統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
そのまま上司に提出できるレポートが5分で作成可能 Google Analyticsのデータを利用したアクセス解析レポートツール「Arest」
『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
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
キーワード検索 Good Keyword
有料機能を使うと、 Google検索の月間検索数取得、 高精度AIによる提案、 より深いSEO競合分析などもできます！
30歳だが人生に飽きた
仕事→飽きた セックス→飽きた 酒→やめた、飽きた 人と交際するまでの過程→飽きた 人と交際するという行為→飽きた 不倫→1回やってみたけど何がおもろいのか分からなかった 人付き合い→本を読み漁って努力した時期もあったけど自分は雑談や人にさほど興味がないと気付く 結婚→（上の過程で自分は明確に他人に興味ないということが分かってしまったので）どうでもいい 出産→退屈凌ぎでやるレベルのことではない（コスパ的にも道徳的にも肉体的にも） ファッション→中国通販を知ってからユニクロすら高級に思うようになった メイク/コスメ→ 美人のプチプラ＞＞（越えられない壁）＞＞ブスの諭吉と理解してからこだることをやめた 美容全般→50万のエステより5万のプチ整形と理解してから馬鹿らしくなった 趣味だった映画鑑賞→劇場の没入体験は魅力だがサブスク見放題（月額1000円ちょっと）を知ると一回1900円の娯楽は自分に
40分でできるホームページ診断 最低限クリアしたい40項目のチェックシート［訪問者目線編 2008年版］ SEO？ ユーザビリティの向上？ それ以前にしなきゃいけない「サイト作りの基本のキ」を、あなたのサイトではちゃんとできているだろうか？ 高度な施策に目を向ける前に、最低限クリアしておきたいチェックポイントをまとめてみた。あなたのサイトは何点とれるだろうか？ TEXT：編集部 協力：株式会社 環 ウェブサイト作りの基本のキSEOやユーザビリティに限らず、キーワード広告、アクセス解析、LPO、リッチインターフェイスなど、サイトの効果をアップさせる手法はさまざまあり、Web担でも詳しく解説してきている。 しかし、そういった施策にコストを割く前に、現状の自社サイトが、訪問者が「あれれ？」とマウスをうろうろさせてしまうような状態になっていないか確認したことがあるだろうか。 そんなあなたのために、
独紙が分析「安倍元首相を殺したのは、日本人の社会への関心の弱さ、弱者への救済の少なさだ」（クーリエ・ジャポン） - Yahoo!ニュース
安倍元首相を弔う声が世界から絶えない Photo： Peerapon Boonyakiat / SOPA Images / LightRocket / Getty Images 安倍元首相が凶弾に倒れた事件は、日本だけでなく世界を震撼させた。動機はすでに明らかになっているものの、そもそも恐るべきこの事件が起きた背景にあったのは、日本社会に蔓延する「無関心」だと、独紙が分析する。 【画像で見る】 弱者に冷たい日本社会独紙「南ドイツ新聞」のトマス・ハン記者は、安倍元首相の殺害がなぜ起きてしまったのか、この死が何を意味するのかを考察している。 犯人である山上徹也容疑者（41）は、「母親が統一教会に多額の寄付をし、家族が崩壊していたため、統一教会のトップを殺したがっていた。だがそれが難しかったため、宗門とつながっているとされる安倍晋三を狙った」とされる。 しかし、何が彼をそのような行動に掻き立てた
ユーザーに届ける価値を徹底的に追求する マーケティングを提供します © Copyright 2022 バズ部. All rights reserved. キャッチコピーは、コピーライティングの中でも群を抜いて重要だ。 キャッチコピーで、一瞬でターゲットの注意を惹き付けることができなければ、ボディコピーにどれだけ素晴らしいことを書いていても、完全にムダに終わる。 そこで、今回は、全く売れないキャッチコピーの共通点とその解決策をご紹介する。あなたがキャッチコピーで失敗してしまうことを防ぐために役立てて欲しい。 それでは、早速解説していく。 １．ターゲットを極限まで絞っていない昨今、人びとのニーズは非常に細かく多様化している。遥か昔であれば、単一の製品を大量生産し、大衆に呼びかけるだけで良かった。しかし、今では、欲張って大衆をターゲットにしたメッセージを発信しても、誰からも見向きもされない。 従
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
人気の秘密を探る この記事では人気のウェブメディアがどのような戦略・デザインでユーザーを集めているのかを分析します。対象は月間PV数が300万PV以上のメディア。それほどに読まれる仕掛けはどこにあるのでしょうか。
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
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
Welcome back to TechCrunch’s Week in Review — TechCrunch’s newsletter recapping the week’s biggest news. Want it in your inbox every Saturday? Sign up here. Over the past eight years,…
年収ラボ-最新の平均年収・給料・賃金動向を調査-
100以上の業界と3,500を超える企業の年収データを平成26-27年版に更新。 気になる業界や企業をランキング形式で掲載。各企業ページには平均年収をはじめ、売上高や利益推移のグラフも掲載。 17.07.03 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(5月分) 更新！完全失業率の推移(5月分) 17.06.05 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(4月分) 更新！完全失業率の推移(4月分) 17.05.01 下記コンテンツを更新しました。 更新！有効求人倍率の推移(3月分) 更新！完全失業率の推移(3月分)
Microsoft Corporation
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ネット民の過半数が陥る”俯瞰中毒”の症状とは？
こんにちは、小野ほりでいです。 みなさんは、今日もインターネットで他人の無自覚な行動を批判して優越感に浸っていますか？ 実はそれ、”俯瞰中毒”に陥っているかも…。 ＜登場人物＞ エリコちゃん このあいだサブカル女子になろうとして挫折した女の子。 ミカ先輩 虎視眈々とエリコにチョップする機会を窺っている、怖い先輩。 1.俯瞰（フカン）中毒 ギャハギャハ！ RT乞食さんの女子いじりは最高やでぇ～！ エリコちゃん、仕事中になに大声出してるの？ あ、先輩！ 見てくださいよこれ、笑えるんですよ～。 ふむふむ、勘違いサブカル女子の…。 …。 こんなんで笑ってんじゃねえ！ ギャイーーーッ！！！！ いきなり何するんですか！ 顔がダリが描いた時計みたいになっちゃったじゃないですか！ ごめんなさいエリコちゃん。でもこんなの悪趣味よ。 悪趣味って、先輩だってサブカル女子入門の回でいじり倒してたじゃないですか。
不動産の広告にはマンションポエムという特徴的なコピーや言い回しがありますが、何故あれは生まれたのでしょうか？どなたか分析していただけませんか？
回答 (2件中の1件目) 現実の数字（スペック、価格）より感傷的なドラマの方がより感情に深く訴えることが出来るから。 あれは、マンションポエムというのですか？ はじめて知りました。 内容は「感情マーケティング」 随分昔からのメソッドですね。 私も、数字の中や実用書に物語がはいっていると、そこに集中して感情が隆起します。 パソコンもスペックだけ追い求めるのはごく一部の専門家だという事をNECも富士通も、東芝も知りました。 今、殆どのCMは音楽とドラマ思考です。 ドラマだけより音楽をあわせ深層心理にとどかせます。 スティーブジョブス氏のスピーチはそれを壇上で彼がコメンテーターとなり、...
中国で流行中の『知乎』 中国の質問サイト『知乎（チーフー）』をご存知だろうか。これは日本で言えば『Yahoo!知恵袋』のように、ユーザーの質問に他のユーザーが回答してくれる集合知型のウェブサイトだ。 中国では2005年からIT大手・百度（バイドゥ）が運営するQ&Aサイト『百度知道』などが存在したが、こちらはネタ質問やネタ回答・コピペ回答も多く、いまいち信用が置けなかった。 だが、2011年にサービスを開始した『知乎』は、一部のユーザーが所属や身元を明らかにした上で書き込んでいることや（共産党青年団などが身元を明かして公式に回答を寄せていることもある）、回答者を第三者が評価するシステムなどが奏功して、そこそこ真面目で信頼性が高い情報がやりとりされるプラットフォームになっている。 加えて言えば、『知乎』は一種の大規模掲示板としての役割も果たしており、むしろ回答の数よりも元の投稿に付く質問の数の
音楽系のWebサービスに凝っている今日この頃ですが、またも熱いWebサービスを発見しました。クラブミュージックをエンドレスで再生してくれるWebサービス「forever.fm」です。 SoundCloudから旬なクラブミュージックをピックアップしてエンドレス再生forever.fmクラブミュージック好き、部屋で1人、お酒を飲みながらノリノリになりたい時ってありますよね？（ないですか？） そんな時なんかに大活躍しそうなサービス。 これがまた単純に曲と曲をつないでいるわけではないんですって。 これらの再生トラックは単にSoundCloudから取得したもののケツとアタマをクロスフェードで繋げているわけではなく、The Echo NestのAPIを利用して各トラックの音楽的な成分を分析し、テンポや階調の類似するポイントを見つけ出して繋げ合わせるという、つまり、人間のDJが実際に行なうことをそのまま
Google Analytics(UA)が使えなくなるのはどのくらいヤバくて、いつまでに何をしたら良いのかの話。 - フジイユウジ::ドットネット
タイトルにも書いていますが、Google Analytics(UA)がもうすぐ使えなくなるんですよ。 GA4っていうのになるらしいんですが、自動で切り替わったりしないし、何もしてないと単に使えなくなるんですよ。知ってました？ ※追記※2023年になって 自動的にGA4プロパティが作成されることになりました。しかし、むしろ手動ではないことで混乱しているようです。切り替えではなくGA4プロパティが追加されるんですが、そのデメリットについてはググって調べてね。 (UA)っていうのはGA4ではない、これまで使われてきたGoogle Analyticsだと思ってください。やや正確ではないのですが「GA4という最新版ではないGoogle Analyticsはすべてサービス終了される」くらいのイメージで捉えてもいいです。 業務で関わってる人たちからはGA4移行についての記事やツイートがたくさん流れてきま
「個人を特定する情報が個人情報である」と信じているすべての方へ―第1回プライバシーフリーク・カフェ（前編）
EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。
久しぶりの更新。一度ブログ書くの面倒になると、とことん書くのが面倒になるもんで。 【Web系最高って言うけど本当なの？】SIから転職したエンジニア達に聞いてみた - paiza開発日誌 まあ、いつものPaizaのWebアゲSIer Disの記事なわけなんですが。。。 最近、どうでもよくなって放置していたものの、いろいろ誤認している人が増えていそうなので、改めて問題点指摘しておきますか。ブコメ見るとSIer側の反論も欲しそうだし。 とはいえ、開発環境の話はわきに置いて、別の観点を中心とした内容となります。 イケてる環境のWEB系の労働生産性は、イケてないSIerのたった三割 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/ict_keizai_h28.pdf 上記は総務省が毎年公開している「ICT の経済分析に関する調査 」の資料です。 大体1
「いったいホストに何千万もつぎ込む売春女のどこが貧困なんだよ（笑）」「ここです」。 - Something Orange
「ホス狂い」という言葉をご存知だろうか。 主に女性をあいてにする遊興施設であるホストクラブに通いつめ、何百万、何千万という大金を浪費して「ホスト遊び」に夢中になる女性たちを指す俗語だ。 そういった女性たちのなかには、違法な売春を行ってそのカネをホストに貢ぐ人物が少なくないことが知られており、社会問題化している。 ホス狂い ～歌舞伎町ネバーランドで女たちは今日も踊る～（小学館新書） 作者:宇都宮直子 小学館 Amazon ホス狂い 作者:大泉りか 鉄人社 Amazon メイド喫茶で働いてお金貯めて整形してコスプレイヤーになってホス狂いしてＡＶ女優になった話 ｈｉｌｉａ ＴＡＬＫ 作者:高嶋 めいみ 主婦の友社 Amazon そうでなくても一般に「ホス狂い」は社会的逸脱として見られる行動であり、社会が彼女たちを見る目は冷たい。 もちろんインターネットでもそうで、ツイッターを検索すると、そのよう
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「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4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
すき家ゼンショーの「第三者委員会からの調査報告書受領に関するお知らせ」がまるで牛丼売ってる蟹工船 : 市況かぶ全力２階建
決算発表が出ないことを怪しんでストップ高まで買われたエックスネット、TOBされるどころか逆に資本提携解消で切られて過剰にお金が流出するお笑い劇場に
Gaijin Engineer in Tokyo
Being a foreign software engineer in Tokyo has its ups and downs. If you work in a company of foreigners you’re mostly shielded from the experience, but if you work in an actual Japanese company there’s going to be some things that will shock you, some things that will amuse you, and doubtless many things that will frustrate you. This is a run-down of my own personal experiences. As with anything,
どういうときにどんなグラフを使えばいいかが一発でわかるチャート - IDEA*IDEA ～ 百式管理人のライフハックブログ ～
ドットインストール代表のライフハックブログ
日本人は｢人口急減の恐怖｣を知らなすぎる | TKO木本の｢基礎から知りたい｣ | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
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道路を方角ごとに塗り分けると、その街のでき方がわかる
道路の方角は、隣り合う街どうしで微妙に違っていたりする。それが分かりやすいように道を方角によって塗り分けてみたところ、街の地形や歴史が見えて面白かった。 北海道、東京、京都、ニューヨークなどでやってみた。 今回、こんな地図を作った。 なんのこっちゃと思うが、拡大するとこうなっている。 道路を、その方角によって塗り分けたものだ。 右側の黄色いエリアは江東区。中央のカラフルなのは銀座とか日本橋だ。街ごとに道の方角が少しづつ違うということが色によってとても分かりやすくなっている。銀座から日本橋まで歩くと少しづつ道がカクッと曲がってるなーという感覚があるが、そういうこともまざまざと示されている。 こんなことできるかなと思ってやってみたらできて、結果も面白かったのでいろんな場所でやってみようというのが今回の趣旨です。 （本記事の地図は OpenStreetMap のデータをもとに加工したものです。末
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
市場調査の結果など、客観的な統計データがあると企画書やプレゼン資料の信頼感がぐっとアップしますよね。 しかし、統計データを企画書やプレゼンの資料として使いたいと思っても、個人でできる調査には限りがありますし、本格的に調査するとそれなりに費用や時間がかかるのがネックです。 実はネット上には無料で統計データを公開しているサイトがあるので、企画書やプレゼンのテーマに沿った資料が手に入るなら活用しない手はありません。 無料で統計データが閲覧できるサイトを11個まとめましたので、企画書やプレゼンの資料に活用してみてはいかがでしょう。 ①総務省統計局 出典 http://www.stat.go.jp/index.htm 統計データといえば総務省統計局です。 国勢調査、人口推計、住宅・土地統計調査、家計調査、全国消費実態調査、小売物価統計調査、労働力調査などなど、さまざまな統計データを無料で閲覧できます
ウェブパフォーマンスの基礎と今後の動向について、Web標準周りを中心に解説しています。GREEのMini Tech Talkで発表時の資料です。
出身地鑑定!! 方言チャート
方言に関する質問に答えるだけで、あなたの出身地を当ててしまうのが「出身地鑑定!! 方言チャート」。東京女子大学篠崎ゼミの女子大生とジャパンナレッジのコラボレーションであなたを鑑定します。 ＞ ご利用にあたって
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
旦那さんと同じタイプかも。力になれれば。
anond:20240606113439 注意（2024/06/09 追記） この投稿が、双極性障害の方、HSPの方、日頃から感謝を伝えてる方への偏見を招き、肩身の狭い思いをすることのないよう追記する。自己啓発本を不快に感じる人は読まないほうがいい。この投稿に科学的根拠はない。増田ってジャーナルだったっけ？自分も、素人が書いた増田を鵜呑みにせず、精神科に行ったほうがいいと思う。ただ、元増田が旦那さんを病院に連れてくことが難しいのと、俺自身「病院行け」って言われるのが嫌だったから、あくまで病院に行くきっかけになればと思った。ただ、この投稿を実践するより、奥さんだけでも内緒で精神科に行って相談してみてもいいのかもね。もっと良い解決方法を知れるかも。旦那さんに映画や本を読ませたり、感謝させろって言ってるわけじゃない。きっと見る余裕ないだろうし、無理に勧められたら嫌だろう。他人を変えるのは無理。伝
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
ゲームを趣味にしている人の割合が多いのはどのくらいの収入の人たちなのか調べてみた - nonameのノート
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コードをから」 => 「終了コードから」 p.39: 「HTTPSが利用できない」=> AWS上では、SSL終端するLBがサポートされています。https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/#ssl-support-on-aws p.40: 「ユーザがingress controllerをmaster上にセットアップする必要」 => master上にセットアップしなければならないという制約はありません。例えばGCEのingress controller(GLBC)はPodとして動作します。https://gi
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４．要注意？！全く売れないキャッチコピーに共通する５つの特徴と解決法
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