ホーム資料Japan Dashboard(経済・財政・人口と暮らしに関するダッシュボード)とデータカタログ Japan Dashboard(経済・財政・人口と暮らしに関するダッシュボード)とデータカタログ 内閣府は、関係府省庁の連携体制のもと、経済・財政・人口と暮らしに関係する指標を収集しています。2016年より、整備した各種データを見える化し、さらに詳細な分析・検証等に活用できるようにするため、データをダウンロードできる「経済・財政と暮らしの指標「見える化」ポータルサイト(内閣府) 」を運営しています。 データに基づく政策立案をさらに推進するため、内閣府とデジタル庁は協力し、新しく「Japan Dashboard (経済・財政・人口と暮らしに関するダッシュボード)とデータカタログ」を整備しました。見える化ポータルサイトの利用者の要望に基づき、リニューアル方針を定め、操作性・検索性の向上、
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

国交省推進する「都市計画情報のデジタル化・オープン化」 都市計画とは、都市計画法に基づいて自治体が策定する街づくりのプランのことだ。土地利用(用途地域、地区計画など)や都市施設(道路、公園など)、市街地開発事業(土地区画整理など)に関する計画を総合的に定め、住民が住みやすく、働きやすい都市を目指す。 街づくりは行政のトップダウンですべてがうまくいくような簡単なものではなく、実現には民間事業者の理解と協力が欠かせない。そこで、自治体が都市計画を対外公表することで、事業者側がそこにビジネス機会を見いだし、街ごとのエコシステムが形成されていくことが期待される。 ただ、これまで都市計画のフォーマットは自治体によってバラツキがあり、事業者側にとって街ごとの特性や強みを比較しにくい状況があった。 都市計画のデータ化は以前から少しずつ進められてきた。国交省はすでに2005年には「都市計画GIS導入ガイダ

理解に近道はない.だからこそ,初学者目線を忘れないペース配分と励ましで伴走する入門書.可能な限り図に語らせ,道具としての統計手法を,しっかり数学として(一部は割り切って)学ぶ.独習・学び直しに最適本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ/予備知識/本書の学び方/のんびり取り組む/本書の難所/練習問題を解く/数学が得意なら/ご協力ください 序章 はじめに 1.統計学の必要性 2.散らばり(バラツキ) 3.基本的な用語と概念 ①観測値と標本 ②母集団 ③統計学の目的 ④統計学の理論を支える土台 ⑤単純無作為標本 4.本書の2本柱 ①平均の比較 ②2変数の関係 5.検定統計量 第Ⅰ部 統計的仮説検定の論理 1章 検定の論理(二項検定を教材として) 1.例題1:B薬はA薬より有効か? ①例題1.1:18人に効果がある場合 ②例題1.2:14人に効果がある場合 ③例題の解答 2.二項分布 ①二項係数 nC

https://twitter.com/mizloq/status/1594608637208850434 https://twitter.com/mizloq/status/1594554415045742592 WJSの調査をまとめ直しただけなのだけれど、こういう視覚化が珍しかったのか、たくさんの反応ありがとうございました。 わたしが注目していただきたかったことhttps://pbs.twimg.com/media/FiEvYdVacAIZ4Rg?format=jpg&name=medium あの表から読み取っていただけることはいくつもある中で、表を作ってTwitterに投稿した者として是非注目していただきたかった点は次のとおり。 「事実をありのままに伝える」がトップでないのはこの中で(中露も含めて)日本だけであること、「客観的な観察者であること」をきわめて重要/とても重要な役割とする

[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修…

21世紀の格差は、他者からの共感の格差をめぐるものになるだろう。 この記事で言いたいこと (社会的)共感は政治的・社会的リソースである。 物理的資産がリソースであるのと同様だ。 共感はアイデンティティごとに分配される(女性黒人LGBT,労働者階級,白人子供etc)。 共感は物理的資産と同じく分配に差がある。 共感の分配は主にマスメディアによってなされる。トランプ大統領が当選する以前、労働者階級に関するメディアのツイートは60件、同性愛LGBTに関するツイートは、9664件であった。 ツイートの比率は、労働者階級 60 対LGBT 9664 で 161倍だ。 ツイートの差を共感の差だとみなせば、労働者階級とLGBTで大きな格差がある。 共感の格差を放置すれば、そこはポピュリストにつけこまれる。 もしあなたがポピュリストになりたければ、次のターゲットを狙うと良い。 ある程度人口ボリューム

(Image by Wokandapix from Pixabay) 個人的な観測範囲での話ですが、データサイエンティストという職業は「21世紀で最もセクシーな職業」として刹那的な注目を集めた第一次ブーム、人工知能ブームに煽られて火がついた第二次ブーム、そして「未経験から3ヶ月で人生逆転」ムーブメントと折からのDXブームに煽られる形で沸き起こった第三次ブームを経て、何だかんだで社会に定着してきた感があります。 で、このブログを始めた頃からの連綿と続くテーマになっていますが、いつの時代も話題になるのが「データサイエンティスト(になるに)は何を勉強すべきか」ということ。7年前から恒例にしてきた「スキル要件」記事では、基本的には「どれも必要な知識(学識)」であるという前提で分野・領域・項目を挙げてきました。少なくとも、最初の3回ぐらいはそういう認識でスキル要件記事を書いていた気がします。 ところ

Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した2022-03-08Google の非公式ブログで、The UnofficialGoogle Data ScienceBlog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られたGoogle DevelopersGuides:Machine LearningGuides >Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。Good Data Analysis の概

総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS

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

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか? 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。GoogleTrendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統

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