北海道かに将軍 札幌本店 関連店舗 北海道 かに将軍 千葉店 北海道 かに将軍 岐阜店 北海道かに将軍 今池店 札幌かに家 本店 湯葉・豆富・日本料理 京都つれづれ かにと肉の鉄板焼き 蟹遊亭 千葉店 かにすき・日本料理 札幌かに家 名古屋店 蟹と肉の鉄板焼 蟹遊亭 京都祇園店 北海道かに将軍 札幌本店のファン一覧 このお店をブックマークしているレポーター(279人)を見る ページの先頭へ戻る お店限定のお得な情報満載 おすすめレポートとは おすすめレポートは、実際にお店に足を運んだ人が、「ここがよかった!」「これが美味しかった!」「みんなにもおすすめ!」といった、お店のおすすめポイントを紹介できる機能です。 ここが新しくなりました 2020年3月以降は、 実際にホットペッパーグルメでネット予約された方のみ 投稿が可能になります。以前は予約されていない方の投稿も可能でしたが、これにより安心しておすすめレポートを閲覧できます。 該当のおすすめレポートには、以下のアイコンを表示しています。 以前のおすすめレポートについて 2020年2月以前に投稿されたおすすめレポートに関しても、引き続き閲覧可能です。 お店の総評について ホットペッパーグルメを利用して予約・来店した人へのアンケート結果を集計し、評価を表示しています。 品質担保のため、過去2年間の回答を集計しています。 詳しくはこちら
テイクアウト 営業時間 6月19日(土)~7月11日(日) 11:00~15:00(14:00L. O) 17:00~20:00(19:30L.
14:00) ディナー 17:00~21:00 (L. 20:30、ドリンクL.
おすすめレポートとは おすすめレポートは、実際にお店に足を運んだ人が、「ここがよかった!」「これが美味しかった!」「みんなにもおすすめ!」といった、お店のおすすめポイントを紹介できる機能です。 ここが新しくなりました 2020年3月以降は、 実際にホットペッパーグルメでネット予約された方のみ 投稿が可能になります。以前は予約されていない方の投稿も可能でしたが、これにより安心しておすすめレポートを閲覧できます。 該当のおすすめレポートには、以下のアイコンを表示しています。 以前のおすすめレポートについて 2020年2月以前に投稿されたおすすめレポートに関しても、引き続き閲覧可能です。
〒064-0804 北海道札幌市中央区南4条西2-14-6 TEL: 011-222-2588 FAX:011-280-2527 〒260-0015 千葉県千葉市中央区富士見2-7-3 TEL: 043-224-1000 FAX:043-225-8288 〒464-0850 愛知県名古屋市千種区今池3-4-12 TEL: 052-731-9288 FAX:052-735-0411 〒500-8833 岐阜県岐阜市神田町6-11-8 TEL: 058-264-5888 FAX:058-266-7860 このページのトップへ
4月初旬はソメイヨシノの開花に心が躍る.古い歌にあるように, 世の中にたえてさくらのなかりせば春の心はのどけからまし あっという間に散っていく様は日本人の心を捉えて離さない.この桜の開花日の予測は気象庁でも行われている. 桜だけではない. 生物季節観測の情報 では各種の植物,動物を観測しており,過去のデータを公表している. 時節柄,過去の桜開花日をダウンロードして検索しやすいようにしようと考えた. ファイルは最初に置いておく.好きに使ってくれて構わない. さくらの開花日 前線マップ（リアルタイム／過去） | 生物季節観測データベース. 004 関連記事 テキストファイルから SQL Server に気象データをインポートする Google FormからSQL Serverへデータを移行するには 生物季節観測値の種目 気象庁では下表のように 57 種の生物について 65 の事象を観測している.主な植物については地方気象台の敷地内に観測用の植物を植え,標本木として観測している. 生物名 事象 あじさい 開花 あんず 満開 いちょう 発芽 黄葉 落葉 うめ かえで 紅葉 かき からまつ ききょう くり くわ さくら さざんか さるすべり しだれやなぎ しば しろつめくさ すいせん すすき すみれ たんぽぽ チューリップ つばき でいご てっぽうゆり なし のだふじ ひがんざくら ひがんばな もも やまつつじ やまはぎ やまぶき ライラック りんご あきあかね 初見 あぶらぜみ 初鳴 うぐいす えんまこおろぎ かっこう きあげは くさぜみ くまぜみ さしば南下 しおからとんぼ つくつくほうし つばめ とかげ とのさまがえる にいにいぜみ にほんあまがえる はるぜみ ひぐらし ひばり ほたる みんみんぜみ もず もんしろちょう データファイルはPDFなのだが… 読めない.もっと言うと,マシンリーダブルでない.スペースで見栄えだけ揃えました,という感じがありありと見て取れる. テキストのないPDFファイルからテキストを抽出するには で書いた気がするが,今どきこんな形のファイルをネット上に公開していて恥ずかしくないのか,と小一時間問い詰めたくなる. 気象庁は国民にデータを公開するとはどういうことか,分かってない ダウンロードした PDF を開き,メモ帳にコピペしてテキストファイルで保存.それを EXCEL で読み込もうとして,詰んだ. テキストファイルウィザードでも対応できない テキストファイルウィザード.スペース区切りの.
#MonthDay のデータ長が 3 か 4 かで月のデータ長を変えているところにも注目してほしい. IF LEN(#MonthDay) = 4 THEN #Date = Datevalue(#Year - 1 & LEFT(#MonthDay & 2) & Right(#MonthDay, 2)) ELSE #Date = Datevalue(#Year & #Month = LEFT(#MonthDay, 1) & Right(#MonthDay, 2)) END IF …(7) これが処理の中核となるコードだ. LEN関数,LEFT関数,RIGHT関数,DATEVALUE関数,IF 関数をネストしてロジックを組み立てる 実際には手動で… と思ったのだが,いざ VBE を起動するとコードを書く気が失せた.若い頃はワークシート丸ごと変数に放り込んで2次元配列にしてちまちま取り出してたんだけどね.誰かできる人,お願い. 2列ずつ列を挿入しようとして選択してから右クリックしたら… おい,複数列まとめて挿入できないじゃないか 全くなんて仕様だ.1列ずつちまちま挿入しろってか.もちっと融通きかせてもらえないものかな.ちなみにまとめて削除もできない仕様だ.クソだな. LEN関数,LEFT関数,RIGHT関数,DATEVALUE関数を駆使する ワークシート関数で日付に関連した関数はいくつかある.今回用いたのは4種類だ.月日のデータが3桁ないし4桁で記述されており,日は必ず2桁あることに注目した.右から2桁取れば残りは月のデータだけだ.まず,月を取り出そう. =LEN(@MonthDay) - 2 …(8) 月の桁数はこれでよい.次は月そのものの値を取り出す. 気象庁 桜 開花日 過去. =LEFT(LEN(@MonthDay) - 2, 2) …(9) 日の値は右から2桁取り出したもの. =RIGHT(@MonthDay, 2) …(10) 年はちょっと判別ロジックを組み込んだ式になる. =IF(LEN(@MonthDay)=4, @Year - 1, @Year) …(11) 年,月,日の値をそれぞれ半角スラッシュで結んで結合する. (11), (9), (10) の順につなぐ. =IF(LEN(@MonthDay)=4, @Year - 1, @Year)&"/"&LEFT(LEN(@MonthDay) - 2, 2)&"/"&RIGHT(@MonthDay, 2) …(12) これだけではまだ日付として認識されていない.式 (12) を DATEVALUE 関数で囲んで初めて DATE 型のデータになる.
09となり、23日に23. 86となります。 つまり、東京の開花予想は、この値が23. 8を超える3月23日です。気象情報会社の予想より少しだけ遅くなりました。 上野公園の桜=2014年3月29日 出典: 朝日新聞 予想は目安 桜の木がある場所の日の当たり方や、風の通り方などによっても咲き方は違ってきます。 青野さんは「ちょっとした条件の違いで変わってきます。実用性を考えると、開花日が3日くらいの範囲に収まれば、という努力目標でやってきました。過去をみると、福岡はバッチリ当たりますが、大阪はあんまし当たらへんという傾向があります」と話しています。 桜の開花、今年の東京はいつ? 計算式でズバリ!予想マップ 1/5 枚
8になる日が予想開花日となります。 複雑なので、ざっくり言うと、こんな計算式です。 (1)花芽が成長を始める日を特定する (2)気温から花芽の成長量を推定する 魔法の数字「23. 8」 この式はもともと、大阪府立大学の青野靖之准教授たちが1989年に発表しました。その後、何度か改良されています。 (1)は「休眠打破する日」で「起算日」と呼びます。その地点の緯度や海からの距離、それにその年の冬の気温で補正します。 (2)は「温度変換日数」という値を使います。花芽の成長量を1日の平均気温から推定する値です。 青野さんたちが、過去の桜の開花日や気温など様々な条件を踏まえて検討した結果、この温度変換日数を足したものが「23.8」になる日を開花日とすれば、全国どこでも予想できるということを論文で発表しています。 大阪府立大学の青野靖之准教授 気象情報会社も利用!? たんぽぽの開花日 前線マップ（リアルタイム／過去） | 生物季節観測データベース. 2009年まで開花予想を発表していた気象庁も青野さんたちの論文を参考にしていました。 予想を発表している気象情報会社などのホームページの一部には、この計算式を採用していることが明記されていたり、参考文献としてこれらの論文が載っていたりしています。 最近はさらに発展させ、ビッグデータを用いてAI(人工知能)で予想している会社もあります。各社が独自に様々な改良を加えていっているようです。 計算してみました そこで、青野さんに教えてもらいながら、今年の開花予想を計算してみました。 ここから先は、ちょっと複雑な数学の知識が必要になるので、数式を一部省略して紹介します。 まず、「休眠打破」が起きた日を突き止めますが、計算が難しいので、全国55地点の起算日の一覧を青野さんからもらい、昨年12月と今年1月の平均気温で補正しました。 この日から、温度変換日数を足していきます。温度変換日数は、1日の平均気温(日平均気温)の指数関数なのですが、エクセルに入力するとわりと簡単にできます。 温度変換日数の求め方(大阪府立大・青野准教授の提供資料を一部改変) 計算の結果、東京の開花は 3月15日の時点で、東京の場合で計算してみると、補正した起算日は2月7日。2月7日の日平均気温は3. 4度で、温度変換日数に換算すると0. 29。 それを3月14日まで計算して足し合わせていくと、17. 6になります。その先は、予想最高気温と最低気温の平均で計算していきます。22日に23.
春の陽気となった東京では14日、「桜の開花」が発表されました。去年と並び、観測史上最も早い開花となりました。 14日午後、暖かい日差しが降り注ぎ、最高気温が18℃まで上がった東京都心の靖国神社に気象庁の職員が訪れ、桜の開花の目安となる標本木を観察しました。コロナ禍のため、今年はマスクをつけて観察する気象庁の職員。5輪以上の花が咲いていると「開花」を発表しますが、結果は…。 気象庁職員「桜の開花を観測しました。本日の開花で、平年より12日早く、昨年と同じ(開花日)であります」 東京では、去年と並び、観測史上最も早い開花となりました。気象庁は、東京では2月から暖かい日が続き、つぼみの成長が早まったことが観測史上最も早い開花につながった可能性があると説明しています。 【関連記事】 那覇市で桜の開花観測 全国で最も早く 東京で桜開花発表 去年と並び史上最も早く 2020年の世界平均気温 観測史上最高に "72時間の降雪量"観測史上最大 新潟県 横手市積雪105cm 12月観測史上最大
よく見ると,データの先頭位置が右に一個ずれている.その分,右端のセルが一個右にはみ出している. 結論から言うと,手動でセル削除した.該当するセルを複数同時に削除しても大丈夫だ.気をつけるのは必ず「左方向にシフト」にすること.デフォルトでは「上方向にシフト」となっている.ここを間違えると取り返しがつかなくなる. 空白のセルを選んで「削除」する.必ず「左方向にシフト」にすること 全体を俯瞰する ここで一息ついて,データ全体を俯瞰してみよう.「表示」タブから「ズーム」を選び,倍率を「25%」にする. ワークシートを俯瞰する.倍率は25%.こうやってデータ全体の見晴らしを確認してみることも時には必要 はみ出していたり,凹んだりしている箇所はないか?なさそうだ.ここまで来てやっと前処理が整った. ページごとの行数は同じか? 検索でページ先頭のマーカーとして残しておいた「番号」の文字を全て検索する.大事なのはセルの位置だ.差分がすべて52になっているのが見て取れる. ページのマーカーとして残しておいた「番号」の文字列を検索.セル位置を確認 地点名の並び順は同じか? 次に「地点名」の並び順が同じか確認する.試しに「稚内」を全て検索してみる.セル位置の差分は104.どうやら他の地点名も同じと見て良さそうだ. オリジナルの PDF は 8 ページだったが, コンパクトにまとめられそうだという見通しが立った. カットアンドペーストで一つの塊に並べ替える この文書は何層にも折り畳まれた構造をしている.その折り畳まれた構造を解きほぐし,第一正規形に持っていくのが目的だ. 何層にも折り畳まれた構造.官僚ってこういう文書を作るのは得意だ とにもかくにも,地点名と年別になっているテキストの塊をカットアンドペーストでより単純な形にしていく. カットアンドペーストでより単純な形へ 手動とプログラムの使い分けを見極めよう これ以上手動で対応は無理,でもプログラムを組むには複雑すぎる.そういうボーダーラインがある.プログラムが得意なのは単純な繰り返し作業だ. その単純な形にまで手動で持っていけば,後はルーチン化できる.ここまで失敗を含めた試行錯誤の過程を書き記してきたのは,この国のデータに対するリテラシーを高めたいという思いからである. データは前処理が重要だ.前処理に手間と時間の 90% が取られている.その時間と手間が惜しい.この記事を読んだ人は,官僚の作るデータがいかに使いにくいか,よく分かっていると思う.