年収「300万円未満」や「1000万円以上」の世帯がどの地域に多いのか一目で分かる「世帯の年間収入マップ」
by Personal Creations 総務省統計局が公開している平成25年住宅・土地統計調査の中には「世帯の年間収入階級(5区分)」というデータがあり、「300万円未満、300万円〜500万円、500万円〜700万円、700万円〜1000万円、1000万円以上」の世帯がどのくらいあるかが調査されているのですが、そのデータを地図上にマッピングしたのが「世帯の年間収入マップ」です。「年収1000万円以上の世帯が5％を超える地域」など指定することで、どの地域にどういう年収の世帯が多いのかが一目でわかるようになっています。 世帯の年間収入マップ http://shimz.me/datavis/mimanCity/ ウェブサイトはこんな感じ。 画面左下から世帯年収を「300万円未満」「300万円～500万円」「500万円～700万円」「700万円～1000万円」「1000万円以上」に設定可能で
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェックしてみて下さい． Linked Data の基本 Linked Data では，エンティティ，プロパティ，リテラル の 3 つを使って情報を表現します．エンティティは上図の
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義理といえば？クックパッドのレシピをword2vecで料理してみた - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀 (@chezou) です。 クックパッドは、先日学術機関向けにレシピと献立のデータを公開しました。 研究者の方々にクックパッドのレシピ・献立を使っていただくことで、料理に関する研究の発展に貢献できればと思いデータ公開に至りました。 今回は、その中でもクックパッドのレシピデータを使った分析事例として、word2vec を使ったテキスト分析を行ったのでご紹介します。 なお、 3 / 7 (土) に日経新聞電子版さんと共催で、このデータを含む各種データを使った学生向けデータハッカソンを開催します。締め切りは 2 / 27 (金) と間近ですが、興味がある方はぜひご参加ください。 word2vec とは word2vec は単語を意味を含んだベクトルで表現できるようにするツールです。Tomas Mikolov らが提案し、その実装を公開しています。 CBOW (Continuou
山手線リアルタイム混雑情報で遊んでみよう
去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡
生活定点1992-2018｜博報堂生活総研
生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。
情報学研究データリポジトリ ニコニコデータセット
ニコニコ大百科データ ニコニコ大百科に2014年2月上旬までに投稿された記事全ての記事ヘッダ，記事本文データと，それに付随する掲示板全データです。ただし，ユーザーページ，ユーザーIDは削除されています。 記事ヘッダデータ 記事ID，記事タイトル，記事ヨミ，記事種類（a:単語，v:動画，i:商品，l:生放送)，記事作成日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1年当たり1ファイル，圧縮ファイルで約4.9MB，展開後は約14.9MBです。 記事本文データ 記事ID，記事本文，記事更新日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1月あたり1ファイル（例外あり），圧縮ファイルで約4.52GB，展開後は約22.7GBとなりますので，ダウンロードされる際はご注意ください。 掲示板データ 記事ID，レス番号，レス投稿日時，レス本文などのデータです。CSV形式のファイルで，1年あたり1ファイル，圧縮
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