うまく騙されないように、人の思考のクセを知っておこう。
人には、どの人にもある「思考のクセ」が存在しています。 そうしたクセは、普段あまり意識されることはありませんが、「知っている」人は、それを良くも悪くも「実態を隠す技術」や「他人を操作する技術」として使うことがあります。 例えば、「アンカー効果」として知られている思考のクセがあります。 これは「予測を立てる直前に見た数字をアンカー（よりどころ）にしやすい」という傾向です。 当然これは、金儲けにも利用できます。 数年前、アイオワ州スーシティーのスーパーマーケットがキャンベル・スープのセールを行い、定価から約一〇％引きで販売した。数日間は「お一人様12個まで」の張り紙が出され、残り数日間は「お一人何個でもどうぞ」の張り紙に変わった。 すると、制限されていた日の平均購入数は七缶で、制限なしの日の二倍に達したのである。 ファスト＆スロー （上） このように、心理に関する知識は、成果を大きく左右するこ
生活保護裁決データベース
■本サイトの趣旨と概要 【2023年5月4日更新】 今回の更新では、下記の3回の公開、更新に加え、2019年10月から2022年3月までに出された全国の認容裁決約290裁決中、意義ある裁決212裁決をアップしました（総計1014裁決）。今回の裁決は都道府県に情報公開請求して収集したもの、総務省の「行政不服審査裁決・答申検索データベース」から収集したもの、また個別に提供していただいたもの等です。 【2021年３月31日更新】 今回の更新では、下記の2017年公開（500裁決）、2019年追加時（107裁決）に加え、2017年10月～2019年９月まで出された全国の認容裁決約250中、意義のある裁決195をアップしました(総計80２裁決)。今回の裁決も各都道府県に情報公開請求して収集されたものです。 今回更新された裁決の特徴は、2016年度から施行されている改正行政不服審査法が一定の定着を見せ
Smoozのサービス終了について
アスツール社からSmoozのサービス終了が発表されました。 Smoozのサービス終了のお知らせ | Smooz Blog さて、問題を拡大解釈する人がとても多いので、改めて書いておきますが、私が指摘したのは主に以下の点です。 ・プライバシーポリシーが非常に大雑把で、アプリを使う上でのユーザーの情報は企業側が柔軟に使えてしまうようなものだったこと ・何に利用するために、どのような情報を送信しているかが明確ではないこと ・サービス利用データの提供をオフにしても、ユーザーIDと紐付けた情報の外部送信が止まらないこと ・どのようなユーザー情報が記録保存されているか明確になっていないこと ちゃんと説明をして、送られる情報の範囲を線引きし、ユーザーに対して提示することが必要だと言っているんです。 情報を提供することに対して見合った対価が得られるのであればユーザーは使うだろうということも書いてきたように
【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
行政プロセスにデータ分析を取り入れるために知っておきたい知識と事例
2020年2月6日に開催された「令和元年度 政策評価に関する統一研修」（埼玉会場）の講義資料です。 (2020-02-09追記) 受講者以外の方々にもたくさんご覧頂いているようでありがとうございます。 注意点として、口頭での説明を前提とした資料であるため、スライド中の文章は最小限にとどめてある点ご了承下さい。
Excelシートのデータ範囲を2次元配列に格納するVBA汎用関数を作ってみた Part1 - えくせるちゅんちゅん
Excelシートの使用済みデータ範囲をあらゆる状況下で確実に2次元配列に格納できる汎用関数を作ってみたので紹介します。 きっかけ マイルール UsedRange利用上の注意 UsedRangeプロパティの取得が遅い 開始位置がA1になるとは限らない 白紙のときはA1を返す メモリ不足の危険性がある データの入っていない領域も範囲に含めてしまう データの存在する最終行・列を求める データを2次元配列に読み込む 2次元配列読み込みの汎用関数 暫定版 ソースコード 単一セルの場合に2次元配列にならない 空白シートの場合にA1が返る ヘッダ部分を消したい フッタ部分を消したい 完成版 ソースコード 補足 おわりに 続編 きっかけ (本業ではないとは言え)ExcelVBAを書き続けてこの道10年の私が、何をいまさら・・・という感じですが、実は Excelシートのデータ範囲を2次元配列に格納する汎用関
華北交通アーカイブ：よみがえる膨大な白黒写真 - 国策鉄道会社が遺した戦時期広報用写真の研究データベース
よみがえる膨大な白黒写真 - 国策鉄道会社が遺した戦時期広報用写真の研究データベース 公開目的・公開宗旨： 日本語 | 簡体中文 | 繁体中文 | 華北交通アーカイブは、日中戦争期に中国北部・西北部（華北）の交通インフラを管轄していた華北交通株式会社（以下、華北交通）が所蔵していた3万8千点あまりの広報用ストックフォトをもとに構築された統合型の研究データベースです。ここに含まれる個々の写真は、当時の風物を詳細に調べるための精密（precise）な資料としての価値があります。一方、写真群全体の意味を考えるには、特定の撮影対象がなぜ選ばれたのかという意図を考えることも不可欠であり、そうしたバイアスを踏まえると、この写真群は事実の正確（accurate）な描写とはみなせない面もあります。こうした問題を考えるために、戦時期日本人／日本語話者向けに用いられた広報用写真を学術研究資源として公開しました
医療への「ビッグデータ」「AI」導入が、日本で停滞する理由
「医療×ビッグデータ」「医療×AI」がトレンドワードになっている。しかし、これらの技術は、実際に医療をどう変えるのだろうか。 そもそも、「ビッグデータ」という言葉に明確な定義はなく、「AI（人工知能）」もしばしば誤解される概念だ。 このような現状に異を唱えるのが、日米で医療へのビッグデータ活用に取り組む山本雄士氏と津川友介氏。 両氏は「これらの技術に大きな可能性があるのは確かだが、過度に期待されている状況」と指摘する。 問題があるという、日本における「ビッグデータ」「AI」への認識とその弊害。そして、これらの技術を活用するために、求められることとは。 ビッグデータ活用をテーマにしたイベントを主催した山本氏、登壇した津川氏に話を聞いた。 「○○万人を対象にした調査」なら信頼できる？ーー「医療にビッグデータを導入する」というのは、具体的にどのようなことでしょうか。 津川：そもそも、ビッグデータ
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 BIGLOBEのサービス一覧
環境省花粉観測システム（はなこさん）
花粉飛散状況を地図と表、グラフでみることができます。 花粉飛散データは、観測地点から自動送信されており、毎時３５分頃にホームページを更新しています。
全国高齢化マップに見る地方の老化 - A Successful Failure
2015年12月16日 全国高齢化マップに見る地方の老化 Tweet 前回のエントリ『都道府県別世帯年収分布マップ』では世帯年収の地域的な分布を視覚化したが、平成22年国勢調査のデータに基づき全国自治体の平均年齢の分布を視覚化したものが次のマップである。 平均年齢50歳を境に青と赤に色塗り分けている。青のほうが若い地域であり、赤は年寄りの地域である（データが無い地域は無色）。マウスをポイントすると平均年齢、15歳未満/15～64歳/65歳以上/75歳以上/85歳以上の人口と構成比が分かる。上部のプルダウンメニューで都道府県を選択して地元の地域を見てみて欲しい（やはり15秒ほど待たされる）。 交通の便の悪い内陸部や沿岸部の平均年齢が高いことが一目瞭然だ。率直に言えば、田舎の平均年齢が高く、都市部の平均年齢は比較的低い。田舎では65歳以上が人口の半分を占める地方も珍しくなく、地域社会の存続が危
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国土地理院、利用目的に応じて自由にデザインできるWeb地図「地理院地図Vector（仮称）」の全国データを3月19日公開
大気汚染物質広域監視システム（そらまめ君）ホームページ