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行政区界描画map
地図に行政区界を描画したいことが有ります。この場合、Google Maps API などを使って描画すると便利です。 ここではそのような方法についてみてみます。 参考pdf ■ 行政区界線を描画する 地図に行政区界線を描画する方法には以下のようなものがあります。 Google Maps JavaScript を使って行政境界線を表示する Google Geo Chart などを使って行政境界線を表示する Choropleth map を leaflet などで表示する 例 Yahoo! Static Map を使って行政境界線を表示する 例 ■ 行政区界データを入手する－１ 行政区界データはネット上で入手することが出来ます。その一手順は次のようになります。 行政区域界（字・町丁）データを入手する 地図で見る統計（統計ＧＩＳ）の統計表検索（ダウンロード用）から Step1：平成22年国勢調査
緒方林太郎『数字のマジック』
治大国若烹小鮮 おがた林太郎ブログ 衆議院議員おがた林太郎が、日々の思いを徒然なるままに書き綴ります。題は「大国を治むるは小鮮を烹るがごとし」と読みます。 毎月勤労統計の話が大盛り上がりです。ただ、あの件の問題点を本当に明らかにしようとするのは結構大変だろうと思います。「第三者委員会の独立性が担保されていなかった」というのは面白ネタだとは思いますし、厚生労働省のドン臭さを如実に表しています。しかし、物事の本質はそこではありません。 私が官邸に居る人間であれば、雑に言えばこういうシナリオを描くでしょう。そして、これを前提に論理の構築をするはずです。 ① 2004年に抽出調査にした。⇒15年も前の話でよく分からない。関連文書は廃棄されているものがかなりある。 ② その後、抽出調査でやった結果、雇用保険等の支払いが過少であった。⇒民主党政権時も含まれる。皆で反省。 ③ 2018年に抽出調査に復元
1300曲以上の人気曲を分析して判明した「人気曲に共通するパターン」とは？
by rawpixel.com 世界中の多くの人々が音楽を聞いて楽しんでいますが、そんな音楽を「統計的に分析する」という試みはあまり一般的ではないかもしれません。楽曲の作成に役立つソフトウェアや本を制作する「Hooktheory」のライターであるDave Carlton氏は、音楽がどのように機能するのかを調べるために1300曲ものポピュラー音楽を分析し、コード進行のパターンや使用頻度について調べた結果を公開しています。 Tabs that show the theory behind songs - Hooktheory https://www.hooktheory.com/theorytab/ I analyzed the chords of 1300 popular songs for patterns. This is what I found. – The Hooktheory B
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 - にほんごのれんしゅう
機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが
総務省｜報道資料｜データサイエンス・オンライン講座第2弾 「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講者募集開始
総務省は、本日、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、データサイエンス・オンライン講座の第2弾「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講者の募集を開始します。 この講座は、行政やビジネスでの活用を想定した実践編講座です。 ○ 我が国の国際競争力を強化し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、公的統計やビッグデータを活用した課題解決能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に付けた人材が不可欠となっています。 ○ このような状況を踏まえ、総務省統計局及び統計研修所は、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を2度に渡り開講し、延べ2万人を超える多くの方に受講いただきました。 ○ 本日、上記入門編講座に続く第2弾の講
大阪市のオープンデータを使って、ひったくり事件発生個所を視覚化してみた。
[2016/6/8 data update] 以前、大阪都構想住民投票結果の地図を作った際に、大阪市のオープンデータの中に犯罪発生個所データがあるのを発見したので、そのなかから「ひったくり発生個所」データを視覚化してみました。 大阪市市民の方へ 大阪市の犯罪発生情報 example データの読み込みと整形処理が結構重いので、ページが表示されるまでに時間がかかります。 画面上位にある「被害者の年齢」や「事件発生時刻」のヒストグラムは、バーをクリックするとデータの絞り込みを行えます。グラフの空白部分をクリックすると、絞り込みを解除します。 地図上のエリアをクリックすると下に事件に関するデータを表示します。 めんどうだったこと 公開されているcsvの町名の一部が旧漢字だったため、e-statから取得した町丁目境データと名寄せするのがめんどくさかったです。 本来は新漢字に寄せた方がよいのでしょうが
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
ついに目覚めた巨人 Microsoftの逆襲 - WirelessWire News
ついに目覚めた巨人 Microsoftの逆襲 The Empire Strikes Back 2015.05.07 Updated by Ryo Shimizu on May 7, 2015, 10:36 am JST 連休中にサンフランシスコで開催されたMicrosoftのイベント「Build 2015」から戻ってまいりました。 今回のBuildで強く感じたのは、「ついにマイクロソフトが逆襲を開始した」ということです。 これまでMicrosoftはパッとしない時代が続きました。 これまでのMicrosoftは愚鈍な牛のように見えました。 誰が求めているかいまいちわからないZUNEやWindows8という製品を発表し、Microsoftの生命線とも言えるOSのアップグレード需要を冷え込ませました。Windows8も、8.1も、誰も求めていない製品だったのです。 にも関わらず、昨年は過去最高
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