勢に関する統計データを｢統計ダッシュボード｣というウェブサイトにまとめ、公開をはじめた。総務省がもつ統計データを、表示する数値やグラフを動的に切り替えられるグラフィカルなシステムと組み合わせることで、広く活用してもらうことが目的だ。これが非常によくできているのだ。 ｢統計ダッシュボード｣では、約5000の統計データを｢人口・世帯｣｢労働・賃金｣など17の分野に整理して収録。グラフは全部で55種類あり、サイト上で関連データの追加や削除、時系列比較や地域間比較などが可能となっている。 総務省のリリースによれば、特にビジネス（民間）での利用について｢オープン化された公的データを地域やビジネスの視点から活用し新たなアイデアを創出｣することを狙いとしている。
グーグルが3兆5000億円を投資し、クラウド業界に宣戦布告
グーグルの幹部にとって、聞き飽きた質問があるとすれば間違いなくこれだ。 ｢クラウド市場で、どうやってアマゾン、マイクロソフトに追いつくつもりですか？｣ グーグルの答えは単純明快。これまでどおりだ。テクノロジーを駆使し、信頼性を高め、価格をリーズナブルに設定し、他社と差別化できる要素を十分に盛り込んで顧客を引きつけるだけだ、と。 そしてグーグルが大手顧客を獲得した時、誰もが思い知る。グーグルが乗り出せば、顧客が集まる、ということを。 2日間にわたって開催されたGoogle Cloud Next '17の初日は、そんな幕開けだった。新しいサービスの発表は2日目に回され、代わりにクラウド部門の責任者であるダイアン・グリーン（Diane Greene）氏は3時間におよぶ基調講演で、人気顧客の事例を紹介した。同社CEOサンダー・ピチャイ氏、会長のエリック・シュミット氏も登壇し、会社のサポートとコミッ
「日本の生産性は先進国に比べて低い」という数字を疑って見る～1人あたりという罠～ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
第三次安倍内閣で「働き方改革実現会議」のテーマとして「賃金引き上げと労働生産性の向上」が取り上げられるほど、いま日本の「低い労働生産性」が話題になっています。 また、ここ数ヶ月に間に「生産性」に関する書籍が相次いで出版、文中で日本の労働生産性が低い理由が指摘されており、これがソーシャル上で多くの話題と共感を得ています。 ところで、日本の労働生産性は本当に低いのでしょうか。 その数的根拠は何でしょうか。ちょっと気になったので調べてみました。 そもそも「労働生産性」とは何か？認識の統一を図るため、まず労働生産性の定義をハッキリさせます。 「生産性」とは一般的には「産出量（アウトプット）÷ 投入量（インプット）」を指します。インプットに対してアウトプットが多いほど生産性が高いことになります。 ただし世間巷で喧騒されている「日本は先進国の中で労働生産性が一番低い！」という文脈における「労働生産性」
聞いてはいけない 残酷すぎるデータ4
自殺率 昭和30年代は20代が高かったが、今世紀は…… いつの間にか、本連載も18回目になりました。「データで社会を読み解く論稿」ということで、自由奔放に書かせていただいていますが、「たまには、読者のビジネスマンの参考になるようなネタを……」というのが編集部さんのホンネでしょう。 私はビジネスのノウハウなど微塵も知りませんが、データを効果的に表現するユニークなグラフ技法の紹介はどうかな、と考えました。現代は「エビデンス」の時代。企画立案の会議などでは、データを交えたプレゼンテーションが求められることが多いでしょう。 その時に力を発揮するのがグラフですが、このような見せ方のグラフ技法はどうか、という提案をしてみようと思います。私のエゴが入った作品ばかりで、皆さんの参考になるか分かりませんが、気軽に読んでいただければ幸いです。 まずは、自殺率のグラフです。 初っ端から物騒な話題ですが、社会病理
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
saekiの日経225先物・オプション生活日記 : オプション過去データを入手しよう - livedoor Blog（ブログ）
サラリーマン投資家saekiがオプション取引をメインにコツコツ"差益"を重ねる投資日記。放置系ポジションを主体に「賢明なる放置家」への道を突き進む。スイング→デイトレ→バリュー投資→システムトレードと失敗投資を繰り返し、ようやくローリスクのオプション裁定取引を手法とする投資方法にたどり着いた、その投資生活の一部始終と自分への戒め、日々の研究、投資家としての成長を記録する。 検証大好きの私は、オプションの世界に足を踏み入れるときも、先ずは優位性の確認から、とばかりにNET上の過去データの入手から始めました。ただ、無料で、となると、どれだけ探してもFLABOさんかP社の過去データページしかなく、最大で3年分、それもところどころデータなしと言う検証環境を甘んじて受け入れていました。有料であればoptistや大証から入手できることは分かっていましたが、使えるフォームでもらえるかどうかも分からないデ
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Datos Económicos - Ministerio de Economía
チャーン（退会率）との戦い方
人工知能開発のアプローチ３つと、人工知能による「ひらめき」及び感情の獲得（『クラウド からAIへ』書評1/2） | 希望は天上にあり
