二度がけチョコのポッキーは私のために作られたものね♡ 最後のチョコには大麻も入ってるの?ストレス解消に効果的だろうな。アムステルダムに来たら、本物の大麻が入ったチョコレートを紹介するよ! ↑ ・ 名無しさん@海外の反応 笑!日本でそんなのが売られてたら面白い!日本はマリファナ含め、薬物の取り締まりに本当に厳しいからね。日本の食べ物に大麻が混ざってたらビックリだよ! 最高の動画!チョコ食べたい! ロイズが入ってない?嘘だぁ。 おぉっと。ロイズは僕も大好き!ロイズのポテトチップチョコレートは世界一! 日本のチョコレートはすごく美味しくてパッケージも魅力的だよね。明治のマカデミアチョコ大好き。 ベジタリアンでも食べられるのはどれ?どうやったら見分けられる? 明治はなんでも美味しい!明治とグリコ、森永いいよね! 食物繊維が入ったチョコは食べた?7月11日から発売だっけ? 食物繊維入り?すごい!イヌリンっていうのを入れてるんだろうな。繊維が豊富な添加物さ。『SUNAO』っていうアイスにも使われた。砂糖控えめで、バニラ味美味しかった。食感は微妙だったけど。 全部ベジタリアン向け? チョコに肉を混ぜてほしいのか? ブラックサンダーは間違いなくトップ! 日本のお菓子は凄すぎて驚かされっぱなし。 1位のチョコは最高! これからコンビニで買ってくる。東京に着いて3日よ。 何買ってきた? 【海外在住ライター直伝】外国人が感激した日本のお菓子と飲み物6選. 全部!帰国用のお土産になったわ:D マカデミアチョコ大好きよ。日本を発つとき、スーツケースにいっぱい買いたい(;ω;) どれも美味しそう! 乳製品とナッツが入ってないお菓子は日本には少ないのかな? オンラインサイトを観た。近ごろ日本にはミント味のチョコや飴が大量生産されてるんだね。ミントチョコめっちゃ大好き! 詳しいチョコ動画を取り上げてほしかったの!笑 私はベルギー出身だからチョコに目がないの。どれも美味しそうで包装も可愛いから1番を選べないわ。 日本に来て自分で試してみるんだ!
18 : 海外の反応を翻訳しました : ID: チョコパイ、ミルキー、ハローパンダもね 19 : 海外の反応を翻訳しました : ID: 沖縄行ったんだ〜! 20 : 海外の反応を翻訳しました : ID: >>19 うん! ちんすこうもいくつか買ったよ 21 : 海外の反応を翻訳しました : ID: 日本が恋しい!! 22 : 海外の反応を翻訳しました : ID: バッグに入らなくてきのこの山を持って帰れなかったんだ 23 : 海外の反応を翻訳しました : ID: >>22 僕は地元のアジアンスーパーで見たことがあるから、君の近くの店にもあるかもしれないよ! 24 : 海外の反応を翻訳しました : ID: 投稿者はここにあるチョコを持ってるってことだね 25 : 海外の反応を翻訳しました : ID: >>24 明治の美味しいチョコを食べたら、ハーシーズのチョコはとてもねちょねちょに感じるよ 関連 海外「日本が作り出したラーメンがクレイジーすぎるwww」幸楽苑に期間限定で登場した"チョコレートラーメン"に外国人が驚愕! 海外「なぜ日本のラーメンは世界でこんなに人気なんだ・・・?」アメリカ人が選ぶ新宿のラーメンランキングTop5! 引用元: reddit
日本料理が海外で人気 なのは、みなさんもご存知だと思います。この「世界のコトなら」でも【 外国人が感激した日本の食べ物10選 】【 外国人がのけぞった日本の食べ物11選 】が人気記事になっています。 そこで 今回は「お菓子」と「飲み物」に絞って 、外国人に人気のものを集めてみました。 こんにちは。海外書き人クラブお世話係の柳沢有紀夫です。 まずは 意外なもの から行ってみましょう!
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（河村真一） : 日経BP | ソニーの電子書籍ストア -Reader Store. 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
「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! 本物のデータ分析力が身に付く本のレビュー一覧 | ソニーの電子書籍ストア -Reader Store. )。 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.
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? 本物のデータ分析力が身に付く本 書き込み式演習型ワークブック 専用ファイルをダウンロードして自習の通販/河村 真一/日置 孝一 日経BPムック - 紙の本：honto本の通販ストア. 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. 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.
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。
価格 2, 852円(税込) ISBN 978-4-8222-3772-1 発行日 2016年6月22日 著者名 河村 真一、日置 孝一、野寺 綾、西腋 清行、山本 華世 著/日経情報ストラテジー 編 発行元 日経BP ページ数 204ページ 判型 A4変 ※電子書籍は価格や一部内容が異なる場合がございます。 1500人が受講した、2日間のワークショップの全てをこの1冊で体験できる!
『本物のデータ分析力が身に付く本』のご購入者様向けに、ワーク(演習)で使うデータや分析ツールなどのエクセルファイルをご提供します。ダウンロードしたファイルは、学習用および実務作業用に、ご購入者がご自身で利用するためのものです。 本ファイルや本サイトのURLを、ネットワークを通じて不特定多数が閲覧できる状態にしたり、本ファイルまたはその開封パスワードを第三者に提供したりするなど、本書の制作・販売に関わった方の著作権や財産権など各種権利を侵害するような行為はご遠慮ください。有用な情報を提供し続けるためにも、皆様のご理解とご協力をお願いいたします。 上記にご承諾いただいた方は、以下のリンク先よりファイルをダウンロードしてご利用ください。なお、開封パスワードは、書籍に記載したものをお使いください。 ※ZIP形式で、複数のファイルを圧縮しています。圧縮ファイルを右クリックして「すべて展開」を実行してからでないと、ご利用できない場合があります。 本ページへのアクセスにご利用いただく短縮URLが変更になりました。 下記の【変更後】の短縮URLをご利用いただき、本ページのURLを保存して直接アクセスしてください。 【変更前のURL】 ↓ 【変更後のURL】 *今後は本ページのURL(を保存して直接アクセスしてください。 *ファイル開封パスワードは変更ありません。