何をするだァーッ! ゆるさん ッ! 」 と 誤植 されてしまった。 荒木飛呂彦 は 誤植 を積極的に直すことを好んでいないため、この 誤植 は長い間修正されず、第一刷から数えて約15年後の第66刷でようやく修正された。これは 文庫 版の発行にあわせたものである。なお、 荒木 はこれについて「そのままでもよかったのに」と嘆いていた。 ちなみに、 静岡県 西部 で使用される遠州弁だと「何をするだ」というのは 普通 の表現になる。意味は「何をするんだ」と同じ。 廃 れつつある遠州弁でもこれは若い層でも 比 較的通じる 方言 である。 関連動画 バンダイナムコゲームス の「 ジョジョの奇妙な冒険 ファントムブラッド 」では1週 目 を クリア すると、例の場面での ジョナサン の 台詞 が「何をするだァーッ」に変化する。 アニメ の 台詞 を 原作 風 に編集。 関連商品 関連項目 ジョジョの奇妙な冒険 ファントムブラッド ジョナサン・ジョースター ディオ・ブランドー ダニー(ジョジョの奇妙な冒険) 日常会話に使えるジョジョの奇妙な冒険の台詞集 ジョジョの奇妙な冒険 関連項目一覧 誤植 ページ番号: 575181 初版作成日: 08/09/20 21:50 リビジョン番号: 2275816 最終更新日: 15/10/16 22:05 編集内容についての説明/コメント: たいしたことはかいてない スマホ版URL:
001 ジョジョ1巻の誤植『何をするだァーッ』は、15年間、第65刷まで続いた。 (コミックス1巻に関する情報を投稿して下さった、名無しさん、J-フィルさん、 硫酸蜜柑 さん、匿名さん、名無しさんに、ディ・モールト・グラッツェ!! そして、「MEN'S NON-NO」のインタビュー記事を、即座に調べて送って下さった ジョジョ百科事典 さんにも、ディ・モールト・グラッツェ!!)
ジョジョ実写化するとして、ファンが納得するキャストって絶対イギーとペットショップだけだろ(怒 — ぴっぴ@やすきのち雨天 (@amefuridouji) 2016年5月29日 動物でありながらスタンド使いに目覚めたイギーとペットショップは、確かにピッタリの配役が見つかりそう。 これ見て心を落ち着かせよう。こちらのジョジョ実写化はディ・モールト素晴らしかった。資生堂ビューティートップスペシャリスト原田 忠×『ジョジョの奇妙な冒険』コラボ作品 — ウラケン【ulaken. 『ジョジョ』実写化報道にジョジョラー阿鼻叫喚「なっ！ 何をするだァーッゆるさんッ！」 - KAI-YOU.net. com】 (@ulaken) 2016年5月29日 このクオリティならファンも納得。 名シーンで意見表明するジョジョ大喜利祭り #ジョジョ実写化 ←原作ファン→制作サイド — たかやん@E-PL6 (@takaya111900) 2016年5月29日 第1部の1話での野蛮な行為に拳を震わせるジョナサンと、冷酷なDIO。 ジョジョ実写化企画、悪いことは言わねえ、白紙にした方がいい、ジョジョラーみんなこーなるよ — 俺はコーンだ (@198_rin) 2016年5月29日 続く台詞は、「こんなことを見せられて、頭に来ねえヤツはいねえッ!」です。 ジョジョ実写化を知ったジョジョファン。 — RANDAM (@Randam_V8) 2016年5月29日 良い歳こいた大人を涙させるほどの衝撃。 ジョジョ実写化だってさ!すげえ!豪華俳優を使って原作ファンも納得の作品を作る予定なんスねーっ! — クソタンクトップバクシーシ (@suisujsui) 2016年5月29日 「几帳面な性格でねー この順番に必ずやるといったらやる! これが予告だ!」と口にした形兆の計画はこの後、仗助に阻止されるわけですが・・・。 ジョジョ実写化って聞いたみなさんの心境こんな感じだなって思ってる — n⃝a⃝n⃝a⃝m⃝i⃝ (@akatuki_rain) 2016年5月29日 花京院目を覚ませ、それは夢だ!
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2003/8/22 ジョジョ第1部 「息子がつかまるのを見たく ないはない …」(2巻58P)、 「本日中にきさまを殺す わたしの幽波 絞 で!」(13巻82P)、 「うっ おと しいぜッ!
エラー(エラーコード:) 本棚に以下の作品が追加されました 本棚の開き方(スマートフォン表示の場合) 画面左上にある「三」ボタンをクリック サイドメニューが開いたら「(本棚アイコンの絵)」ボタンをクリック このレビューを不適切なレビューとして報告します。よろしいですか? ご協力ありがとうございました 参考にさせていただきます。 レビューを削除してもよろしいですか? 削除すると元に戻すことはできません。
「本物のデータ分析力が身に付く本」と言う本を読みました。すごく勉強になったので、個人的メモをまとめてみます。 読んだきっかけ 普段は主にiOSアプリを開発するエンジニアとして働いています。8年ほどiOS一本でやってきたので、少し変化をつけたくなってきました。 ちょうどチーム内で「サービスのデータを分析して改善に活かす人」が足りてないという声があったのもあり、データ分析を勉強してみようと思いました。 最初は本を読んで体系的にまとまった知識を入れたい派なので、先輩に教えてもらいこの本を読むことにしました。 本に書かれていること この本には 「データ分析の設計から実際の分析、そしてどのように結果を伝えるか」 が書かれています。 読む前は「データ分析って要するにSQLを叩くことかな?」と思ってたのですが全然違いました。SQLはほんの一部の要素です。 1. データ分析の設計(これが重要!) 2. データの事前チェック・分析の実行 3. 分析結果の評価と表現 の3つの段階に分けて勉強になったことをメモしていきます。 1. データ分析の設計 最も重要なステップです。問題を解決するために、どういう分析をすればよいかを考えます。 本の中で、エンジニアあるあるとして、 ・とりあえず出せそうなデータをSQLでたくさん出し、そこから何かに活用しようとする が紹介されています。 これはまさに僕のことです。会社でもそれっぽいグラフを出してドヤってました(恥ずかしい! 日経BP SHOP｜本物のデータ分析力が身に付く本. )。 本書ではこのような進め方を 「データアプローチ」 と表現し、問題を解決するためにデータを使う 「課題アプローチ」 がより重要であると言っています。 課題アプローチでは必ず何かの問題を解決するためにデータを扱います。問題は例えば「ECサイトでリピーターを増やしたい」とかです。 ECサイトでリピーターを増やすには無限の方法がありますが、それを整理してMECE(もれなくダブりなく)に分析するために 「分析の概念図」 を作ります↓ 分析の概念図 分析の概念図を作りながら考えていくことで、筋の通った分析・無駄のない分析ができます。具体的なステップは、 1. 問題領域の決定 2. 評価軸の決定 3. 問題の具体的記述 4. 要因の列挙・選択 5. 概念図に組み立てる の5ステップ。特に1, 2の段階でできるだけ広く/深く要素を挙げられると良い分析になりそうな気がしました。 2.
標準偏差を計算する 5-4. 標準偏差で意思決定する (1) 標準偏差を使ってみる (2) 外れ値を客観的な基準で特定する (3) 2種類の標準偏差 第5章の理解度チェック 【第6章】 グループ間の差の確からしさを検証する 6-1. グループ間の大小関係は正しいとは限らない 6-2. 大小関係の確からしさをどう考える? (1) 確率で考える (2) 大小関係が確からしい確率は何で決まる? 6-3. 「本物のデータ分析力が身に付く本」ご購入者様限定 ファイルダウンロード画面 | 日経BP社. 大小関係の確からしさを判断する (1) 危険率を見る (2) 何%以下なら確からしいか? (3) 「対応なし」と「対応あり」 第6章の理解度チェック 【第7章】 分析結果の受け止め方と伝え方 7-1. 結果の解釈はここに注意 (1) 仮説確証バイアス (2) アンカリング (3) フレーミング (4) プライミング (5) 擬似相関 (6) まとめ 7-2. 結果の表現はここに注意 (1) データの集め方 (2) グラフの見せ方 (3) 言葉の表現の仕方 (4) まとめ 【エピローグ】 1. 全体を振り返って 2. さらなる学習のために
目次 この本って何? 用意するもの 【プロローグ】 データ分析の心構え 1. よく起こる問題 2. データ分析って何? 3. データから考えない 4. プロセスが全て 【第1章】 データ分析を設計する 1-1. 分析ストーリーの見える化って何? 1-2. なぜ「分析の概念図」を描くのか? 1-3. 分析の概念図はこう描く 1-4. 問題領域を決める (1) 問題領域を挙げる (2) 問題領域を選ぶ 1-5. 評価軸を決める (1) 評価軸を挙げる (2) 評価軸を選ぶ 1-6. 問題を文で表す 1-7. 要因を挙げる 【閑話休題】なぜ評価軸を挙げるのか? 1-8. 要因を選ぶ (1) 重要度で仕分けする (2) 入手しやすさで仕分けする (3) 分析する要因を決める 1-9. 部品をつなげる (1) 問題領域と評価軸を書く (2) 評価軸に要因をつなげる (3) 要因をグルーピングする (4) 要因同士の関係を推測してつなげる (5) 分析の流れを説明できるか確認する 第1章の理解度チェック 【第2章】データを事前にチェックする 2-1. 『本物のデータ分析力が身に付く本』｜感想・レビュー - 読書メーター. なぜ事前チェックするのか? 2-2. データの出所をチェックする (1) データの5W1H (2) 一次情報かどうか 2-3. データの全体概要をチェックする 2-4. 個別の値をチェックする (1) 欠損値をチェックする (2) 外れ値をチェックする (3) データの方向をチェックする (4) データをクレンジングする 2-5. データの傾向をチェックする 第2章の理解度チェック 【第3章】 分析方法を選ぶ 3-1. 代表値を使い分ける (1) 3つの代表値を知る (2) 代表値の得手・不得手 3-2. クロス集計する (1) クロス集計とは? (2) クロス集計の注意点 第3章の理解度チェック 【第4章】 ケース実習「新商品の配置問題」 4-1. データ分析を設計する (1) 問題領域を決める (2) 評価軸を決める (3) 問題を文で表す (4) 要因を挙げる (5) 要因を選ぶ (6) 部品をつなげる 4-2. データを事前にチェックする 4-3. 分析方法を選ぶ 4-4. 分析を実行する 【第5章】 標準偏差を使おう 5-1. 標準偏差って何? 5-2. 標準偏差はこう使う (1) 多様性や格差を定量化する、比較する (2) 不確実性を定量化する、比較する (3) リスクを定量化する、比較する (4) 平均値の信頼性を判断する、比較する (5) 品質を管理する 5-3.
Reviewed in Japan on September 19, 2016 Verified Purchase 慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。 「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、 あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。 新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。 中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。 本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。 「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。 ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、 「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。 本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。
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