須藤玲司 @LazyWorkz うちの親がニュース見ながら「最近は殺人が増えとるなあ…昔よりもずっと。こわいわあ」とか寝言ぬかすんで、ちょっと待てババアあんたらの時代よりおれらの時代のほうがずーっと日本は良くなっとるんや、殺人なんか８割減やでと数字を見せつける朝。 pic.twitter.com/KqCTGeyLr1 2016-09-14 08:08:43
日本の深刻な殺人離れ
須藤玲司 @LazyWorkz うちの親がニュース見ながら「最近は殺人が増えとるなあ…昔よりもずっと。こわいわあ」とか寝言ぬかすんで、ちょっと待てババアあんたらの時代よりおれらの時代のほうがずーっと日本は良くなっとるんや、殺人なんか８割減やでと数字を見せつける朝。 pic.twitter.com/KqCTGeyLr1 2016-09-14 08:08:43
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
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「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
今、C-teamというサイトの開発に関わっているのですが、あまりに効果が高くてスゴイので、結構ショックだったので紹介します。 C-team 今までWebディレクターとして、バナー制作をしたり、自分のサイトのバナーを制作会社に頼んでいたりしたんですが、これがいかに非効率だったかということを思い知って反省したので、紹介してみます。 自分の関わっているサービスをスゴイスゴイ言うと宣伝くさくなるので避けてたんですが、これは本当にびっくりしたのです。通常のバナーの作り方 通常のバナー広告って以下みたいな手順をふむことが多いですね。 1. 宣伝したいサイトの運営者(ディレクター)が欲しいイメージを制作会社に伝える 2. 制作会社のデザイナーさんがいくつか作る 3. そのバナーでよさそうなものを運営者が選んでそのバナーを出す ここでの問題は、1も2も3も「こういうのがいいんじゃないか」って勝手に想像して
最近の10～20代は欲しい情報を都度、検索しない。若年層の中で流行っている情報収集術とは？｜【公式】ModuleApps 2.0
日本にスマートフォンが登場して10年が経ち、携帯電話は今まで電話やメールを送信する役割だったものが、Facebook、Twitter、LINEが登場し、最近ではYouTubeなどの動画コンテンツも登場して、ユーザー行動も10年前とは比べ物にならないほどの変化を見せてきた。 今回、メディア環境研究所の野田氏より、生活者を取り巻くメディア環境を浮き彫りにし、最近の若年層は、どのようにスマートフォンを利用して情報収集を行い、どのように消費行動につなげているのか調査結果をもとに解説した。
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 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 というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
アクセス解析を使ってサイトの課題を発見する12のステップ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
アクセス解析ツールを導入して数カ月。いまいち使いこなせていないあなたへ。私が初めてサイトを分析する時に行う12のSTEPを紹介いたします。GoogleAnalyticsで全て対応出来るレポートです。ここで紹介するのはアクセス解析業界（？）における標準でもなんでもなく、私なりの分析手法ですので、他にも様々な方法やバリエーションがあります。 ※アクセス解析用語の基本的な知識と、GoogleAnalyticsを使ったことがある（出来ればアドバンスドセグメントを使ったことがある）人向けの方法になります。 2つの事前準備 分析に入る前に、以下の二つの事前準備を行いましょう。 A.サイト全体をじっくり見る サイトマップや主要の導線をたどってみたり、実際にコンバージョンしてみたり。自分なりにサイトの良いところと悪いところを見つけて箇条書きにしておきましょう。また、それが数字にどう反映されるか？を想像して
http://web.mit.edu/jemorris/humor/500-miles From: Trey Harris <trey@sage.org> 今から私が書く話は、起こりようのない問題についてだ。この話を広く一般に公開してしまうのは惜しい。というのも、いい酒の話のネタになるからだ。この物語は、退屈な詳細や問題を隠すために、多少事実を変えていて、物語を面白く脚色している。 数年前、私はキャンパスのメールシステムを保守する仕事をしていて、統計学部の学部長から電話を受けた。 「大学の外にメールを送るのに不具合が発生しているのだが」 「どんな問題でしょう？」と私はたずねた。 「500マイル以上メールを送れないのだよ」と学部長は説明した。 私はラテを吹き出した。「何だって？」 「ここから500マイル以上離れた場所にメールを送信できないのだよ」と学部長は繰り返した。「実際は、もう少しあるの
さて，選挙も近づいてきたということで，アベノミクスの成果を示すデータを貼り付けていこうと思う。 選挙のたびに「経済」が強調されてきたのだから，有権者にとってアベノミクスの成果を確認することは必要不可欠である。 まずはツイッターで盛大にバズったこのグラフから。アベノミクス前の2012年を100とした賃金と物価と消費の推移である。 データ元：厚労省，総務省 消費税増税と円安により，物価が6年間で6.6％も上がった（赤）。 その一方，名目賃金は2.8％しか伸びなかった（青）。 だから実質賃金は，アベノミクス前と比べて3.6％も落ちた（緑）。 そして，実質世帯消費動向指数は9.3％も落ちた（黄色）。 日銀によると消費税増税による物価上昇効果は2％だそうだ。 残りの4.6％はアベノミクスがもたらした円安が最も影響しているだろう。 （なお，2015年に原油の暴落があったおかげで円安による物価上昇の勢い
333枚のスライドで「インターネットはこれからどうなるのか」を示した貴重なレポート「Internet Trends 2019」
ついにインターネットの使用者が世界人口の過半数を超え、モバイルに割く時間がテレビを見る時間を初めて上回り、ゲーム産業や広告産業に関わる状況も大きく変化しつつある……といった膨大な情報が詰まった年次レポート「Internet Trends 2019」が公開されました。とにかくデータが多いので、333枚のスライドから特に興味深いグラフをまとめてみました。 INTERNET TRENDS - 190611_Internet_Trends_2019.pdf (PDFファイル)https://www.bondcap.com/pdf/190611_Internet_Trends_2019.pdf 333枚のスライドにもおよぶINTERNET TRENDSの全ては以下から確認できます。 ・目次 ◆世界のインターネットユーザーの全体的なトレンド ◆時価総額で見た世界のトップ10社 ◆Eコマースの売上は鈍化
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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回答 (32件中の1件目) 警察発表は鵜呑みにしない方がいいかもしれないですよ。 警察が事件化できない「エクストリーム自殺」の闇 - デイリーニュースオンライン こう言った見地から、日本が必ずしも治安の良い国ではない事を示しています。 「センター試験痴漢」遅刻できない受験生を狙う卑劣犯罪の実態 | FRIDAYデジタル こんなツイートが出回る事から見ても 統計では現れない 犯罪は多数あると言えるでしょう。 ちなみに日本の学生の殺人事件発生率は事後を含めても 欧米の学生が誤ってケンカなどで同級生を殺害してしまう、確率より低いんですよね。 確率的にあり得ないと思うんですけど...
退職代行モームリ累計利用者15,934名分のデータ・利用された企業情報を公開～Z世代と新卒で増加する退職代行利用者、労働者の本音はどこに～ 報道関係各位 2024年8月7日 株式会社アルバトロス 退職代行モームリを管理している株式会社アルバトロス（本社：東京都港区、代表取締役：谷本慎二）が、2024年8月1日（木）に退職代行の利用状況の調査を行いましたので、その結果を公開致します。 株式会社アルバトロス https://www.alba-tross.jp/ 退職代行モームリ https://momuri.com/ 退職する会社に本当の退職理由を伝える方はほとんどいないと言われています。 退職代行モームリには利用者15,934名の生の声を反映させたデータがあり、日々蓄積されています。 当社の保有している膨大なデータは、労働者はもちろん企業の方にとっても非常に有益かつ貴重な情報となるかと思いま
英語の接尾語（辞）をまとめてみた
[A][C][D][E][F][G][H][I][J][K][L][M][N][O][P][R][S][T][U][V][W][Y] A -ability ：〈-ableで終わる形容詞から名詞を作る〉「…できること; …するに値すること」などの意味 -able ：〈ふつう他動詞, 時には自動詞に付けて形容詞を作る〉「…できる, …に適する」などの意味,［注意］受動的な意味になるのが普通。 lovable（＝that can be loved）に対し, loving（＝showing love）の意味は能動的, 〈名詞に付けて形容詞を作る〉「…に適する, …の状態[性質]」などの意味 -ade ：「行動、行動中の人（一団）」の意味, 「特定の果物からできる飲料」 -age ：「行為, 状態, 料金, 集合」などの意味の名詞を作る -al ：「…の（ような）, …の性質の」の意味の形容詞を
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 特に探すつもりはなかったけど、技術書を無料で読めるサイトに複数遭遇したので、出会った分だけでもとまとめてみた。無料で読めるサイトと言っても、基本的には無料公開されているページへのリンク集という形。 O'REILLY Open Books http://oreilly.com/openbook/ リンク先の右にあるリンクの書籍が無料。左のジャンル分けは通常の書籍一覧なので注意。他のサイトに比べるとだいぶ少ない。 O'REILLY Open Feedback Publishing System (OFPS) http://ofps.oreilly.com/ 出版前の書籍を公開して、フィードバックを受け付けるというサイト。作りかけの本も存在するが、最新の内容が読めると
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
通常のアクセス解析はある程度時間が経過してからでないとその結果がわからないため、「まさに今！このページがヒットしている！」というのがわかりにくいのですが、この「Woopra」というアクセス解析サービスはとんでもないリアルタイム性がウリとなっており、誰かが訪問しに来たら即座にわかるようになっています。 リアルタイムアクセス解析を最大限活用するため、ブラウザ経由での利用だけでなく、Javaをベースとして作られたWindows・Mac・Linux対応の専用ソフトがあり、来訪者にタグ付けして個別に追跡、IPアドレスなどあらゆる条件で絞り込めるクイックフィルタ、誰がどこから来たのかすぐにわかるマップ、特定の条件のユーザーが来たらポップアップしたり音を鳴らして知らせてくれる機能などなどを搭載。そのすべてがリアルタイムに刻一刻と変化して最新の情報を教えてくれます。Google Analyticsで実現し
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
【保存版】企画書に使いたい統計データが見つかる、調査レポートサイト厳選9個+α | Find Job ! Startup
企画書には、市場規模・ユーザーニーズの裏付け等を説明するために調査データは入れたいところ。 ただ、資料作成で焦っている時ほど、検索しても良い情報が見つかりませんよね。そんな時は、今回ご紹介するサイトの中を覗いてみて下さい。スタートアップが投資家の方など社外向けに資料を作る時に、必ずや役に立つデータが見つかるはずです。 目次 【1】政府機関でデータを公開しているサイト（×2サイト） 【2】リサーチ会社の公開調査を横断的に探せるサイト（×3サイト） 【3】公開調査を見れる調査機関のサイト（×4サイト） 【4】自主調査の結果を公開しているリサーチ会社のサイト（+α） 【1】政府機関でデータを公開しているサイト １．総務省統計局 総務省統計局のサイトでは、「国勢調査」「人口推計」から、「家計消費状況調査」「サービス産業動向調査」など様々な国内統計データが無料で閲覧できます。統計データ一覧はこち
ナウなヤングのためのgithub入門講座 -基本機能からdotfiles管理まで- - tumblr
gitによるバージョン管理 バージョン管理システムはつかってますか？ 僕は前に自分の作成したコードを元に、後輩にプログラムを作らせようとしてまずは僕のコードをコピペしろと指示したところ、コピペしかしてない(と言い張る)割にはコピペしたコードは動かず、さらに何故かコピペ元の僕のコードが滅茶苦茶に荒らされて当然のごとく動かなくなるという、なんかもう幽霊の存在を認めない限り説明がつかないような怪奇現象に遭遇したことがあります。しかもそのときはcpコマンドによるバックアップに頼っていて運悪くバックアップを忘れたために僕の貴重な１日が消え去ってしまった訳でして、それから僕はバージョン管理システムに頼ることを固く心に決めました。また僕はその目を覆いたくなるような残虐な事件以来、建設業界に見習って、IT業界でもプロジェクトキックオフ時にお祓いはすべきだと訴え続けています。 まぁそれはいいとして、いやまだ
株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
+44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 Acre House, 11–15 William Rd, London NW1 3ER
「もはや昭和ではない」男女共同参画白書（令和4年版）が面白いからみんな読んでみて！ 今は子無し世帯がマジョリティ - 斗比主閲子の姑日記
先月、男女共同参画白書が公表されて色んなところで取り上げられていたので、週末にざっと目を通しておきました。 男女共同参画白書 | 内閣府男女共同参画局 時間がない人は概要版だけでも読んでみるといいですよ。とても興味深いデータが揃っているし、関わった人（内閣府男女共同参画局）の問題意識も伝わってきます。 まず、概要版の表紙にしたって、 左から、料理に携わる男性と子ども二人、選挙に出る女性、おしめを変える男性、実験に携わる女性と子ども二人の構図です。ここからも何を目指しているものかよく伝わってきますよね。気になって過去の男女共同参画白書の概要版の表紙を遡ってみましたが、このようなイラストを挿入していたのは今年だけでした。 今回の特集は人生100年時代における結婚と家族という野心的な内容です。 ここのページで強調されている、 家族の姿が変化しているにもかかわらず、男女間の賃金格差や働き方等の慣行
SSH力をつけよう
5. RFC RFC 4250 The Secure Shell (SSH) Protocol Assigned Numbers RFC 4251 The Secure Shell (SSH) Protocol Architecture RFC 4252 The Secure Shell (SSH) Authentication Protocol RFC 4253 The Secure Shell (SSH) Transport Layer Protocol RFC 4254 The Secure Shell (SSH) Connection Protocol RFC 4255 Using DNS to Securely Publish Secure Shell (SSH) Key Fingerprints RFC 4256 Generic Message Exchange Authent
なぜ新潟や石川が「人口日本一」だったのか？ 都道府県の人口推移から見る、日本近代化の歴史 (1/4) - ねとらぼ
はじめに 日本の人口は2017年10月1日時点で1億2670万人ほど。都道府県の人口1位はもちろん東京都で、1372.4万人。最下位となる47位は鳥取県で、56.5万人。その差は約24倍にもなります。 現在ではあまりにも当たり前の東京の人口1位。しかし、かつては東京が人口1位ではなかった時代が続いたことは、あまり知られていません。 現在は東京が1372万人、ぶっちぎり 逆に人口ワーストは山陰と四国、北陸の県。 元来日本はここまで東京一極集中ではなく、その地方に応じた産業が活発で、今より地方が元気な時代がありました。 人口の統計がはじまった1872年から見てみると、実は東京ではなく、意外な都道府県がトップに立っていることが分かります。そんな思わぬ再発見の多い「歴代人口ランキング」（※）を見ていきましょう。 ※：採用する人口データは、1872～83年までは本籍人口。1884～1907年までは乙
日本のTwitter上のクチコミを、収集・分析できる無料ソーシャルメディア解析ツールの決定版 TwiTraqは、Twitterのフォロワー数の日々の変化やクチコミの反響を自動的に収集し、分析するサービスです。 キーワードやハッシュタグの検索結果を調査することも可能！
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献本はしばしば頂くのですが、献本ついでに著者じきじきに浦和にやってきて「ネタフルでまだ使っていない機能を解説しますよ」とおっしゃるので、思わずお願いしてしまいました。 ということで「Google Analytics完全解説」という本日発売の解説本の著者のお一人から直々に「これは知っておくとお得だなぁ」というTipsを5つお聞きしました！ そんな使い方があるのか！ と驚いたので、ブログにまとめておきたいと思います。 ▼Google Analytics 完全解説 (大型本) 「デフォルト設定のまま使っていませんか？」というのがその主旨だったのですが「はい、デフォルトのままです」というのが、ぼくのGoogle Analyticsの使い方の現状でした。 そこで「より有効に使う五つのTips」というのを教えてもらうことになりました。 新しい機能を使う前に、古いトラッキングコードをブログに埋め込んであ
様々な都道府県別統計データを単位人口あたりの数値で比較。県民性を数字で表します。あなたの出身地は何位？チェーン店第二弾はセブンイレブン。日本最大のコンビニチェーンだが、一地域に集中的に店舗展開する方針のため、地図にも濃淡がはっきり現れている。 [続きを読む]
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 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 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
「目に見えて明らかなことが常に解決策であるとは限らず、どれだけ不思議に見えても事実は事実に過ぎない」ということに気づかされたとして、ウォータールー大学でコンピューターサイエンスを研究するスティーブン・マン教授が不思議なエピソードを紹介しています。 Car allergic to vanilla ice cream http://www.cgl.uwaterloo.ca/smann/IceCream/humor.html ある日、自動車メーカー・ゼネラルモーターズ(GM)のポンティアック開発部に以下のような内容の苦情が寄せられました。 「私がGMに苦情を書いたのはこれで2回目です。私にもおかしな話に思えるので、返事がなくても責めるつもりはありません。私たちの家族はいつも夕食後のデザートにアイスクリームを食べています。毎晩、食事後に家族全員がどの種類のアイスクリームを食べるべきかを投票し、私が
本で読んだ知識をドヤ顔で紹介したら、その実験には再現性がありませんでした。 そんな恥ずかしい記事を書いたブロガーは誰でしょう？ そう、私です。 ステレオタイプ脅威はありますん ちょっと前に「ステレオタイプ脅威」の記事が話題になっていた*1。 世の中には「女性は数学に弱い」というような負のステレオタイプがある。自分のアイデンティティがそれに該当していると意識してしまうと、実際にパフォーマンスが落ちるというものだ。これは様々な実験の結果によって示されている。というのが記事で紹介されていた話だった。 ところが現在、その「実験結果」は再現性が無いと言われている。ステレオタイプ脅威の根拠は実験結果にあるというのに、その土台は不確かなものであるのだ。 とくに、最近の研究ではほとんど再現性がないとされている「ステレオタイプ脅威」について、リベラルバイアスにも言及しながら議論しているのが印象的。 日本では
「プレゼン」といえば、話し方のテクニックだけでなく「資料作り」も欠かせませんよね。今回は資料作りが苦手な人はもちろん、今までなんとなく資料を作っていたという人にもおすすめしたい「プレゼン資料の作り方」についてのエントリーを集めました。 ■プレゼンの前に！知っておきたい4つのポイント まずはプレゼンをする前に心得ておきたいポイントです。自分の普段のプレゼンと照らし合わせてチェックしたいですね。 ▽プレゼンを通すために絶対必要な“4つ”のこと - livedoor ディレクターブログ こちらのエントリーでは、livedoorのディレクターが「プレゼンを通すために必要なポイント」として以下の4つを挙げています。 「スライドに全てを書かないこと」 「プレゼン全体を30秒で要約できるようにすること」 「事前に聞き手と話すこと」 「承認の粒度はこちらから提示すること」 「スライド」と「カンペ」とは別物
今日は、世の中の人がどんなお金の使い方をしているのかを全国で調査したデータを紹介します。市場調査を行うにあたって参考になるかなり詳細なデータを入手できます。しかも無料で。 「30代の男性は書籍や雑誌に1か月あたり何円使っているのか」「ケータイの通信費は、年齢層でどれくらい違うのか」「緑茶と紅茶とコーヒーと、それぞれいくらぐらい使っているのか」「靴やシャツや下着に使っているお金は？」「CD・DVDやゲームにはどれくらいお金を使っているのか」「映画や遊園地や温泉にはみんなどれくらい行っているのか」こんなデータがあればいいと思いませんか？ それがあるのです。 そのデータとは、総務省統計局が行っている「全国消費実態調査」。 平成21年全国消費実態調査（統計局）全国消費実態調査とは、国民生活の実態について、家計の収支や貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産を総合的に調査し、世帯の消費・所得
5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう
5ch(旧2ch)ではここ数年はTwitterを使用するようになってしまいましたが、ネットのミームの発信地点であって、様々なスラングを生み、様々な文化を作ってきたと思います。 学生時代、2chまとめとか見ていたので、影響を受けてきたネット文化で、感覚値からすると、どうにも流行り廃りがあるようです。 5chの過去ログを過去18年ほどさかのぼって取得する方法と、懐かしいネットスラングのドキュメントに占める出現具合を時系列でカウントすることで、時代の変遷でどのように使用の方法が変化したのか観測することができます。 文末に「orz」って付けたら若い人から「orzってなんですか？」と聞かれて心身共にorzみたいになってる— ばんくし (@vaaaaanquish) October 19, 2018 図1. 今回集計したorzの結果 例えば、今回集計した5chの書き込み500GByte程度のログからで
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
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総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
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【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
新型コロナウイルスの国別感染者数（中国以外）
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