様々な業界の市場規模をビジュアルなマップとして表示。業界の規模と成長率が一目で分かります。
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メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
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『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
昨日のブログでちょこっと書きましたが、日本のFacebookの登録者数がついに1000万人を超えた模様です。これはFacebookの広告ツールを使うとターゲットの人数が出てくるので、それで誰でも簡単に見ることができます。 1000万人を超えますと、大読売新聞とも拮抗するわけで、企業としてもソーシャル運用は無視できないということになります。ではどんな人たちがFacebookやってるのか、知らないといけませんね。もしかしたら田舎の高校生ばっかりかもしれないし〜 こんな感じで自社のFacebookページに広告を出す前提でセッティングしてみると、人数が出ます。明朗会計です。 本日現在では ということになっていました。母体が1000万人ということで比率の目安がつきやすいので本日はこの企画にしたわけ。 人数はいいのですが、年齢については書いてない人もいますよね。「厳密年齢ターゲット設定を有効にする」の
鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今年度から、私は内閣府総合科学技術会議の「基礎研究および人育成部会」という会議の委員として出席をしているのですが、その会議で配られた資料には、日本の学術論文数が減少していること、そして、若手教員(研究者)の比率が減っていることを含め、たくさんの日本の研究機能についての分析データが示されていました。 日本の若手研究者の減少については、以前のブログでもご紹介したように、最も有名な科学誌の一つであるNature誌の3月20日号にも記事が掲載されていましたね。http://www.nature.com/news/numbers-of-young-scientists-declining-in-japan-1.10254 そして、資料の中で私が目を留めたのは、エルゼビア(Elsevier)社
今年は「選挙の年」だ。選挙や政治に関するニュースが、新聞の政治面、国際面、さらには経済面や社会面まで賑わす今こそ、政治を巡る様々な問題について、改めてじっくりと考える必要がある。しかしこの連載は、従来の政治や選挙をめぐる記事や論評とは、ちょっと異なるアプローチを試みる。 世界の現代政治学のフロンティアでは、様々な数量データと統計的手法を使った研究が盛んに進められている。だが国内の報道では、そうした切り口から政治が論じられることは極めてまれだ。そこでこの連載では、主に筆者自身の研究を紹介しながら、政治に関する「ヤバい」問題や、「ヤバい」議論を指摘していきたいと思う。 今回のテーマは、投票率である。年内、あるいは、遅くとも来年には実施される総選挙の前に、「投票所に行くか否か」という、極めて基本的な、全ての有権者が判断しなくてはならない問題について考えてみたい。 低い投票率は政治不信の表れ? ま
[読了時間:2分] シリコンバレーの老舗ベンチャーキャピタルKleiner PerkinsのMary Meeker氏のプレゼンテーションが、ネット業界の「今」を概観する優れた内容であるとして過去に大きな話題になったことがあるが、先ごろ行われた米Wall Street Journal主催のイベントAll Things Dカンファレンスでの同氏のプレゼンテーションの内容も非常に興味深い。すべてのスライドがBusiness Insiderにアップされているので、時間のある方はぜひ全部ご覧になっていただきたいが、その中で私自身興味深く感じたスライドを幾つかピックアップしてみた。 中国、インドを核にしたアジアの時代 2008年から2011年までの3年間におけるネットユーザーの増加を国別で見たグラフだが、やはりアジアの伸び率が半端ない。上位4カ国は、中国、インド、インドネシア、フィリピンと、アジア諸国
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop=ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」(神林氏)という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
「最もクリエイティブな国」は日本、「最もクリエイティブな都市」は東京──米Adobe Systemsによる「クリエイティビティー」(創造性)に関する調査でこうした結果が出た。日本は世界からクリエイティビティーを高く評価されているが、その日本人は自らをクリエイティブだとは考えていないという興味深い内容だ。 調査は今年3月から4月にかけ、米国、英国、ドイツ、フランス、日本の18歳以上の成人5000人を対象にオンラインで実施した。 「最もクリエイティブな国」として36%の回答者が日本を挙げ、米国の26%を10ポイント上回ってトップだった。英仏独では日本を挙げた人がトップだったが、米国と日本では米国を挙げた人が最多だった。 「最もクリエイティブな都市」として挙がったのは東京が30%。ニューヨークの21%、パリの15%を上回っている。英仏独に加え、米国でも東京だと答えた人がニューヨークを挙げた人を僅
伝わるINFOGRAPHICS〈ツタグラ〉テーマ3「これからの働き方を表現」藻谷浩介氏のセッション資料の人口推移グラフを動的に閲覧できるように再現。
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも?と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関(および因果関係)」については、 2つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
味気ない数字を図やグラフに落とし込むことで隠れたパターンを明らかにし、より深い理解を得られるのがデータの視覚化の醍醐味ですが、最近話題となっているSNS「Facebook」のデータを解析した結果「恋人達が別れるのはいつなのか」が明らかになりました。経験的に分かっていることもあれば、かなり意外な事実もあり、なかなか興味深い結論となっています。 Facebookには「~と恋人になった」「~と結婚した」など他のユーザーとの関係を表示する機能があるのですが、これを利用して10000件の「break up」「broken up」(別れた)というステータスを抽出した結果、別れやすい季節として以下の5つが挙げられました。 春休み 3月半ばにピークを迎えます。春は出会いと別れの季節、ということでしょうか。 月曜日 くっきりとしたパターンが現れたのが月曜日。自殺者も月曜日が多いと言います。精神的にあまりよく
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