都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系) 「統計でみる都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系)」で整備された各種統計データ(人口・世帯、自然環境、経済基盤、行政基盤、教育、労働、居住、健康・医療、福祉・社会保障など)から、地域・項目を抽出した統計表表示、グラフ表示、ダウンロード等を行なうことが出来ます。 また、比較したい地域から、類似する地域を検索し抽出する「類似地域を検索」や、項目ごとのランキング表示を行うことができます。 収録データ: 社会・人口統計体系 ・都道府県データ(基礎データ4, 346項目、指標データ714項目) ・市区町村データ(基礎データ808項目、指標データ62項目) ・最終更新日:2021-06-21 市区町村データは、2020年3月31日時点の市区町村で整備しています。 ○「北海道」の「人口」を含む項目のデータ数値を検索したい場合は次のように選択をします。 データ種別 ・・・都道府県データ 地域 ・・・北海道 項目 ・・・キーワードに「人口」 都道府県データ 市区町村データ
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〔基本情報〕 林内でみられる高さ30~70cmの多年草で、地生ランです。 短い根茎をもちます。 茎には稜があります。 葉は5~8個つき、互生する単葉で、長さ8~15cm、幅2~4cmの広披針形です。 葉は質が厚く、縦に顕著な脈があります。 葉の縁は全縁です。 葉の基部は茎を抱きます。 総状花序に黄色い花を3~12個つけます。 花はほぼ半開程度までしか開かず、萼片は長さ1. 4~1. 7cmの卵状長楕円形、側花弁は卵形で萼片よりやや短いです。 唇弁には黄褐色の隆条線が数本あります。 唇弁の基部は筒状の距となります。 〔備考〕 名は花の色によります。
6点だった。高年齢層の回答者ほど、各地域に対して" 魅力的"と回答する傾向があり、最も平均点が低かったのは20代で5. 5点に留まっていた。 一方、2020年で最も点数が高くなったのは20代の10. 9点。2010年と比較すると5. 4ポイント上昇している。次いで30代が9. 8点。同じく2010年より4. 2ポイント上昇している。 2010年と2020年を比較すると、60代を除きすべての年代で魅力度の平均点が上昇している。特に20代、30代の上昇が大きく、2020年では若年層ほど各地域に対して"魅力的"と回答する傾向に変化している。 なお、認知度でも20代の平均点が2016年以降上昇傾向にあり、2020年は23. 6点で60代(23. 5点)と同水準となっている。 情報接触経路以外に主要項目で大きな変化なく 都道府県、市区町村の各調査項目の平均点を前年度と比較すると、変化があったのは調査項目「情報接触経路」のうち「事件やニュース」で平均割合が大きく上昇した。特に都道府県平均は15. 9%から21. 9%と6. 応援してくれる人が多い都道府県ランキング2021！3位北海道、2位沖縄、1位は？ | 日本全国関係人口調査ランキング | ダイヤモンド・オンライン. 0ポイント上昇している。 他方、魅力度をはじめとする主要な調査項目の平均点は前年からほぼ横ばい、また項目によっては若干上昇している。全体的には接触した情報に変化はあったが、各地域への居住意欲、観光意欲といった行動意欲に大きな変化はないという結果となっている。 東京都への各行動意欲が大幅に低下 東京都は魅力度で前年3位から4位に順位を落とした。点数は前年の43. 8点から36. 4点に7. 4ポイント低下。低下幅は47都道府県で最大となっている。 観光意欲度は47. 4点(4位)から43. 0点(7位)に4. 4ポイント低下。居住意欲度は26. 3点(1位)から20. 5点(2位)に5. 8ポイント低下しており、それぞれ47都道府県で最も点数が低下するという結果となっている。 東京都内の市区町村結果について、調査対象地域となっている東京都区部(以下「23区」)と都下の27市町村(以下「都下」)に分け、各項目の平均値を比較したところ、23区の魅力度平均は前年から1. 1ポイント低下したが、都下は逆に0. 3ポイント上昇している。 次に居住意欲度、観光意欲度をみると、都下平均はそれぞれ前年とほぼ横ばいで推移しているのに対して、23区平均は居住意欲度は前年よりも1.
4 この章のまとめ 4章 システムに機械学習を組み込む - 4. 1 システムに機械学習を含める流れ - 4. 2 システム設計 — 4. 1 混乱しやすい「バッチ処理」と「バッチ学習」 — 4. 2 バッチ処理で学習+予測結果をWebアプリケーションで直接算出する(リアルタイム処理で予測) — 4. 3 バッチ処理で学習+予測結果をAPI経由で利用する(リアルタイム処理で予測) — 4. 4 バッチ処理で学習+予測結果をDB経由で利用する(バッチ処理で予測) — 4. 5 リアルタイム処理で学習をする — 4. 6 各パターンのまとめ - 4. 3 ログ設計 — 4. 1 特徴量や教師データに使いうる情報 — 4. 2 ログを保持する場所 — 4. 3 ログを設計する上での注意点 - 4. 4 この章のまとめ 5章 学習のためのリソースを収集しよう - 5. 1 学習のためのリソースの取得方法 - 5. 2 公開されたデータセットやモデルを活用する - 5. 3 開発者自身が教師データを作る - 5. 4 同僚や友人などにデータ入力してもらう - 5. 5 クラウドソーシングを活用する - 5. 6 サービスに組み込み、ユーザに入力してもらう - 5. 7 この章のまとめ 6章 効果検証 - 6. 1 効果検証の概要 — 6. 1 効果検証までの道程 — 6. 2 オフラインで検証しにくいポイント - 6. 2 仮説検定の枠組み — 6. 1 コインは歪んでいるか — 6. 2 二群の母比率の差の検定 — 6. 3 偽陽性と偽陰性 - 6. 3 仮説検定の注意点 — 6. 1 繰り返し検定をしてしまう — 6. 2 有意差とビジネスインパクト — 6. 3 複数の検定を同時に行う - 6. 4 因果効果の推定 — 6. 1 ルービンの因果モデル — 6. 2 セレクションバイアス — 6. 3 ランダム化比較試験 — 6. 4 過去との比較は難しい - 6. Amazon.co.jp: 仕事の「生産性」はドイツ人に学べ 「効率」が上がる、「休日」が増える : 隅田 貫: Japanese Books. 5 A/Bテスト — 6. 1 2群の抽出と標本サイズ — 6. 2 A/Aテストによる均質さの確認 — 6. 3 A/Bテストの仕組み作り — 6. 4 テストの終了 - 6. 6 この章のまとめ 第II部 7章 映画の推薦システムをつくる - 7. 1 シナリオ — 7. 1 推薦システムとは — 7. 2 応用シーン - 7.
2 推薦システムをもっと知ろう — 7. 1 データの設計と取得 — 7. 2 明示的データと暗黙的データ — 7. 3 推薦システムのアルゴリズム — 7. 4 ユーザー間型協調フィルタリング — 7. 5 アイテム間型協調フィルタリング — 7. 6 モデルベース協調フィルタリング — 7. 7 内容ベースフィルタリング — 7. 8 協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの得手・不得手 — 7. 9 評価尺度 - 7. 3 MovieLensのデータの傾向を見る - 7. 4 推薦システムの実装 — 7. 1 Factorization Machineを使った推薦 — 7. 2 いよいよFactorizatoin Machineで学習する — 7. 3 ユーザーと映画以外のコンテキストも加える - 7. 5 この章のまとめ 8章 Kickstarterの分析、機械学習を使わないという選択肢 - 8. 1 KickstarterのAPIを調査する - 8. 2 Kickstarterのクローラを作成する - 8. 3 JSONデータをCSVに変換する - 8. 4 Excelで軽く眺めてみる - 8. 5 ピボットテーブルでいろいろと眺めてみる - 8. 6 達成したのにキャンセルされたプロジェクトを見てみる - 8. 7 国別に見てみる - 8. 8 レポートを作る - 8. 9 今後行いたいこと - 8. 10 おわりに 9章 Uplift Modelingによるマーケティング資源の効率化 - 9. 1 Uplift Modelingの四象限のセグメント - 9. 2 A/Bテストの拡張を通じたUplift Modelingの概要 - 9. 3 Uplift Modelingのためのデータセット生成 - 9. 4 2つの予測モデルを利用したUplift Modeling - 9. 5 Uplift Modellingの評価方法、AUUC - 9. 6 実践的な問題での活用 - 9. 超効果的な暗記の仕方！３原則【覚えようとしない】 - YouTube. 7 Uplift Modelingを本番投入するには - 9. 8 この章のまとめ 参考文献 あとがき
1. 世界の英語人口は15億人 *文部科学省、国連、U. S. Visa Talk および Crystal D. 「A History of the English Language」のデータ基にThe English Club が作成。 世界には英語を実用レベルで使用している人(英語人口)が15億人もいる。世界の総人口は推定73億人だ。英語を習得すれば世界中の5人に1人と意思疎通できるということだ。 一方で、驚くことに世界の英語人口15億人のうち、ネイティブ・スピーカーはたった1/4(25%)の3. 8億人しかいない。残りの3/4(75%)の11. 2億人は、第二言語/外国語として英語を習得した非ネイティブ・スピーカーなのだ。 第二言語/外国語として英語を使用している人口がこれほど多いという事実が、英語が世界共通語である理由の一つといえるだろう。 1. 英語を第二言語/外国語として使用している人口は11億2千万人 *文部科学省、国連、U. 効率化 仕事が増える. 「A History of the English Language」のデータ基にThe English Club が作成。 第二言語/外国語として英語を使用している11億2, 000万人を国別で見てみると、インドがトップで1億2, 600万人だ。以下、フィリピン、ナイジェリア、ドイツ、フランス、そしてイタリアと続くが、これらトップ6カ国の占める割合はたった34%程度なのだ。 ちなみに、トップ3カ国は旧植民地だ。インドとナイジェリアはイギリスの旧植民地。フィリピンはアメリカの旧植民地だ。また、インドの総人口は13. 2億人だが英語人口はその1割弱しかいない。 一方で、ヨーロッパの現状は下記の通りだ。 ドイツ :総人口8, 000万人。約60%の4, 700万人が英語人口 フランス :総人口6, 200万人。約40%の2, 300万人が英語人口 イタリア :総人口6, 000万人。約30%の1, 700万人が英語人口 北欧の国々や、その他の多くのEU諸国 (図中の「その他」に含まれる)では、総人口のかなりの割合が英語人口である。 EU(欧州連合) では、英語は、フランス語、ドイツ語と並ぶEUの主要な言語。 例えば、ヨーロッパ各国にまたがって仕事をする必要がある場合、習得すべき言語の第一候補は英語であることは納得できるはずだ。 上の図の中の「その他」は66%を占めているが、そこには日本を含めた世界中の多くの国々が含まれている。世界各国で広く使用されているからこそ英語は世界共通語なのだ。 1.
キャリアの構築過程においては体力的にもメンタル的にもタフな場面が多く、悩みや不安を一人で抱えてしまう人も多いようです。そんな若手ビジネスパーソンのお悩みを、人事歴20年、心理学にも明るい曽和利光さんが、温かくも厳しく受け止めます! 曽和利光さん 株式会社人材研究所・代表取締役社長。1995年、京都大学教育学部教育心理学科卒業後、リクルートで人事コンサルタント、採用グループのゼネラルマネージャー等を経験。その後、ライフネット生命、オープンハウスで人事部門責任者を務める。2011年に人事・採用コンサルティングや教育研修などを手掛ける人材研究所を設立。『「ネットワーク採用」とは何か』(労務行政)など著書多数。今月22日には新刊『悪人の作った会社はなぜ伸びるのか? 人事のプロによる逆説のマネジメント』 (星海社新書) が発売予定。 CASE20:「業務を効率化すると、『余裕があるなら同僚の仕事を手伝え』と言われます」(28歳女性・不動産関連会社勤務) <相談内容> 営業支援の部署で仕事をしています。もともと自分で工夫を凝らして仕事を効率化することが好きで、こなせる件数が増えるたびに対応の幅が広がり、成長実感を得てきました。 ただ、自分では対応しきれない案件を、営業部門から安請け合いしてくる同僚がいて困っています。人に頼られることが嬉しいのはわかるのですが、勝手に引き受けてきて「対応方法を一緒に考えてほしい」と勝手にミーティングを入れてきます。一向に自分で考えようとしないので、適当にアドバイスをするぐらいで距離を置いていたのですが、毎日残業する同僚を見かねた上司から「余裕があるなら手伝ってあげて」と言われるようになりました。でも…散々手伝ってあげても、担当件数の実績も、営業から感謝されるのも同僚です。 仕事が遅い人の業務を肩代わりさせられるなら、業務効率化はほどほどに、適度に忙しいアピールをしながら働いた方がいいのでは…などというズルい考えが頭に浮かびます。でもそれが正しいこととも思えません。どうするのが正解なのでしょうか?
Paperback Shinsho Only 6 left in stock (more on the way). Tankobon Softcover Product description 内容(「BOOK」データベースより) ドイツ・ビジネス業界20年の経験から一流ビジネスパーソンの生産性の秘密に迫る。 著者について ●隅田 貫:メッツラー・アセットマネジメント シニアアドバイザー。日独産業協会特別顧問。1959年京都生まれ。82年、慶應義塾大学経済学部を卒業後、MUFG(旧東京銀行)に入行。3回にわたるドイツ・フランクフルト勤務を経て2005年よりドイツ地場老舗プライベートバンクであるメッツラー・グループ(1674年創業)フランクフルト本社で日系機関投資家を対象とした投資顧問業務を担当。20年にわたるドイツ勤務経験を活かし日独産業協会特別顧問として日独経済人の架け橋として尽力 Enter your mobile number or email address below and we'll send you a link to download the free Kindle Reading App. Then you can start reading Kindle books on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required. To get the free app, enter your mobile phone number. Customers who bought this item also bought Customer reviews Review this product Share your thoughts with other customers Top reviews from Japan There was a problem filtering reviews right now. Please try again later. Reviewed in Japan on October 25, 2017 Verified Purchase 東洋経済オンラインで著者の記事が連載されておりKindle版を購入。 内容のウェイトは著者自身のドイツ人の労働観、人生観を体験談を 交えて述べている部分が多く、生産性の向上のための手引きのような 形でない。 エッセンスだけを抜き出すと、人生観(幸福感)の多様化と仕事の効率化の 2つについて、ドイツを参考にしてみたらどうか、という内容。 ドイツでの体験談も新鮮で、押し付けがましくなくフラットな物書きで すらすらと読める。 ただし、タイトルに「学べ」とあるが、この本にあるようなジャーマンスタイルを 一サラリーマンがすぐに実践することは難しいと感じた。むしろこの本をきっかけに いろいろと考えをめぐらすことのほうが先だなと。 読後に思うのは、日本の"管理職"によるマネジメントがしっかりとしていて 初めてこの本にあるようなスタンスが通用するのではないか、ということ。 ぜひ次作に「マネージャーの仕事はドイツ人に学べ」を書いてほしいものだ。 Reviewed in Japan on June 1, 2018 Verified Purchase ドイツ人の生産性の高さには秘密がある。 日本人は本当に生産性後進国で見習うべきところはたくさんある。 なぜその違いが来るのか?
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