「情報と鉄道」「ユニバーサルデザインと鉄道」「社会と鉄道」がテーマのフォーラムです。(16歳以上対象)全角と半角、大文字と小文字が区別されます。真っ白のキャンバスに虹色の未来を描く方法、教えます。・「資料の整理と活用」を学びなおす・ツイッターに紛れて「鋭くさえずる人」を見つけるには「「ドスパラ調査」を読み解く(仮)」([3088],[3142])も事前に参照ください。本件ヤフーでは(単独の)調査が行われていないので、単に「報告」(データを用いた評論:レビューの類)だと位置づけられましょう。一人の人が一年間に電車を利用する回数(※)を横軸、マイカー通勤・通学率を縦軸にとり、47都道府県をマッピングしたものです。JR、私鉄、地下鉄などを乗り継いだ場合、鉄道会社ごとに1回とカウント。東京の人は年間で何と800回以上も電車に乗っていることがわかりました。この調査に使用した原資料及び調査要領は次のとおりです。この調査に使用したデータには、2地点相互間の輸送量が方向別に区分されずに合算されているものがありますが、この場合、2地点間の往・復数量は等しいものとみなして折半処理しています。結ぶラインデータを作成し、流動量を属性情報として付加した。)と対応関係がとれないデータが存在すれば、それをエラーとする。「統計の都合上」、定期券は定期券、きっぷはきっぷといって厳然と区別され、定期券に限れば、ほぼ「通勤・通学」を網羅できるとみなせます。漠然と「合計」を用いて「赤ちゃんからお年寄りまで」とするのは、ヤフーの検索ログの属性(推定された年齢や職業)への(レポートを書くチームからの)アクセスが許可されなかったからではないかと邪推しますが、いえいえ、そこは「しかじかで、通勤・通学の世代に絞り込んだログがほしい」といって、データ処理を『お願い』しなければならないでしょう。(そこをサボってはいけませんよ、の意。)また、「通勤・通学の手段の比較」ということならバス(乗合バス)も入れないと対等な対照にならないだろうと思われます。結ぶラインデータ」に絞り込まれている、すなわち、例えば「東京−千葉間」といって、その実、千葉市内の駅と東京駅の間における、例えば総武快速線や京葉線の路線としての輸送人員という形に変換されている(もともと統計をとる目的を考えれば自然なことです)ことが想像されます。(正確には理解できておらず恐縮です。)「千葉」といっても、千葉市外から千葉市へ通勤・通学される(ラッシュ時に千葉駅や西千葉駅などで降車される)流動は入っていないのではないか、あるいは、柏市から東京都内へ向かう流動は、「東京−茨城間」の(常磐線の)流動に合算されるのではないか(統計としては、常磐線の列車が「超満員!」で日暮里駅に(1本ではなく何本も)続々と到着し続けるところに関心があるわけです、たぶん:柏から乗ろうが水戸から乗ろうが日暮里駅の混雑をなんとかせねばという目的の上では区別する必要があまりないということかなぁ、と思われましょう、の意)、といって、とても注意深く見ないと統計を「活用」できないとわかります。[3023])へ向かうという前提で、その混雑をなんとかするばい(がんばるぞい≒できることには限界があるのであまり期待しないでくれるとうれしいな、のソレ)といって、方面ごとの流動を知りたいな、そうすれば、各路線をどのくらい増強すればいいのかわかるべさ、というのが「旅客地域流動量データ」だということだと早合点できましょう。いえ、横浜市やさいたま市に向かう流動も多いので、「対東京」だけでなく「都道府県間」をぜんぶ見ましょうということになっているのだろうと想像できましょう。都道府県内で完結する通勤・通学の流動(通学のうちかなりを占める高校生の大部分や、小さな大学、市役所や学校への通勤、地元企業や工場への地元からの通勤)が、まるっと統計に入っていない(⇔「都心部の混雑緩和」という課題に対して必要とならないデータである)ことに...気づきたいなぁ、と思われないでしょうか。(本当にそういうデータなのか確認できていません。詳しいかたにフォローいただきたいです。記事を読み返すと「同社」とあり、今回の分析対象が大阪近郊だけでなくJR西日本の「管内全駅」と読み取れます。大阪だけでなく、京都に神戸、奈良も岡山も広島も含んでの数字であることになります。同様に他の地域についてもJR東海の管内でいえば名古屋と静岡、JR東日本の管内では東京、横浜、埼玉と新潟、仙台、長野などが「飲める都心」でしょうから、ほぼ、東日本と西日本で半々、残りが名古屋、そして博多や小倉など、という比率で分布しているのではないかと想像されます。)都心(副都心や新都心を含む)で飲んでからギュウギュウの終電でくぬぎ山(あくまで比ゆです!)を越えて帰るというソレ(名状しがたいライフワーク...いえ、ワークライフバランス...いえいえ、ライフスタイルのようなもの)に疲れたら「とかいなか!」...いえ、「いなかみらい!」...いえいえ、「半(han)田舎暮らし!」(富里市[3183])だということです。シビアに問われます)するんだということで、さほど、「セカイが真っ二つ!」というほどではないように(連続的に分布しているように)感じられてくるのではないかなぁ、といって、くぬぎ山のほうなど眺めてみます。☆「資料の整理と活用」を学びなおすこのフォーラム(※)でも、先の冬休みには期間限定で「【徹底合格CP】できる!「資料の整理と活用」」と題した「まとめ読みのためのリンク」をトップページに設けてございました。このリンクの説明文には「身近なデータで「資料の整理と活用」を鍛えてバッチリ。11歳から13歳のかたへ贈ります。」と書いていたのですが、ご覧いただけましたでしょうか。「いつも異なる需要に最適化して電車を運行できるよう、ダイヤをリアルタイム生成するような時代」を読み解く(自)※通常は「16歳以上対象」であります。・「資料の整理と活用」http://www.ajhs.wakayama-u.ac.jp/?action=common_download_main&upload_id=155いま、既に企業等でバリバリの人にあって、▼自分は(学校では)勉強していない、▼簡単そうに見えても、きちんと勉強しないと(きちんとは)できないことなんだ、という認識を持っていただかないと困ると思っています。)企業での「TOEICスコア」の扱われかたなど見ましても、かなり「エラい人」にあって統計や確率、ひいてはテストの設計など、ほとんど関心がないんだなぁ、とうかがわれます。いえ、「人事」が「人事に都合よく」決めた「ボーダーラインのようなもの」が「上がってきた」のでハンコを押した、それによって「人事」が「ひとりあるき」し始めた、とも読み解かれそうです。「渦中の栗は痛い!」状態(※)にあり、後世、(社会学や法学の立場から)検証されていくのかなぁ、とオボロゲに期待されます。自分がうずしお...いえ、『ビッグウェーブと呼ばれる波』に乗っていると誤認されるっ!」「『渦中の外の渦外』から見れば痛いっ!」という気分です。対数正規分布を学んで、対数グラフを描いて...という、どこまでいっても数学であるという一種『枠』(これを指して「第1種枠」などと...略)を飛び出さない範囲の勉強だけでは、まだ「資料の整理と活用」を完遂するには足りないとわかります。レポートを書こうとして探して見つけて持ってきた統計が、いかなる目的で(Why)、いかなる主体によって(Who)、いかなる方法で(How)、いつ(When)、どこで(Where)、具体的には何を調べたのか(What)という、「新聞部!」もかくやというソレを読み解く読解力が、数学と同じくらい重要だとわかります。それぞれの項目において、自分がレポートでまとめようとしていることと整合が取れているのか、何か補う必要があるのか、見比べるというところは、高校までには授業としては取り上げない部分ではないかなぁ、と想像します。統計の足りない部分を、自分たちの観測値で補って、というのはシミュレーション([3097])に片脚を載せてただちにズルッとすべるようなソレです。「ヤフー報告」を見て、そこに、レポートの筆者がズルッとすべって後頭部を「きょう打」したようすを見てとり、思わず「大丈夫ですか?」と「お声がけ」したくなるというのが、大方の(ツイッターではつぶやかないオトナの)見かたではないでしょうか、たぶん。この統計と別の統計(例えば他社の統計や、自分たちの実地調査で得られた部分的な観測値、あるいは経験的に知られている傾向など)を組み合わせ、「酔客が絡む事故では遅延時間は短くないが、朝ラッシュ時ほどには遅延時間に対する影響人員が少ない」のは本当かどうか(どのくらい本当らしいか)を検討したり、「事故が起きる日は立て続けに事故が起き、相互に影響し合って遅延時間が極端に増える」と仮定して、ならば「事故の発生確率」でなく「同じ日に複数の事故が起きる確率」を使わなければ正しく推定できないんだ、などと議論したりする、そうしたときに使うのが、モンテカルロ法などの手法(再標本化法)ではないでしょうか。商学系の学部で(学部のうちに)何をどのくらい学ぶのかわかっていないので恐縮ですが、仮に、習っていない人のほうが多いからこそ、専門職大学院でこれに取り組むんだということだろうと早合点されます。(あくまで早合点です。)しかし、そこでの教え方が「エクセルでサイコロ!」だという...なんということでしょう!(見解は偏見で個人です。)☆ツイッターに紛れて「鋭くさえずる人」を見つけるにはツイッターな界隈で、「おもしろい」「わかる」「それある〜!」を除く内容をつぶやいているかたを探してみます。(恐縮ですが「紋切型」なかたは除きます。東京の検索が多いのは、ホワイトカラーが多いからかな/東京の会社で車通勤OKのところなんてすごく少ない。駐車場スペースを確保するのが難しい。駐輪場ですら難しいイメージある。なんか特に発見もなんもないレポート過ぎて、ヤフーはこんなことのために顧客データを覗けるのかあとため息が出る。八王子は東京じゃないは。これ↓の図2のグラフの書き方はイラッとくる。図2が折れ線な時点で見る価値なしと判断して読むのをやめる※「『不都合な折れ線グラフ』事案」については[3050]も参照。この辺の地域ギャップで一番びっくりしたのは、「運転代行」を知らない都民がたくさんいたことだね。世界の都市圏の中でも最大級の面積の東京圏。公共交通がなくなればいくつかの都市圏に分裂すると思う。ちなみにYahoo!で検索したことはほぼないのでそこんところも本当は宜しくお願いしたい。自動車メーカーへの関心が全国で一番低い東京でやるモーターショーが全国各地で開催されるモーターショーの中で一番規模が大きくて話題性が有るという矛盾。そこまで東京だけ違うもんか。電車の臨場感を再現するVRシステムの評価実験で、評価は悪くないものの、被験者みんな東北大の学生でよく聞いたら「最近電車なんて乗ってない」のがほとんどだったとか。多摩エリアは車社会ですが?こういう検索を「かんたっち!」...いえ、「たっちすてぃっち!」...いえいえ、「わんたっち!」でできるかのような錯覚のできる検索UIをば...といって、六本木のほうなど眺めてみようと思いました。「Base6」付近https://goo.gl/maps/x6WAsdkSnruCS(コンピューターサイエンス)の院生(ただしドクターに限る)からは、興味は持たれても応募や採用にはほとんど至らないということです。いやー、やはり目指すならMSRAですよねぇ、といわれそうです。丸山氏は、従来のプログラム開発は、ものづくり的考え方に基づいたプロセスで行なわれており、プログラムが動作するためにどういう要件が必要なのかを、プログラムを作成する前に考えているとした。これに対して、機械学習を用いれば、入力と結果というペアを与えれば、自動的にプログラミングすることが可能になるという。強化学習を用いれば、システム作ったあとに、結果が求めるものではなかった場合、自動的にシステムを修正し最適化を行なえる。丸山氏は、「例えば、顧客からシステムの作成後に『求めているものではなかった』と言われた場合でも、自動で修正できることになる」と述べ、機械学習はAIとしての利用だけでなく、そのほかにも素晴らしいポテンシャルを持った技術であるとして締めた。※「ソフトウェアをきちんと作るというのは,きわめて知能的なことだ.したがって,ソフトウェア工学は,究極的には,人工知能と連携するしかない.」[3166]も参照。現在では、年間110億ドルの研究開発予算を投下。コンピュータサイエンスやソフトウェア工学の分野から、基礎研究および応用研究を行なう一方、大学の研究室などとの結び付きも強く、共同研究を行なうケースも増えている。Researchには、Microsoftの全社員のうち、わずか1%の社員しか在籍していないが、Microsoftが取得するパテントの15%がここから出ている。Researchでは、研究プロジェクトの成功率は追求していない。ROIも追求していない。プロジェクトのほとんどは失敗する。大切なのは早く失敗して、次の研究開発に活かすことである」と、基本姿勢を示す。早く失敗して※失敗を失敗と認識できる「知見のようなもの」が先に身についていないと、意識して「早く失敗」することすらできない、自ずから「成長のようなもの」の「名状しがたい天井のようなもの」を自分(たち)でつくってしまうことになるともいえそうです。天井については[3006]、「認知の壁」については[3025]を参照。「研究室で焼きそば」については[3082]を参照。あわせて「視点を定めず全体をポヤンと見ると自然と浮かび上がってくる」([3168])もそれとなく参照のこと。Also)については、こちらから提示いたします。見たいものだけ見ているようではだめですよ、の意。これからはOODAの時代だっ。Data話題を見つける●多彩な方法でフォーラム内をサーチ!●目的に合わせて使い分けよう。2014年度以降の主な記事(スコア順)HITSアルゴリズムを用いたブラウジングをお試しください。(索引)2014年度以降のキーワードや文字数の多いキーワードなどから、記事を探せます。(参考文献)リンク先のタイトルをドメイン別に一覧しながら、記事および参考文献を探せます。Excel」の記事一覧(新着順)(統計解析環境「R」を電卓のように使い、データの入力とグラフの保存のため「Excel」をノートのように使います。食べものこの記事に関連する画像neorail.jp/は、個人が運営する非営利のウェブサイトです。