全国130万件の交通事故マップ-みえない交差点-プレミアムA：朝日新聞デジタル人身事故が起きた全国130万件分の地点を日本地図に置き、あなたの近くに潜む危険な場所を可視化しました。各地の小さな交差点で交通事故が多発していることも明らかに。
はてなブックマーク経由PV黄金時代とFACTFULNESS - 本しゃぶり
質問 はてなブックマーク経由のPV/ブクマ数の比率は、3年前と比べてどうなっているでしょう？ A 減少している B 変わらない C 増加している 3年前はすごかった説 この記事に気になることが書いてあった。 それでも３年前なら１５０ブクマもついてたらさすがに5000pv～10000pvくらいは「はてブからだけで」流入があったりしたものです。 ところが、昨日書いた記事、内容の是非はともかくとして、はてなブックマークが150以上ついているのも関わらず、はてブ経由でのPVはわずか2000でした。 ブコメを見ても人が減っていることについて同意が多く、限界集落はてな村だから仕方ないといった雰囲気である。かつてあった、はてな黄金時代と比べて見る影もない、と。 黄金時代には、人間は神々と共に住み生きていた。「世の中」は調和と平和に満ち溢れて、争いも犯罪もなかった。あらゆるコンテンツが自動的に生成され、手
無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
社会人のためのデータサイエンス入門／総務省統計局データサイエンス・オンライン講座
本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間
22年分の生活者データを無償公開 博報堂生活総研「生活定点2014」特設サイトで閲覧容易に
博報堂生活総合研究所は10月22日、生活者意識の定点観測調査「生活定点」を無償で一般公開した。データをダウンロードして2次利用することが可能な上、特設サイトではデータを活用したコンテンツを多数用意し、データ分析に慣れない人でもさまざまな視点から意識の変化が時系列で分かるようになっている。 生活定点は1992年から隔年で実施。首都40キロ圏（東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県）と阪神30キロ圏（大阪府、京都府、兵庫県、奈良県）の20～69歳の男女という同じ対象者設定に対し同じ質問を継続して尋ねる定点調査で、項目数は衣食住から恋愛・結婚、消費、メディア接触など項目数は約1500。2014年の有効回収数は3201人だった。 サイトでは、22年間にわたる約1500項目の回答値を一覧できる集計表（Excelファイル）を無償でダウンロードできる。集計表は検索機能や時系列グラフの自動作成機能などを
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
Facebookの現状を知るための18の指標
2月に東京にオフィスを開設したFacebookが、9月28日に都内でメディア懇親会を開催した。日本のcountry growth managerである児玉太郎氏がFacebookの現状についていくつか具体的な数値を公開した。詳細は以下のとおり。 Facebook利用者の年齢分布は、13歳〜17歳が14％、18歳〜24歳が30％、25歳〜34歳が28％、35歳以上が28％。35歳以上が最も伸びている。 Facebookでは毎月300億件以上のコンテンツが更新されている。 Facebookでは毎日10億以上のチャットメッセージがやりとりされている。 Facebookでは毎月10億枚以上の写真がアップロードされている。 Facebook利用者は毎月平均90以上のコンテンツを何らかの形で投稿している。 毎月1億5000万人がモバイル機器からFacebookにアクセスしている（PCとの併用者も含む）
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