(○○は私の彼氏なのに…) 有名なミュージシャンでしたら、収入も安定していますので安心なのですが、バンドマンやミュージシャンになったばかりですと、収入も低くお金がない人もいます。 その為、デートでお金をたくさん使う事が出来ないという問題が出て来てしまうのは仕方が無い事です。 愛があればお金はどうでもいいというのは、最初だけです。 時間がたつにつれてこのようなデメリットが、目立って来ます。 ミュージシャンと付き合うコツ ミュージシャンと付き合うのは、簡単な気持ちでは付き合う事が出来ません。 サラリーマンとは違って、仕事がある日もあるし無い日もありますので、それに振り回されないようにする事が必要です。 お金の面だけでは無く、彼の夢を支えて、一緒に向かって行くという気持ちを持つ事で彼の事もフォローする事も出来ますし、ポテンシャルが下がってしまうというような事も無くなります。 好きになった彼氏を支えたいのなら、相手の職業なんて関係ない! 20代から40代のいきなりデートユーザー200人に聞いた「彼氏にするならこの職業の人! 彼氏にしたい職業ランキング 2020. !」というアンケートのランキングの結果はこの通りです。 この他にも外資系銀行員や商社マンなどの明らかに高給取りのイメージがある職業や、スポーツインストラクターや学校の教員など職業名を聞いただけでインパクトを感じるような職業回答が多々ありました。 確かに安定した職業も人気ですが、夢に向かっていく芸能人やミュージシャンも人気があるという事が分かりました。 色々な職業があるのですが、どれもメリットやデメリットがあって、一つの職業に決める事が出来ないというのが個人的な意見です。 好きになったら職業なんて関係無いという人もいるでしょう。 職業毎にメリット・デメリットがあるのを理解していると、彼との付き合い方もきちんと考える事が出来ますし、彼自身だけでは無く、彼の職業に対してきちんと理解する事が出来ます。 お互いの職業を理解して付き合う事って本当に大事な事です。 凄い職業に就いている彼氏を自慢したい気持ちはわかりますが、大切なのはお互いに大切に想う心ですので、二人の気持ちを大事にしてください。 お金持ちや凄い役職の男性と出会いたい方はこの記事も是非ご覧ください! 2020年5月4日 高確率で出会える!経営者/役員の男性と出会えるスポット4選
このランキングについてコメントを求められた指原莉乃は、イラストを見て 指原莉乃 5位から1位のイラスト見ると、言い方悪いですけど(相手の)意識が高すぎる。絶対に自分で稼いでやるって今決めました。頼りたくない! そう言いました。 大丈夫です!さっしーはもうすでにかなり稼いでいます。 もう一人のコメンテーター重盛さと美(31)も企画をぶち壊す発言をして笑いを誘いました! 重盛さと美 私、結局なんでもいけます。けんかもするけど、絆を深めれば職業は関係ないと思う。好きという気持ちが大事かな♡ 重盛さと美ちゃんもいいコメントです♡好き♡ 番組アフタートーク動画 \アフタートーク公開②/ 『彼氏にしたい男の職業ランキング2020』ではオリエンタルラジオの藤森慎吾さん( @chara317megane)がカモンヌさんとして登場! 収録後のアフタートークで今カノとのエピソードを告白! 「うっかりしゃべりすぎた! 彼氏にしたい職業ランキングベスト５ | 恋愛モテージョ. 」とご本人も言うほどの赤裸々トークが! #今夜くらべてみました — 今夜くらべてみました(日本テレビ) (@ntvkonkurabe) July 15, 2020 彼氏にしたい職業ランキング2020まとめ これは完全に狙いに行った番組の企画に笑えます。 意識高い系の女子138人に聞いたとなっていますが、実際どんな職業なのか分からずに回答した女子もいたかもしれませんね。 今は彼氏の収入に頼って生きるような時代でもないし、さっしーのように自由に逞しく生きていく女子がキラキラしてて素敵だと思います♡ とは言え、 「お金は多いに越したことはない!」 という女子の声が聞こえてきそうです(;^_^A 『11年後、私たちは』関連記事
「こんな職業の男性ってステキだな」と思ったことはありませんか? 職業によってイメージってありますよね。今回は、Googirl読者のみなさんに聞いた「彼氏にしたい職業ランキング」をご紹介します! 彼氏にしたい職業ランキング 第10位. 研究職…2票 ・ 「忙しい職業なので、ベタベタしすぎることなく適度な距離感で付き合えそうだから。いつでもベッタリという関係じゃなく、ドライな関係をお互いに築ける気がする。興味深い話も聞けて面白そう!」(20 – 24歳・大学生) ・ 「本人がやりたいことができて、お給料もいいから。自分の知らない世界を教えてくれそう」(25 – 29歳・会社員) ▽ 第10位は「研究職」でした! 理系男子の話って、知らないことが知れて面白いですよね! 研究に没頭されても、ドライな付き合い方が好きな女子にはちょうどいいかも。 第9位. 介護職…3票 ・ 「お年寄りを相手にしているので、性格が優しい人が多そう!」(40 – 49歳・その他) ・ 「需要が多い仕事だから安心感がある。休みもシフト制が多いので、休みを合わせたり融通が効きやすい」(25 – 29歳・会社員) ▽ 第9位は「介護職」でした! 結婚したい職業ランキング！彼氏・彼女にしたい相手の職業TOP3！ | BELCY. 福祉や介護の道に進む人って、志が高くて優しいイメージですよね。器の大きさが魅力です! いかがでしたか? 次回も「彼氏にしたい職業ランキング」をご紹介します! 記事を書いたのはこの人 Written by 原桃子 アラサ―OL、フリーライター。 いつだって自分らしくマイペースに生活中。 悩める女子が少しでも元気になれるような記事を更新していきます。
今回は「彼氏にしたい職業ランキング2020」について紹介しました。 どうだったでしょうか? 意識高い系女子では職業が細かすぎて驚きましたね。笑 トップの職業の方を見つけたらチェックしておきましょう! 最後までお読みいただきありがとうございました。
2020年7月15日 2020年7月15日(水)の19時56分~21時54分に日テレで放送される『今夜くらべてみました』では、総勢138人のCAやモデルなどの意識高い系女子が選ぶ『彼氏にしたい男の職業ランキング2020』を発表されます。 今回は、『今夜くらべてみました』で発表されたCAやモデルが選ぶ『彼氏にしたい職業ランキング2020』をご紹介します。 【今夜くらべてみました】の予告 2020年7月15日(水)に放送される『今夜くらべてみました』では、意識高い系女子が選ぶ『彼氏にしたい職業ランキング2020』が発表されます! 7月15日の今くらは?/ ①ポチポチなしでは生きられない!? 『トリオ・THE・NoポチポチNo Lifeな女』 ②「3K」は過去の話!?最新の人気職業を紹介! 彼氏にするならこんな職業の人がいい！ 理想の職業TOP10【第1位】 - モデルプレス. 『意識高い系女子が選ぶ彼氏にしたい男の職業ランキング2020』 豪華2本立ての2時間スペシャルでお送りします♪ #今夜くらべてみました — 今夜くらべてみました(日本テレビ) (@ntvkonkurabe) July 11, 2020 番組では、女優の中山忍さんや芸人の山﨑ケイさん、タレントの重盛さと美さん、ギャルモデルのゆきぽよさんが、男性の職業について熱いトークをしていきます。 予告では8位に歯医者の先生のパネルがチラッと映っていましたね! なので、歯医者の先生が8位にランクインしていることがわかります。 詳しい内容については、2020年7月15日(水)に放送される『今夜くらべてみました』をリアルタイムで見ながら追記していきます。 スポンサードリンク 【彼氏にしたい男の職業ランキング2020】結果 CAやモデルが選ぶ『彼氏にしたい男の職業ランキング2020』については、番組が放送されていないので、今のところ情報がありませんでした。 詳しいランキングは2020年7月15日(水)に放送の、意識高い系女子が選ぶ『今夜くらべてみました』をリアルタイムで見ながら追記していきます。 【彼氏にしたい男の職業ランキング2020】1位〜10位 2020年7月15日(水)の『今夜くらべてみました』でランキングした『彼氏にしたい男の職業ランキング2020』です。 1位:メガ企業系デベロッパー 2位:大手企業エンジニア卒業のIT企業家 3位:法曹三者 4位:ヘッドハンティング系外資生命保険 5位:商社マン 6位:パイロット 7位:YouTuber 8位:開業系歯科医 9位:広告代理店プランナー 10位:美容師 【彼氏にしたい男の職業ランキング2020】11位〜30位 11位〜30位の彼氏にしたい職業ランキング2020は下記になります。 とりあえず細かいですね!
ここから本文です。 ページ番号1060851 更新日 令和2年7月10日 印刷 令和2年7月5日に行われました東京都知事選挙の結果をお知らせします。 なお、詳細及び不明な点については、選挙管理委員会事務局までお問い合わせください。 東京都知事選挙(令和2年7月5日執行) 杉並区全体 当日有権者数 投票者数 投票率 男 227, 855人 127, 696人 56. 04% 女 253, 000人 149, 336人 59. 03% 計 480, 855人 277, 032人 57. 61% 杉並区投票所別 投票区番号 投票場所 (人) (%) 平均 1 方南小学校 5, 570 5, 677 11, 247 2, 724 3, 037 5, 761 48. 90 53. 50 51. 22 2 旧新泉小学校体育館 4, 458 4, 445 8, 903 2, 366 2, 562 4, 928 53. 07 57. 64 55. 35 3 杉並和泉学園 3, 883 4, 041 7, 924 2, 017 2, 269 4, 286 51. 94 56. 15 54. 09 4 大宮小学校 3, 830 4, 152 7, 982 2, 061 2, 400 4, 461 53. 81 57. 80 55. 89 5 永福小学校 2, 944 3, 374 6, 318 1, 766 2, 046 3, 812 59. 99 60. 64 60. 34 6 高千穂大学 3, 563 4, 187 7, 750 1, 959 2, 431 4, 390 54. 98 58. 06 56. 65 7 向陽中学校 3, 727 4, 108 7, 835 1, 884 2, 205 4, 089 50. 55 53. 68 52. 19 8 高井戸第三小学校 3, 529 3, 924 7, 453 1, 876 2, 236 4, 112 53. 16 56. 98 55. 17 9 浜田山会館 2, 560 3, 058 5, 618 1, 566 1, 933 3, 499 61. 17 63. 21 62. 28 10 浜田山小学校 4, 663 5, 726 10, 389 2, 789 3, 470 6, 259 59. 81 60. 東京都知事選挙開票結果 台東区ホームページ. 60 60. 25 11 和田中央児童館 3, 381 3, 843 7, 224 1, 824 2, 156 3, 980 53.
87 14時 37, 400 18, 300 19, 100 20. 69 15時 46, 200 22, 400 23, 800 25. 56 16時 53, 200 25, 400 27, 800 29. 43 17時 59, 800 28, 700 31, 100 33. 08 18時 66, 200 31, 700 34, 500 36. 63 19時 71, 800 34, 100 37, 700 39. 72 20時 80, 110 38, 146 41, 964 - 期日前投票 32, 990 13, 789 19, 201 不在者投票 730 279 451 総計 113, 830 52, 214 61, 616 当日有権者数 180, 748 84, 765 95, 983 前回の東京都知事選挙時間別投票率 0 4, 400 2, 600 2. 52 11, 500 6, 500 5, 000 6. 58 20, 200 10, 300 9, 900 11. 56 29, 300 14, 600 14, 700 16. 76 37, 300 18, 400 18, 900 21. 34 42, 900 21, 100 21, 800 24. 54 48, 200 23, 700 24, 500 27. 58 53, 800 26, 200 27, 600 30. 2011年東京都知事選挙 - Wikipedia. 78 59, 100 28, 600 30, 500 33. 81 65, 700 31, 800 33, 900 37. 59 72, 700 34, 600 38, 100 41. 59 82, 564 39, 316 43, 248 31, 878 13, 627 18, 251 703 299 404 115, 145 53, 242 61, 903 174, 795 82, 231 92, 564 前回=平成28年7月31日執行の東京都知事選挙 東京都全体の状況は 東京都選挙管理委員会のホームページ(外部ページにリンクします) をご覧下さい。
山間部と島嶼部 という内訳でした。 得票率だけでこれだけの(常識的にみてあり得そうな)分類ができたことには驚きました。 4. 線形回帰分析 説明変数Xは大卒の割合、目的変数Yは各候補者の得票率として線形回帰分析を行います。 以下では可視化までセットにした関数を定義しています。 from near_model import LinearRegression colors = [ "blue", "green", "red"] #クラスターの色分け用 def graph_show ( Jpname, name, sp = False, cluster = True, line = True): #Jpname: 候補者の漢字表記 #name: 候補者のローマ字表記(グラフ用) X = data [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y = data [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) model = LinearRegression () model. fit ( X, Y) print ( "決定係数(相関係数):{}". format ( model. score ( X, Y))) plt. scatter ( X, Y) #特定の自治体をグラフ中で強調(デフォルトはFalse) if sp: markup = data [ data [ "自治体"] == sp] plt. 東京都知事選挙 開票結果｜板橋区公式ホームページ. scatter ( markup [ "university graduation rate"], markup [ Jpname], color = "red") #k-meansで求めたクラスターごとに色分け if cluster: for i in range ( 3): data_ = data [ data [ "cluster"] == i] X_ = data_ [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y_ = data_ [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) plt. scatter ( X_, Y_, color = colors [ i]) #回帰直線を表示 if line: plt. plot ( X, model.
東京都知事選挙が行われましたね。 結果はともかく、開票結果を見ていたらデータ好きの血が疼いてしまい、勢いで簡単なデータ分析をしてしまいました! ネット上のデータ取得からpandasでの処理、簡単なデータ解析までの流れのまとめにもなっているかと思います。 ※以下は単純に個人の興味の範囲で、データ分析の練習として行ったことですので、政治的な意図や作為は全くありません。 また、使用したデータと分析結果の正確性・有意性についても保証しません。 0. 分析の概要 検証したい仮説 => 「選挙結果は学歴と相関があるのか?」 かなりあけすけな感じですみません、、 (親の年収と子供の学力の相関の調査などが以前話題になっていたのを思い出しますね。) 使ったデータ 市区町村別開票結果 *朝日新聞 (csv形式のデータが見当たらなかったので上位5候補者分だけをExcelに手入力しました。 正直言ってこれが一番時間がかかりました・・ ) 市区町村別大学卒業者の人数 (2010年の国勢調査より。2015年の国勢調査ではこのデータが入手できなかったので、古いですがこれを使います) 市区町村別人口 (本当は有権者人口が理想ですが、簡単のためこちらを使います。2020年のデータです) 分析の流れ 以下の流れで処理しました。 データをpandasで読み込み、一つのDataFrameにまとめる 市区町村別に大学卒業者の割合・人口に対する得票率を求める 得票率のデータから k-means法 でクラスタリング 大学卒業割合を説明変数として各候補者の得票率を予測する 線形回帰モデル を作成 可視化 それでは、順番にみていこうと思います〜 なお、以下の処理はすべてGoogleColabNotebook上で行っています。 1. データの読み込み 票数データ import pandas as pd import numpy as np import as plt #票数データ(自作) path = "~~~/" #Drive内のパス名 df = pd. read_excel ( path) こんな感じですね。 確認はしましたが自作なので票数のミスがあってもご勘弁を・・・ (※ちなみに、選挙の開票データは前回のものならオープンデータ化されていたので、しばらくすれば今回の結果も簡単に入手できるようになるかと思います。) 最終学歴データ(2010) edu = pd.