あなたのパートナーは何型ですか? 現在の日本では3組に1組が離婚する時代といわれているように、離婚は普通の出来事となってきています。 そんな離婚の傾向に、血液型は関係あるのでしょうか?
公開日: 2017年2月6日 / 更新日: 2017年2月7日 2月8日放送の ホンマでっか では、血液型についての議論が行われる ということでそのなかでも 「離婚率の高い血液型は?」 というのが非常にきになったのでさっそくリサーチしてみました! スポンサーリンク 【そもそも血液って関係あるの?】 よくA型は○○だ、B型は○○だなんて会話で盛り上がったりしますよね? 〇型と〇型は相性がいいなんて話で、過去に付き合った人が何型だったか統計をとったり女子会ではよく見られる光景ですね。笑 しかし、 そもそも血液型って性格や相性に関係あるのでしょうか? 血液型を気にするのは日本人だけだなんて噂も聞いたことがありますが、実際はどうなんでしょう。 科学者の中では 「血液型で性格などがわかるというのは迷信」 とも言われているようで、きになるところですよね? が、 実は血液型と性格といのは関係があるそうなのです! 血液型によって免疫力などに差が出るようで、血液型ごとにかかりやすい病気やかかりにくい病気というのがあるそうです。 その結果、例えば免疫力の低いA型は注意深くなり几帳面と言われるようになったり、免疫力の高いO型は病気に対してそこまで注意深くないので、大胆で好奇心旺盛な性格と言われるようになったなど医学的根拠もあるそうです! 血液型ですべての性格が決まるというわけではありませんが、多少なりとも影響はしているということですね! 【離婚率が高い血液型とは?】 では、 ホンマでっかTVで議論されるという離婚率の高い血液型について はどうなのでしょうか? 血液型別浮気ランキングで解る浮気しやすい男性・女性の傾向 浮気率1位は？ | 興信所探偵SOS. 私も既婚者なのですごく気になります!笑 あくまで、一説にすぎませんので参考までにという感じでご覧ください☆ 離婚率が高い血液型 1位 男女共にA型 2位 男性B型 女性O型 3位 男性O型 女性B型 4位 男女ともにAB型 なんと! 1位と4位は男女で一緒 でした! A型の人は男女共に几帳面すぎる がゆえに相手に対しても細かいことを言ってしまうということでした。 反対に4位の AB型の方は男女ともに、冷静に判断するタイプなようで結婚前にじっくり考えるため離婚率が低い のだそうです。 また、 B型については浮気する可能性が高い のだとか…。好奇心が旺盛なタイプなようです。私はB型なのでなんだか複雑な心境です。笑 O型の方については悪く言えばおおざっぱな性格が災いして離婚に至るケース が…ということだそうです。 当たっているような…B型に関しては当たっていてはいけないような…。笑 8日放送のホンマでっかTVではどのような結果になるのか楽しみですね!
離婚しやすい血液型がある?女性版最新ランキング 離婚をする夫婦というのは、今となっては珍しいものではありません。約二分のあいだに1組は離婚している、というデータも存在しているなど、誰にとっても身近な話であることは確かでしょう。しかしだからといって離婚をおすすめしたいわけではありません。それも一つの可能性であると前向きに選択肢を受け入れる、そんな心のゆとりも時には必要ではないでしょうか。 さて、そんな身近な問題となりつつある離婚についてですが、それに関する様々なデータもあります。非常に興味深いものの一つとして、「離婚しやすい血液型」というものが度々注目を集めています。今回は「女性の離婚しやすい血液型」についてランキング形式でご紹介していきましょう。あくまでもデータであるため、必ず離婚に結びつくわけではありません。深刻に捉えすぎず参考になさってください。 参考: 男性の離婚しやすい血液型ランキング最新版 「離婚しやすい血液型」は何型?
DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いって?
データレイクとデータウェアハウスは、企業内に分散して存在するデータや日々増え続けるデータを統合し、一元管理するために役立つ重要なシステムです。企業では事業部門ごとに業務最適化のためのシステム化が進められることが多く、当然システムが取り扱うデータも事業部門毎に独立する事となり、サイロ化と言われるような横のつながりのない、企業全体としての最適化が図りづらい状況が発生しています。データのサイロ化の解決方法として知っておきたいデータレイクとデータウェアハウスという2つのデータ処理システムについて解説します。 サイロ化されてしまったデータの統合方法 データレイクとデータウェアハウスの役割の違い データレイクのメリット データウェアハウスのメリット 1.
"データ"を取り巻く用語には、様々な用語が存在します。例えば、以下のような用語が存在します。 データレイク データマート データウェアハウス(DWH) これらは、データを蓄積して、分析や機械学習に使うためのものですが、それぞれの役割は大きく異なっています。それぞれ、どのような意味で、どのような役割があるのでしょうか? 本記事では、『データレイク』と『データウェアハウス(DWH)』の違いについてご紹介していきます。 そもそも、データとは? データレイクとデータウェアハウスの違いとは？. そもそも、なぜデータをためておく必要があるのでしょうか? その前にデータについての理解度を統一するために、データの定義を説明します。日本工業規格の「X0001 情報処理用語-基本用語」において、「データ」の用語定義は 「情報の表現であって、伝達、解釈または処理に適するように形式化され、再度情報として解釈できるもの」 とされています。つまり、 コンピュータや機械によって出力された事実やその記録 再度読み込みや利用が可能 というもののことを言います。 例えば、サーバーのログ、自動車の走行記録、実験記録、仕事で作成した書類、音楽ファイル、動画ファイルなどが、「データ」に該当します。 データの種類 データの種類は、以下の2種類に分かれます。 構造化データ 非構造化データ それぞれ、どのような特徴を持っているのか、記載していきます。 構造化データとは? 構造化データとは、エクセルのように「列」「行」があり、「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているデータのことです。例えば、天気予報で1時間おきの気温が記載されている表を思い浮かべてみてください。1時間ごとの気温が、「列」または「行」で記載されていると思います。 このように、列または行に関係性があり、「どこに何があるか」が決められているデータのことを、構造化データといいます。構造化データは以下のような特徴があります。 構造化データの特徴1. 簡単に分析できる 天気予報で1時間おきの「構造化データ」をみて、何時にどれくらいの気温か、ということは一目でわかります。このように、構造化データは特殊なツールを使わなくても、簡単に分析が行えるのが特徴です。 構造化データの特徴2. 加工しやすい 「列」「行」にそれぞれ関係性を持っているため、データの削除や挿入といった加工がしやすいのが特徴です。また、特定の条件を持つデータだけ抽出する、といったことも可能です。 非構造化データとは?
経営上の意思決定スピードを高めるためのデータ活用が当たり前になった昨今のビッグデータ時代において、データを適切な状態で保管することが大きな課題になっています。企業が生み出すデータ量は年々増加しており、その構造は複雑化しています。これらの問題を解消し、課題解決に向けたソリューションを提供するのがデータウェアハウスやデータレイクです。ですが、これら2つのシステムもまた用途が異なり、適材適所で活用できないと思うようなデータ分析活動には取り組めません。本記事では、このデータウェアハウスとデータレイクの違いをご紹介します。 データウェアハウス・データレイクとは?
BigQueryの概要を知りたい方にオススメの記事 超高速でデータ分析できる!専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ! ビッグデータの保存先はGoogle Cloudで決まり! DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いって？｜ITトレンド. BigQueryでデータを管理・分析のすすめ BigQueryの深いところまで知りたい方にオススメの記事 BigQueryで考慮すべきセキュリティとその対策を一挙ご紹介! 【トップゲート主催】ゲーム業界様向けGCP活用のポイント 〜BigQuery編〜 また、弊社トップゲートは Google Cloud Platform™(以下 GCP) のプレミアパートナーとして、専門的な知見を活かし、 Google Cloud 上でのシステム構築からアプリケーション開発まで、ワンストップでご対応することが可能です。クラウドネイティブな環境構築から、新規サービスや PoC、テスト環境などスモールスタートとしての IT インフラとアプリケーションの組み合わせた開発などお客様ごとのご要望に合わせた環境を実現します。 お見積もりだけでも対応可能ですので、お気軽にお問い合わせください! 開発の詳細はこちら