民間の日本創成会議（座長：増田寛也元総務相）が全国の市区町村の半数を人口減少によって「消滅可能性がある」と発表、地方自治体などに衝撃が広がっています。「人口減少地図」は創生会議や総務省の関連データを市区町村ごとにマッピングしました。お住まいの自治体やふるさとの「危機」がひと目でわかります。
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 稼動統計情報とは、PostgreSQLが独自に収集・記録している情報です。性能やDB内で起こっている問題などを把握する上で、とても重要です。DBMSでの稼動状況を確認・把握するのに非常に便利なので、この情報を活用し、問題の早期発見やチューニング方法の選択に役立てましょう。 稼動統計情報で分かること 稼動統計情報を活用すると、DBMSを運用する上でとても便利な情報が得られます。特に有用なものを紹介します。なお、稼動統計情報の内容はPostgreSQLのバージョンで若干異なり、新しいバージョンほど得られる情報が増えています。詳しくは「有用な情報を持つテーブル/ビュー」を見てください。 DB単位のコミット数やロールバック数 DB毎に、トランザクションのコミット回数やロールバック回数が分かります。それぞれ、スループットとエラー発生数と置き換える
医学における統計処理の問題点を考える前に，ちょっと別の各度から統計処理について述べてみたい。 ご存知の方はご存知と思うが，各種の世論調査はどれも1500～2000人を対象に行っている。そしてなぜか，5000人を対象とした世論調査も，8000人で調べた世論調査も存在しない（はずである）。1億人の意見を調べようとすれば2000人の意見を調べたらもうそれで十分だかららしい。さらに言うと，10万人の意見を調べるのも2000人で十分なのである。 なぜ2000人でいいかと言うと，そういう計算式と言うか統計処理方法があるからである。これに基づくと，1万人の世論調査に必要なサンプリング数は1300人ほど，10万人で1500人ほどであり，それ以上はいくら母集団が増えてもサンプリング数は1500でよいと言う結果になる。 必要なサンプル数を算出する根拠となっている数式は次の通りである（出典は2004年に出版され
憶測で物を語るのが３度の飯より好きな、ネットの実名「もとまか」です。でも辛子明太子の方が好きです。 さて、先日Facebookについて以下の記事を書きました。 Facebookが楽々と世界で普及していった本当の理由 この記事にはたくさんの方からTwitterで反応を頂きました。ありがとうございますm(_ _)mFacebookのこと書いてるのにTwitterからってのがインターネットは相変わらず面白いなぁと思いました。 でも、実は私にはまだモヤモヤした感が残ってたんです。それが、以下のこと。 そうです、あのFacebookに関するGoogleトレンドの結果。この記事のGoogleトレンドへの言及部分は、本来筋から言えば外しても構わなかったんですが、この図に気がついてしまって、その意味するところが理解出来ず、どうしても気になったので入れてみたわけでした。 決して別記事にするのが面倒くさかった
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
TwitterとFacebook，どちらが世界最大のソーシャル・ネットワークになるのだろうか？ 2009年におけるネットメディアの論調は，ほぼ一貫して「Facebookの一人勝ち」だった。その背景には，Twitterアクセスの75%がAPI経由という特殊事情のため，統計情報が1/4程度に過小算出されていた点などがある。 しかし，4月14日にTwitter社が公表した数値は従来の予測を大きく上回るものだった。そこで気になってくるのが，FacebookとTwitterのアクセス規模は現在どうなっているのか？，そして今後はどうなっていくのか？という点だ。 参考記事：Twitterのトラフィック規模は従来想定よりはるかに大きいのかもしれない (TechCrunch) 特にTwitterが浸透しはじめている日本にとって，TwitterがFacebookを世界的にも凌駕する可能性があるのか気になるとこ
タンパク質、脂質、炭水化物のすべてが増加し、特に脂質の伸びが著しい米国。減少傾向の炭水化物に対し、増加していたタンパク質や脂質が1990年代に反転減少、ないし横ばい化し総カロリーも減少に転じた日本。
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
経済産業省が公表しているスライドがよく出来ているのでここでも紹介（ht @kazemachiroman）。日本が抱える問題とここに至るまでの経緯が丁寧に解説されている。ではどうしたらいいのかという部分になると急に説得力がなくなるが、日本語だし全部読む価値はあるように思う。特に興味深いグラフを幾つか抜粋する。 日本の産業を巡る現状と課題 まず各国の貯蓄率の推移だ。日本は貯蓄率が高く、アメリカは借金だらけというイメージを持つ人が多いと思われるが、日本の貯蓄率はアメリカを下回っている。高齢化や社会保障によって貯蓄率が下がるのはしょうがないが、それにしても衝撃的な数字だ。 最近、株主主権の問題と絡めて話題となった労働分配率だがここでも日本は英米独仏などよりも高い水準を保っている。特にドイツが一番低いのは興味深い。 企業の海外移転に関するアンケート結果だ。多くの企業が生産機能移転を決定ないし検討して
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く