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
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
IPAが「IT人材白書2015」を発行。国内のIT系人材は約112万人、IT企業の人手不足が生じる構造の分析など IPA（独立行政法人情報処理推進機構）は、国内のIT系人材の最新動向を示す「IT系人材白書2015」の発行を発表しました。 IT系人材白書2015は、2014年10月に876社のIT企業、587社のユーザー企業、257の大学や大学院、高等専門学校などの学科、約2500名の個人などから寄せられた調査結果を基にまとめたもの。PDF版を無料でダウンロード可能です。 以下はその一部を抜粋したもの。 国内のIT人材は推計111万8000人 まずIT系企業（IT提供側）におけるIT人材を推計すると84万1000人で、内訳はシステムアーキテクトが約5万4000人、プロジェクトマネージャが約11万5000人、インフラ系技術者が7万3000人、アプリ系技術者が34万人など。 一方、ユーザー企業（
マタハラ被害者でつくるマタニティハラスメント対策ネットワーク（マタハラＮｅｔ）が３０日、被害の実態をまとめた「マタハラ白書」を公表した。インターネットで１月に調査し、マタハラ被害を経験した女性１８６人から回答を得た。 企業規模は、社員数１００人未満が４４％を占める一方、１千人以上が２８％。東証１部上場企業も１９％あった。育休などの制度が整った大企業でも起きていることがうかがえる。 マタハラの加害者は、直属の男性上司が３０％と最も多く、男性からが５５％を占めた。一方、女性から受けた人も約３割にのぼった。人事担当者が加害者のケースも１３％あった。 マタハラＮｅｔの小酒部（おさかべ）さやか代表は今月、米国務省から「勇気ある国際的な女性賞」を受けた。マタハラ白書は今後、詳しい調査データを盛り込んで出版する予定だという。「企業に研修の材料として役立ててもらうことを考えている」と話す。 マタハラ被害の
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
ビジネスパーソンが資料作りなどで客観性を高くするために必要になってくる統計情報ですが、なかなかデータを探すのは面倒なもの。そこで統計局がお手軽に統計情報が分かるアプリをリリースしたので少し使ってみたのですが、これがちょっとしたデータがほしい時にかなり便利な優良アプリでした。 ◆ちょっとデータがほしい時にかなり便利な『アプリDe統計』 統計局の公認アプリというだけあって、統計局ホームページで探さなければゲットできないような統計情報がカンタンに分かります。 アプリを起動すると、地域ごとの統計情報、または日本にまつわる各種統計情報の2つを選択します。 ◆エリア別に統計情報がゲットできる 地域ごとの情報では、都道府県別にそれぞれ統計情報を入手できます。スマホアプリなのでGPS機能で現在地の市区町村データも分かるのが便利なところです。 例えば、目黒区だとこんな統計情報になっているようです。企業活動数
これから統計分析や人工知能を学びたいのですが、おすすめの【サイトや書籍】、【ツール・環境作り】を教えて頂けますでしょうか。 PHPやMysqlはある程度使えますが、システムを０から開発できるエンジニアレベルではなく改変出来る程度のスキルです。 ですのでこれから覚えていきたいという形なのですが、子育てや仕事で時間が取りにくいため古い知識や覚えてもあまり意味が無いものは省いて効率化を図れたらと思っています。 具体的には例えば下記のような事や、 http://gigazine.net/news/20150116-buzzfeed-headlines-analysis/ 1000種類のキーワードで、SEOで上位表示されているサイト上位1～10位の共通点等を洗い出す作業に使いたいと思っています。 もちろんすぐにとは思っていませんし、楽をするつもりもありませんが、忙しい中で極力最短の道を進むための情報
ビヨルン・ロンボルグが言及していたので知った報告書。 Legatum Institute, Commission on Wellbeing and Policy Wellbeing and Economy (pdf) まだ読みかけだけれど、なかなかおもしろいわー。作った委員はアンガス・ディートンからレイヤードなど、えらい人いっぱいで、非常にきちんとしたもの。 で、この中で出てくるのが冒頭に挙げたグラフ。職業別に見た、平均年収と人生満足度。これを「幸福」と解釈すべきかどうかは議論のわかれるところ。「幸せ」「人生の満足度」「福祉」といったことばの選択で、この手の調査の結果がごろごろ変わるのは有名だから。でも、まあ幸福みたいなもんですな。 明らかに全体的な傾向としては、満足度と年収とには相関があって、しかも収穫逓減が効いてるらしい。だけれど、職業別の差は非常に大きい。酒場のオヤジ (public
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
こんな記事を見つけました。 アメリカのプログラマーの言語別年収wwwwwwwww で、上の記事で引用されている表がこちら 1$=100円とすると、大体1000万円から800万円のレンジですね。 で、こちらが日本のプログラマの言語別年収 プログラミング言語別!求人給与額ランキング 大体400万円から300万円のレンジですね。夢も希望もありません。 訂正 プログラミング言語別!求人給与額ランキング に表記してある給与は下限金額であるというご指摘を受けました。 つまり、Pythonプログラマを雇う会社は平均して最低380万円程度払っているということです。私がソースをきちんと読んでいませんでした。大変申し訳ありませんでした。 プログラミング言語別給与のソースは他に発見できませんでしたが、”プログラマ”として一括りにしたソースはいくつかありました。 プログラマーの平均年収 プログラマーの給料・年収
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」（p.23） データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
大学を卒業後３年以内に会社を辞めた人の割合は、２年連続で増加し、ほぼ３人に１人に上ったことが分かりました。 厚生労働省は「企業の働かせ方に問題がある場合は改善すべきだ」としています。 厚生労働省によりますと、平成２３年に大学を卒業し新卒で採用された人のうち、ことし３月末までに会社を辞めた人は３２．４％で、ほぼ３人に１人が３年以内に会社を辞めていたことが分かりました。 これは前の年に卒業した人の割合を１．４ポイント上回り、２年連続で増えています。 産業別では、宿泊業・飲食サービス業の離職率が最も高く５２．３％、次いで、美容関連や遊技施設などの生活関連サービス業・娯楽業が４８．６％、教育・学習支援業が４８．５％などとなっています。 また、高校卒業後就職した人の３年以内の離職率は３９．６％で、こちらも前の年より０．４ポイント増加しました。 厚生労働省は「いわゆる『ブラック企業』の問題もあって、学
皆さんの得意なプログラミング言語はなんでしょうか？ 「弘法筆を選ばず」というように、優秀なエンジニアになればなるほど特定言語に対するこだわりはなくなるように思いますが、やはり一番書きやすい言語や自分に合う言語というのもはあるものだと思います。 今回はそんなプログラミング言語の人気ランキングを、サーバサイド中心に希望者数、経験者数、求人票登場数、利用者数、優秀者数、世界的な人気などの、６つ角度で調べてみました。 ※paizaのデータについては今回サーバサイドを中心としているのでJavaScriptは省いています。また選択肢として最近paizaで追加した言語も省いています。 ■転職時に希望する言語ランキング paiza登録エンジニアが「どのような開発言語の求人を希望するか」のランキングです。今後経験を深めたい言語ランキングとも言えるので、今後のシェアに近いかもしれません。 ※paizaのプロフ
日本の女子高生はなぜ理系になりたがらないのか | 舞田敏彦のデータで読み解くDUALな疑問 | 日経DUAL という記事で。 とりあえず自分の意見は置いておいて この記事の冒頭の部分で 前回の記事「大卒で正社員就職率が高いのはどの専攻？」では、大卒の正社員就職率が高いのはどの専攻かをみたのですが、「理系＞文系」「女子＞男子」という傾向が分かりました。両者を合わせると理系の女子、いわゆるリケジョが重宝されていることになります。 という冒頭の見出しだけで、日本で、どれだけ理系の（文系理系という分け方がそもそもアタマワルイですが）教育がないがしろにされているか分かりますね！日経です。 男子理 100/100 男子文 1/100 女子理 2/100 女子文 100/100 （90/100→１００人中９０人という意味。母数も違うのでそこんところも変わるけれども、そこまでいうとややこしいので単純なモデ
前回述べたように、ビジネスの基本形態は大きく、見込型と受注型に分かれる。別の言い方をすれば、「Push型」と「Pull型」という風にも考えられる。市場の需要に対するスタンスが、前者の見込型では、自分から需要を想定して事前準備（生産）し、市場に対して"Push"していくのに対し、後者では実際の顧客の注文を起点として、製品やサービスをつくり提供していく、受け身（"Pull"）的な動きをする訳である。もちろん、別にどちらがよい、わるい、という事ではない。市場と製品の性質にしたがって、適不適があるだけである。客の注文を聞いてから魚を釣りに行く料理屋はないし、先にプラントを建ててから買い手を探すエンジニアリング会社もありえない。そして住宅のように、建売と注文住宅が共存するような市場も存在する。 ところで受注型ビジネスにおいては、見込型ビジネスに比較して、一点、難しいところがある。それは、先々の受注量
米国経済を引っ張るカリフォルニア州のシリコンバレーで、主要ＩＴ企業の従業員が白人とアジア系に偏り、男性が大半を占める実態が明らかになってきた。原因として理工系教育のあり方や長時間労働の問題が指摘されており、地元で議論が始まっている。 グーグル、アップル…迫られ構成公表 平日の昼すぎ、シリコンバレーのマウンテンビューにあるグーグル本社は、昼食を終えてそれぞれの仕事場に戻る従業員で敷地内の路上があふれていた。広大な敷地には部署ごとの建物が立ち並ぶ。 「従業員の出入りをしばらく眺めていると面白いことがわかる。男性が圧倒的に多く、男性は技術者が働く建物へ、女性は営業・広報部門の建物へと向かう」 労働環境に詳しいカリフォルニア州立大バークリー校のクレア・ブラウン教授は、そう話す。 シリコンバレーのＩＴ企業は圧倒的に男性が多く、人種では白人とアジア系に偏っていると言われてきた。こうした印象が今年５月、
欲しいデータがズバリ手に入るサイトをまとめました！ 市場調査をしているときや企画書を作成しているときに、「欲しいデータが見つからない…」なんてことがよくあるのではないでしょうか？ そこで、今日は、データが手に入れられるデータをまとめ、統計データを効率的に得て、上手に活用するコツをまとめました。 【目次】 政府系の統計データ３選 リサーチ会社等の公開データ１７選 データを探し、上手く利用するには？ 政府系の統計データ３選！ まず、無料で充実した情報が手に入るのが、政府や官公庁のサイトです。 皆様が払った税金でつくられているものなので、有効に活用しましょう。 １：総務省統計局 総務省統計局では、無料で多くのデータが手に入ります。 手に入るデータのカテゴリーとしては、人口・世帯、住宅・土地、家計、物価、労働などがあります。また日本全体だけではなく地域ごとのデータも手に入ります。 また、このサイト
IT人材はざっくり100万人いて、その8割がIT企業、というのが実態です。これはここ数年変わっていないようです。 また、これはこの調査と関係のない参考情報ですが、米国ではユーザー側の技術者の方が多く（人材の流動性が高く、プロジェクトが始まると積極的に採用する）。この日本の分断構造がアジャイルの採用を難しくしている、という１つの理由となっています（2012年のIPAの調査より）。 受託開発の今後 ぼくは、チェンジビジョンで「パッケージ開発」を、永和システムマネジメントで「受託開発」を事業としてやっています。受託開発やSIの今後（オワコンなどと呼ばれたりする）について興味があるので、このあたりを白書から見てみます。 サービス利用の拡大 明らかなデータとして、「作る」から「使う」に転換の傾向があります(p.18)。Google Apps, AWS, MS Azure, Salesforce など
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