Covid Trends
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
「うぽつ」が定着し始めたのは2011年、「草」が流行り出したのは2016年──約56億のコメントデータからニコニコ動画15年の歴史を振り返ってみた
本日（2021年12月12日）、ニコニコ動画は15周年を迎えた。 もともと、YouTubeの動画にコメントを付けるサービスとして始まったニコニコ。この15年の間に書き込まれたコメント数は「約56億」にも及ぶ（生放送は除く）。 単純計算で、1年に約3.6億、1日に100万を超えるコメントが書き込まれているわけだが、実際にはどのようなコメントがよく書き込まれていたのか。流行っていたのか。 そんなちょっとした好奇心をきっかけに、今回はニコニコ動画に書き込まれた15年分のコメントデータを抽出。年別で書き込み数の多いコメントTOP10や、「うぽつ」や「草」などおなじみのコメント数の書き込み数の推移など、コメントからニコニコ15年の歴史を振り返っていく。 文／竹中プレジデント ―あわせて読みたい― ・ニコニコ動画15周年の日に、ほぼ毎週ずーーっと動画投稿している筋金入りのニコ厨にサービス開始からの思い
統計の入門
この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。 『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。 ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。 講座内容 統計に関する知識は、実験、試験、調査などの結果を用いた実証研究を行う上でなくてはならないものである。生活に関わるさまざまな効果やリスクがデータとともに語られ、生活者としても統計に対するリテラシーが求められるようになった。企業活動では、情報技術の発展によって、日々膨大なデータが生成されており、その活用が求められるようになった。本講座は、研究や、生活、社会・経済活動に不可欠な統計を、集計・分析し、理解する力を養うことを目的とした「統計入門」「続統計入門」を圧縮した内容になっている。これから統計を学ぼうとする初学者や、学び直しを目指す学生を主
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
一番お金を使っているのは“何オタク”？ 矢野経済研究所が調査
1人当たりの年間消費金額が最も多いのは「アイドルオタク」――矢野経済研究所は1月30日、こんな調査結果を発表した。同社はオタクに関する消費者アンケート調査を実施し、分野別のオタク人数の推計や1人当たりの年間消費金額（平均値）を算出した。 本調査におけるオタク市場は、「一定数のコアユーザーを有するとみられ、『オタクの聖地』である秋葉原などで扱われることが比較的多いコンテンツや物販、サービス」などを指す。 分野別に見ると、1人当たり年間消費金額は「アイドル」が10万3543円で1位。次に「メイド・コスプレ関連サービス」（6万8114円）、「鉄道模型」（6万3854円）が続く。アイドルオタクは、2016年、17年度の調査でもトップを占め、3年連続で1位だった。 また、「自分を何のオタクだと思うか、もしくは人からどんな分野のオタクだと言われたことがあるか」という質問への回答を基に、各分野のオタク人
軽自動車は本当に危ないのか？
anond:20180821070403 データ厨です。 感情的に「軽自動車は危ない」と印象論で煽っていらっしゃるので、客観的にデータでみてみたいと思います。 結論だけ先に述べると 軽自動車は事故を7%起こしやすく、普通自動車より約4割多く死ぬ。 JNCAPの新安全性能評価でも軽はやはり弱い。だがホンダのN-BOXとN-WGNは別格で、普通車の平均並。 普通車でもスズキソリオX ・三菱デリカD:2は軽以下。 ①衝突安全性について サイズである程度衝突安全性能が決まってしまう。 軽自動車のボディの規格枠は決まっており、全長は3395mm、全幅は1475mmで、全車が共通になっています。最近の売れ筋モデルはそのほとんどが規格いっぱいのギリギリサイズで造られています。 小型／普通車の大きさはいろいろですが、5ナンバーサイズの小型車に属するコンパクトなホンダフィットは、全長が3990mm、全幅は1
【デレマス】「シンデレラガール総選挙」を数学的に分析して各アイドルの得票数を推定してみた
先日、「シンデレラガール総選挙」の結果が発表された。 いきなりで何のことか分からない人のために説明すると、ゲームアプリ「アイドルマスターシンデレラガールズ」内で行われた人気投票である。 投票対象となるアイドルは総勢183人。1位に輝いた高垣楓は約106万票を獲得した。 では、私の担当（応援しているアイドル）である神谷奈緒の票数は……と見てみると、出てないじゃん！ そう、得票数が発表されたのは、全体のトップ10と各属性（※）のトップ5まで。神谷奈緒は全体15位なので、何票獲得したのかが分からないのだ。 ※アイドルごとに属性（キュート・クール・パッション）が設定されている ならばこちらにも考えがある。公開されているデータを最大限使って、数学的に各アイドルの得票数を推定してやろうではないか。 注：この総選挙はゲーム内でゲットした「投票券」1枚で1票投票できる。ログインボーナスで1日1票は手に入る
大学成績：１年で決まる？ 卒業時と一致 東京理科大調査 | 毎日新聞
大学卒業時の成績は１年終了時の成績とほぼ一致し、入学試験の結果とは相関関係がみられないことが、東京理科大学（東京都新宿区）が同大の学生を対象に実施した調査で明らかになった。担当した山本誠副学長は「特に１年の６月第１週の出欠状況が、その後の学生生活を左右する」と話している。 東京理科大は６学部３３学科（夜間部を除く）。大学入試センター試験を利用したり、センター試験と大学の独自試験を組み合わせたりして形式が異なる８種類の入試をしている。入試の種類と入学後の成績の関係を検証しようと２００９年から、学生の成績の追跡を度々実施しており、１回あたり約３９００人の学生のデ…
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
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
棋力の男女差は何が原因？ 統計分析を行った論文の紹介
棋力の男女差は何が原因？ 統計分析を行った論文の紹介 2015/11/29 2015/12/22 意見所感 チェス, 寄稿 はじめまして。TwitterでUlyemonという名前でつぶやいているものです。 たまたまチェスでの棋力の男女差に関する興味深い論文を見つけ、将棋ワンストップ様に紹介したところ、寄稿させていただけることになりました。ご参考になれば幸いです。 また本稿では以下の論文及び論文中の図を引用しており、引用箇所には[*]をつけています。 Christopher F. Chabris,Mark E. Glickman: Sex Differences in Intellectual Performance:Analysis of a Large Cohort of Competitive Chess Players Psychol Sci. 2006 Dec;17(12):104
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
コミックマーケット88の二次創作人気を調べてみた＆pixivデータで次回予想も (1/4)
明治大学米沢嘉博記念図書館スタッフでニコニコ学会β実行委員。趣味で同人誌やニコニコ動画関連の研究をしてる人。記事に使ったデータ元の『ニコニコ統計データハンドブック2015』など同人誌をコミケで頒布。ブロマガでは連載記事の補足も。 Twitterアカウントは@myrmecoleon。関わった著作に『進化するアカデミア 「ユーザー参加型研究」が連れてくる未来』（イースト・プレス刊）。左の画像は筆者を擬人化？して描いてもらったキャラ「ありらいおん子」。男の娘。 ■Amazon.co.jpで購入 コミックマーケット88は8月14日から16日の3日間開催 8月14日から16日にかけての金土日、東京お台場の東京ビッグサイトにおいて同人誌即売会「コミックマーケット88」が開催されます。コミックマーケットは、ニコニコ動画など投稿サイトの登場以前から、プロではない個人の作品発表の場として重要な地位を占めてい
企画書に使える！信頼できるデータの引用元15選 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、ディレクターのなかみーです。 新人ディレクター向けシリーズの最終回ですね。 今回は、企画書を書くときに役立つ統計やアンケート結果などを公開しているサイトをご紹介したいと思います。 データで一番重要なのは、それが本当に“信頼できるものか”ということ。 発表元が信頼できる会社であればそのデータの信頼性は高いですし、100人に聞いたアンケート結果よりも10万人に聞いた方がより正しい統計データを得ることができますよね。 企画書に使えるような信頼できるサイトをまとめたので、お役立てください。 1. StatCounter http://gs.statcounter.com ブラウザのシェア率などを調べるときに使えます。 全世界だけでなく、日本国内で使われているブラウザにフィルタリングすることもできるのが便利です。 2. Similarweb http://www.similarweb.c
「王手飛車をかけた方が負ける」は本当か - 盗んだ統計で走り出す
将棋ニコ生などで頻繁に聞く1「プロの対局では王手飛車をかけたほうが負ける」というジンクス(格言?)が本当なのかを自作の将棋解析ライブラリを使って確かめる． 「プロの試合では王手飛車をかけたほうが負ける」とは Wikipediaの「両取り」の項目には，以下のように書いてある． 棋士同士の対局の場合は、「王手飛車をかけた方が負ける」という言葉もある（棋士は王手飛車になる可能性まで踏まえて指しているため）。 また，マイナビの本2には次のように書いてある． 「プロは王手飛車をかけたほうが負ける」というセオリー(?)があります。プロが王手飛車を見落とすはずはないので、飛車を取られてもいい読みの組み立てをしているから、という意味です。 また，実際に確かめてみた例として，知恵袋のとある質問の回答中に「『近代将棋』 2002年9月号に，王手飛車をかけたほうが勝率が良かったと書いてあった」という旨の情報が挙
勉強に役立ちそうなエントリの一覧 - 大人になってからの再学習
このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像：単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散
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