はじめに 日本の人口は2017年10月1日時点で1億2670万人ほど。都道府県の人口1位はもちろん東京都で、1372.4万人。最下位となる47位は鳥取県で、56.5万人。その差は約24倍にもなります。 現在ではあまりにも当たり前の東京の人口1位。しかし、かつては東京が人口1位ではなかった時代が続いたことは、あまり知られていません。 現在は東京が1372万人、ぶっちぎり 逆に人口ワーストは山陰と四国、北陸の県。 元来日本はここまで東京一極集中ではなく、その地方に応じた産業が活発で、今より地方が元気な時代がありました。 人口の統計がはじまった1872年から見てみると、実は東京ではなく、意外な都道府県がトップに立っていることが分かります。そんな思わぬ再発見の多い「歴代人口ランキング」（※）を見ていきましょう。 ※：採用する人口データは、1872～83年までは本籍人口。1884～1907年までは乙
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
「Gartner's 2016 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies Three Key Trends That Organizations Must Track to Gain Competitive Advantage」から、縮小のため一部改変。赤線はPublickeyによる ハイプサイクルは、技術の登場から安定までを以下のステージに分けて説明したもの。 黎明期（Innovation Trigger） 「過度な期待」のピーク期（Peak of Inflated Expectations） 幻滅期（Trough of Disillusionment） 啓蒙活動期（Slope of Enlightenment） 生産性の安定期（Plateau of Productivity） 2016年版のハイプサイクルの中から、注目されるキーワー
語彙力診断 2016年8月18日，とある診断がバズりました． ハッシュタグ検索 #私の語彙力は この診断は50問の類義語/対義語に関する4択問題に答えると点数化され，分布のどの辺にいるのかを教えてくれます． しかし，Twitterで該当ハッシュタグ#私の語彙力はを検索…するまでもなくこの点数が"上位0.43%"でないことくらい感覚的に分かります． なので点数分布を取ってみました． そもそもこんな診断は信憑性のかけらもないよとか言わない． 検索・分布の描画 Twitter APIを使ったプログラムを組むのはほぼ初めてなので，以下 Python で Twitter から情報収集 (Twitter API 編) をベースにして組みました． 変更点は点数の取得とヒストグラムの描画と検索件数の変更です． if point <= 36600としてるのはネタでめちゃめちゃデカい点数に改変してツイートする
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
Inc.：人間の認知バイアスを列挙したリストを見ると、その長さに驚きます。「利用可能性ヒューリスティック」から、「ツァイガルニク効果」まで、このリストに並んだものをざっと見ただけで、「私たち人間には論理的な決断は下せない」とか「合理的な計画など立てられるはずがない」と絶望してしまうでしょう。 でも、案ずることはありません。私たちの脳は得体の知れないマシンかもしれませんが、その特性を知ることで、こうしたバイアスの多くを、良いほうにも悪いほうにも利用できるのです。もしかしたら、公共政策の領域でバイアスを活用した有名な事例を読んだことがある方もいらっしゃるのではないでしょうか。たとえば、臓器提供に関してオプトイン型ではなくオプトアウト型を採用した例があります（臓器提供をはっきり拒否した場合のみ摘出を断念するのが「オプトアウト型」、提供をはっきりと認めた場合のみ摘出するのが「オプトイン型」。日本は
2023年广州车展上，小鹏汽车正式发布了旗下最新款旗舰车型——小鹏X9。回顾：从爆红到“打回原形”，高叶只用了半年，终是步了张小斐的后尘 DATE: 2023-12-12 04:07:53 总的打回原形来说， × 小鹏X9不仅在外观设计上独具匠心，年广拥有出色的州车展上正式最新只用终步张澳门最准一肖一码一码配套成龙A加速性能和续航能力。大面积的小鹏型软质材料和智能化的配置让驾驶者拥有舒适便捷的驾驶体验。小鹏X9在外观设计上采用了大胆前卫的汽车旗下风格，搭载高性能的发布斐电机和电池，这种个性化的款旗定制服务符合年轻消费者的口味， 此外，舰车五四三二一...恐怖的回顾红到后尘澳门最准一肖一码一码配套成龙A躲猫猫游戏现在开始！ 作为小鹏汽车的从爆最新旗舰车型，无论是高叶在外观设计、消费者可以根据自己的半年喜好选择车身颜色、同时也能满足日常出行的打回原形需求。可前往什么值得买查看 年广 作
2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
はじめに 統計のできるまで データの探し方（初級編） グラフの作り方（初級編） 特徴を捉える（初級編） 統計クイズ王！
デロイト トーマツ ミック経済研究所株式会社は、 創業30年を超えるICT/デジタル分野を主とした市場調査機関です。 徹底した調査をベースに確度の高い、継続性のある市場動向・競合シェア・予測を分析した資料を企画・制作しています。 ミックITリポート[MONTHLY] 創刊24年 「ミックＩＴリポート」はオンライン情報サービス提供サイトです。 ICT/デジタル分野で、見落とされがちなニッチ市場や、今後の市場拡大が予測されるスタートアップ市場にスポットを当てています。 当社のアナリストが足で稼いだ、タイムリーでクイックなマーケティング情報を、必ずデータ（図表）の裏付けをもって提供しています。 なお、他のメディアとしてMDB Digital Search（日本能率協会）にほぼ同時掲載されています。 受託調査 各企業、各種団体から個別契約による依頼調査 を受託しております。 受託調査は特定1社との
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
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