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蒸気機関の例 ナポレオンのロシア侵攻の兵力(上)と気温(下)。これは記事中にあるサンキーの業績よりも古く、こういった図表の嚆矢とされる サンキー・ダイアグラム（英語: Sankey diagram）は工程間の流量を表現する図表である。矢印の太さで流れの量を表している。特にエネルギーや物資、経費等の変位を表す為に使われる。 Sankeyの名前の由来は1898年に初めてこの形式の表を用いた公刊物（Minutes of Proceedings of The Institution of Civil Engineers中の蒸気機関におけるエネルギー効率についての記事）の著者であるアイルランド人ヘンリー・フィニアス・リオル・サンキーに因む。 (参考文献の8頁[1]) サンキー・ダイアグラムは、工程の順序を表すものでしかないフローチャートとは（一見の印象から類似したものと思われるかもしれないが）質的・
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、
犯罪統計資料は、犯罪統計規則に基づき、全国の都道府県警察から報告された資料により作成したものです。 犯罪統計は、犯罪を数量的に観察することによって社会の治安情勢を客観的にとらえようとするものであり、刑法犯の認知状況や検挙状況、特別法犯の検挙状況等を把握して、各種警察活動に役立てています。
統計データを探す すべて 分野から探す国土・気象人口・世帯労働・賃金農林水産業鉱工業商業・サービス業企業・家計・経済住宅・土地・建設エネルギー・水運輸・観光情報通信・科学技術教育・文化・スポーツ・生活行財政司法・安全・環境社会保障・衛生国際その他 組織から探す 内閣官房人事院内閣府公正取引委員会警察庁消費者庁こども家庭庁個人情報保護委員会総務省公害等調整委員会消防庁法務省外務省財務省国税庁文部科学省文化庁スポーツ庁厚生労働省中央労働委員会農林水産省林野庁水産庁経済産業省資源エネルギー庁特許庁中小企業庁国土交通省観光庁海上保安庁環境省防衛省 主要な統計から探す ５０音から探す あ い う え お か き く け こ さ し す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ へ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る れ ろ わ すべて見る 分野から探す 国土・気象人口・
国土交通省においては、倉庫事業の経営状況を把握するため、毎年、倉庫業法第27条に基づき、倉庫事業経営状況報告を実施しております。 つきましては、対象事業者様におかれましては以下の電子報告書（Excel）に入力の上、メールにて送信いただきますようよろしくお願いいたします。 本件報告を踏まえ取りまとめる資料については、倉庫事業に係る税制度や中小企業対策等のためのデータとして活用されますので、皆様のご協力をよろしくお願いいたします。 <令和６年度記入要領> ＜電子報告書＞ R６報告書（普通） R６報告書（冷蔵） R６報告書（サイロ） R６報告書（木材） R６報告書（鉄鋼） ＜送付先メールアドレス＞ [email protected]it.go.jp （ご参考）結果 平成２８年度倉庫事業経営指標（概況） 平成２９年度倉庫事業経営指標（概況） 平成３０年度倉庫事業経営指標（概況） 令和元年度倉庫事業経営指
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
Edward Rolf Tufte (/ˈtʌfti/ ⓘ;[2] born March 14, 1942),[1] sometimes known as "ET",[3] is an American statistician and professor emeritus of political science, statistics, and computer science at Yale University.[4] He is noted for his writings on information design and as a pioneer in the field of data visualization.[5] Edward Rolf Tufte was born in 1942 in Kansas City, Missouri, to Virginia Tuft
はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
統計的差別（英: statistical discrimination）とは、経済主体（消費者、労働者、雇用主など）が、交渉相手の個人に対して持つ情報が不完全である場合に、統計的に合理的に判断しようとした結果として、人種や性別などに基づく不平等が生じるという状態を指す[1]。統計による差別とも言う。 例えば、企業が採用段階において、労働者の能力を個人の実際の能力ではなく、「性別」などの労働者が所属する属性ごとの統計的な平均値に基づいて推測し、採用の判断をする結果、属性ごとの賃金格差が拡大するなどの差別的状態が生じることを言う[2]。 「統計的差別」の理論によれば、経済主体が合理的で偏見を持たない場合でも、統計的母集団（統計を取る調査対象となる集団）に対して不平等が生じる。この「統計的差別」の理論は、各集団における労働市場の成果の格差を、人種差別、性差別、個々人の好き嫌いなどによって説明する
先日のことですが、以下のニュースが統計的学習モデル界隈で話題になっていました。 肝心の箇所が会員限定コンテンツなので簡潔にまとめると、従来モデルよりも説明変数に入れる海域の数を増やした上で、Lasso（L1正則化）回帰で多重共線性を抑えつつ汎化性能を高めるというアプローチを取った、というお話です*1。これは回帰分析という基本に立ち返った、昨今の「猫も杓子も生成AI」という流れからは一線を画した試みで、いかにも玄人好みという感があるなと僕も感じた次第です。 一方で、僕が身を置く広告・マーケティング業界でもMMM (Media/Marketing Mix Models)を初めとして様々なタイプの回帰分析が広く行われていますが、個人的に見聞する範囲では冗談でなく本当にピンキリで、中には「そんなデタラメな回帰分析で本当に役員会の意思決定に使っているんですか？？？」みたいなケースも珍しくありません。
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