特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
特集 すぐ書ける、すぐ伝わる「超スピード文章術」大全 伝わる文章、バカの文章 文章力が上がる！ センス不要！ 永久保存版◎0秒で伝わる文章術「6つの大原則」 知らないと頭が悪く見える！ プロが誌上添削！ 今すぐ直したい「悪文」15の法則 目次詳細へ プレジデントストアへ 予約購読 2024年1月15日(月) 環境フォト・コンテスト / プレジデント「第30回 環境フォト・コンテスト2024」入賞作品を発表！ 2023年1月13日(金) プレジデント / 環境フォト・コンテスト「第29回 環境フォト・コンテスト2023」入賞作品を発表！ 2022年1月14日(金) 環境フォト・コンテスト / プレジデント「第28回 環境フォト・コンテスト2022」入賞作品を発表！ 2021年2月8日(月) プレジデント読者のみなさまへお知らせ 2021年2月8日 2021年1月8日(金) 環境フォト・コンテ
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
年収ラボ-最新の平均年収・給料・賃金動向を調査-
100以上の業界と3,500を超える企業の年収データを平成26-27年版に更新。 気になる業界や企業をランキング形式で掲載。各企業ページには平均年収をはじめ、売上高や利益推移のグラフも掲載。 17.07.03 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(5月分) 更新！完全失業率の推移(5月分) 17.06.05 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(4月分) 更新！完全失業率の推移(4月分) 17.05.01 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(3月分) 更新！完全失業率の推移(3月分)
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
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日本人は｢人口急減の恐怖｣を知らなすぎる | TKO木本の｢基礎から知りたい｣ | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
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どういうときにどんなグラフを使えばいいかが一発でわかるチャート - IDEA*IDEA ～ 百式管理人のライフハックブログ ～
ドットインストール代表のライフハックブログ
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
ネットには「無料」で貴重な情報がたくさんある。統計学の教科書から、戦略コンサルによる「変革」の指南書まで、様々なコンテンツをまとめてみた。 OpenIntoro - 統計学の教科書 436ページの統計学の教科書が無償ダウンロード(PDF)可能。Openintroという米大学の教員などが「オープンソース」の試みとしてまとめた仕事で素晴らしい。編者の一人のミシガン大の教員によるCourseraの講座もある。 PDFファイルはこちら BCG - 「企業変革」の手引き 戦略コンサルのBCGによる「変革」の指南書。167ページのPDFが無償でダウンロード可能で、Kindleファイルも提供されています。かなり包括的に整理されており非常に参考になります。トップコンサルファームのこういった資料も無料で提供されるというのは本当にいい時代です。 PDFファイルはこちら Kindleファイルはこちら SaaS
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 工学系の大学生なら絶対に触れるはずのフーリエ変換ですが，「イマイチなにをしているのかよくわからずに終わってしまった」という方も多いのではないでしょうか？ 難しいのに加えて，教科書もちょっと不親切で，いきなり論理が飛躍したりするんですよね(僕の理解力の問題かもしれませんが) 僕がフーリエ変換について学んだ時に，以下のような疑問を抱きました． 出来る限り難しい式変形は使わずにこれらの疑問を解決できるようにフーリエ変換についてまとめてみました!! 多少厳密性を欠いても，とりあえず理解するという目的の記事なので，これを読んだあとに教科書と付き合わせてみることをおすすめします． それでは，いってみましょう!! 今回の記事は結構本気で書きました． フーリエ変換の公式 今回のゴールを確認するべく，まずはフーリエ変換及びフーリエ逆変換の公式
日本経済のネタ帳
全国 日本全体の経済を表す統計データをご覧いただけます。人口やGDPなどの各項目において、30年におよぶ長期的な推移をグラフで確認できます。
「人工知能」ブームに乗り遅れた！という方々に捧げる人工知能（機械学習）まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: A Health Blog via Visual Hunt / CC BY-SA) 「人工知能」ブームが本格化してまだほんの数ヶ月だと思うんですが、気がついたらTV含む大手メディアが皆こぞって毎日のように「人工知能」を取り上げ、あまつさえ政府や与党の諮問会議でまで「人工知能」の語が飛び交う有様で、一体何をどうしたらこうなるのか僕には全く分かりません（汗）。 とは言え、実際にビジネスの現場でも「人工知能」への期待感が日に日に高まり続けているのは事実で、例えば友人知人の経営者との酒席でも「最近人工知能ってめっちゃくちゃ流行ってるじゃん、あれって実際どうなの？本当に役に立つの？今からでも人工知能事業に参入すべきなのかな？それとも俺たちあいつらに滅ぼされちゃうの？」みたいなことを聞かれることが多いんですよね。 ということで、そういう「人工知能」ブームに乗り遅れたけれど
はじめに MSDNライブラリには、マイクロソフトの技術情報が大量に掲載されていますが、英語版に比べ、日本語版の内容は中途半端なのが実状です。 たとえば、スレッドの優先順位を設定する「SetThreadPriority」関数の説明を見ると、英語版には「Windows Server 2008およびWindows Vistaでは、スタートアップやレジストリのRUNから自動実行されたプログラムに対するスレッドの優先順位指定が、システム開始から60秒程度効かない」との注意書きがありますが、日本語版にはありません。 また、仮想ディスクの情報を設定する「SetVirtualDiskInformation」関数を検索すると、英語版には説明がありますが、日本語版には項目自体がありません。 そこで本記事では、MSDNライブラリの英語版がスラスラ読めるように、とはいきませんが、英単語で引っかかることが少なくなる
Alexa Web Search
Get started with the free Alexa App. Try saying, " Alexa, help me get started. "
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
世界のワクチン接種状況｜NHK
※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数（累計） Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反
日本経済の現状 | rionaoki.net
経済産業省が公表しているスライドがよく出来ているのでここでも紹介（ht @kazemachiroman）。日本が抱える問題とここに至るまでの経緯が丁寧に解説されている。ではどうしたらいいのかという部分になると急に説得力がなくなるが、日本語だし全部読む価値はあるように思う。特に興味深いグラフを幾つか抜粋する。 日本の産業を巡る現状と課題 まず各国の貯蓄率の推移だ。日本は貯蓄率が高く、アメリカは借金だらけというイメージを持つ人が多いと思われるが、日本の貯蓄率はアメリカを下回っている。高齢化や社会保障によって貯蓄率が下がるのはしょうがないが、それにしても衝撃的な数字だ。 最近、株主主権の問題と絡めて話題となった労働分配率だがここでも日本は英米独仏などよりも高い水準を保っている。特にドイツが一番低いのは興味深い。 企業の海外移転に関するアンケート結果だ。多くの企業が生産機能移転を決定ないし検討して
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
はじめに 巨大な対象の全貌を見通すには、対象から距離を取らなければならない。２１世紀になってからの７年という期間は、２０世紀という巨大な対象の全貌が姿を現すのに十分な時間であったかどうかは分からないが、２０世紀にはどのような著作が出版されたのかを纏めてみようと私が思い立ったのは、著作の被引用数、すなわち任意の著作が他の著作にどれだけ引用されているかが、Google Scholarを用いて調べられることが分かったからである。この小論の目的は、被引用数という指標を用いて、２０世紀の文系学術書のランキングを作ることである。以下には、「文系学術書」という限定が必要であった理由を記そう。 ある著作の被引用数という指標は、その著作が学術の世界でどれだけ影響力があったかを客観的に知る手がかりになる。被引用数という指標は、引用し、引用される著作のネットワークの中で、任意の著作がどのようなポジションにいる
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
宮崎県の統計システムの公募がすごい。
宮崎県から出された公募が前代未聞な形で話題になっています。github にプロトタイプが公開されている他、技術的に「分かっている」人が書いた感が漂っており、多くの人の興味を引いています。 さらに、これを書いた職員は実は生え抜きの公務員で、独学でプログラミングを学んだとか・・・
TEPCO : でんき予報
2024/3/26 当社システム作業に伴うでんき予報一部データの更新停止について 2024/1/22電力需要に関するアンケートへのご協力のお願いについて 2023/11/27 今秋の低需要期間の週末における再生可能エネルギー出力制御発生見込みの公表は終了しました。次回は、来春頃からの公表を予定しています。 2023/10/6 10月6日より、秋季低需要期間の週末における再生可能エネルギー出力制御発生見込みの公表を開始しました。 2021/10/27 「取り扱い・免責事項について」の「取り扱い」を更新しました。 2019/3/28 2019年3月28日より、太陽光発電実績および予想最高気温の表示を開始しました。 2018/12/1 2018年12月1日より、使用率ピーク時間帯の電力使用見通しの表示を開始しました。※使用率ピーク時間帯とは、１日の中で予想される使用率が最大となる時間帯。（需給状
平成時代の日本の税収入がここまで落ち込んだ理由〜デフレ下で間接税増税する愚策をなぜ繰り返すのか？ - 木走日記
いよいよ２６日、社会保障と税の一体改革法案が採決されます。 この歴史的トピックとなるだろう日に、マスメディアは小沢Ｇの離反など政局の動きの報道に終始しています。 ２６日付け社説にても、読売・産経などでは、「小沢氏の言動は、国難を招く権力闘争」（読売社説）、「造反者への厳しい処分も辞さず、消費税増税を柱とする一体改革を成し遂げる覚悟をいかに貫けるか」（産経社説）と、法案の中身を問うのではなく政局のみを取り上げて、首相に覚悟を求めています。 【読売社説】一体法案採決へ 首相は造反の抑制に全力を（6月26日付・読売社説） http://www.yomiuri.co.jp/editorial/news/20120625-OYT1T01490.htm 【産経社説】きょう衆院採決 首相は「処分」で覚悟示せ http://sankei.jp.msn.com/politics/news/120626/pl
国会採掘
本サイトは 国立国会図書館 国会議事録検索システム を通じて収集したデータを使用しています。 本サイトのデータは単語の使用回数を議事録から機械的に抽出したものであり、該当の単語に関する発言者の主張・賛否、発言の根拠、発言の妥当性を示すものではありません。
前の記事 Mac用マルウェア『MAC Defender』 意見共有で「集団の知恵」が低下：研究結果 2011年5月18日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Brandon Keim アムステルダムの『Euronext』証券取引所 Image: Perpetualtourist2000/Flickr 「集合知」(Wisdom of the crowd)とは、多数の個人の推測から、驚くほど正確な平均回答が導き出される統計的現象を指す。個人的バイアスが互いを相殺する結果だ。 集合知は、数量で表わせるような問題の推測において最もよく発揮されるため、集団の知恵というより、「集団の精度」と表現するのが適切かもしれない。この現象は何十年も前から文献に記されてきた。古くは1907年、イギリスの人類学者フランシス・ゴルトンが、見本市の来場者たちは
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「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
ダン・アリエリーの論文の一つに再現性が無い。 調査の結果、データが全部捏造されたものだという。 どうしてこうなった。 ダン・アリエリーへの疑い ベストセラーとなった行動経済学の本に『予想どおりに不合理』がある。このブログでも何度かお勧めしている本で、読んだ人も多いだろう。 予想どおりに不合理 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」 作者:ダン アリエリー早川書房Amazon 本書の著者、ダン・アリエリーが共著者である論文について、データ捏造の疑いがかけられ話題となっている。 実験の主導者であるアリエリーは、「データが捏造されていること」については同意しているが、問題のデータは研究パートナーの「保険会社からもらったもの」であり、自分および共同執筆者たちはプライバシーの観点からデータ収集・データ入力・データのマージには関与していないと言っている*1。 本件はデータの不正を暴く過程が面白
お知らせ 2011年版を書きました！以下レビューには古いツールもあるので、新しいバージョンを御覧ください。 何かと話題のTwitterですが、自分のアカウント情報を解析する様々なツールも登場しています。今回はその中から１５種類のツールをピックアップして比較をしてみました。比較表も用意しましたので、必要に応じてダウンロードしてください。 最初に ご存知の方も多いかと思いますが、Twitter自体にGoogleAnalytics等のアクセス解析ツールを導入する事が出来ません。そのため、今回紹介するどのツールでも表示回数・滞在時間といってアクセス解析に関連する情報は取得出来ません。そこで多くのツールはTwitterが公開しているAPIを使って集計及び分析を行っています。 今回のツールのレビューは「見やすさ・使いやすさ」「機能の豊富さ」「独自性（他には無いレポートや機能）」の３つを５点満点で評価を
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*） 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、
転職・退職代行マガジン -
「適応障害になってしまって退職をしたい…。でもこれってただの逃げなのかな」 適応障害は人によって症状が違うため、なかなか周りに理解がされにくく、苦しいですよね。 「このまま仕事を続けられそうに…
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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もやし（@w_coast_0330）さん / X
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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
統計学の教科書から起業マニュアルまで、すごい「無料」コンテンツ集めました - グローバル経営の極北
良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
【画像45枚あり】フーリエ変換を宇宙一わかりやすく解説してみる
原文をスラスラ読みたい！ 「MSDNライブラリによく出る英単語 100選」（1/2）：CodeZine
http://arekore.nobody.jp/bestbooks.html
オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
意見共有で「集団の知恵」が低下：研究結果 | WIRED VISION
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
行動経済学の『ずる』は予想以上に不合理 - 本しゃぶり
Twitter解析ツール１５種比較レビュー - リアルアクセス解析
食べログの口コミに見る人間心理 ―麻薬と性とトラウマと― · Naoki Orii's blog