緊急事態宣言が出された７日にかけて、東京都内の人出はどのように変化したのか。携帯電話の位置情報のビッグデータをもとに分析して推計した結果、渋谷では多い日に比べて人の数が７割近く減少するなど、都心部を中心に大きく減少していたことがわかりました。「夜の街」から「お年寄りの集う街」まで、データの分析結果を詳しく紹介します。 緊急事態宣言が出された７日の、午前９時から日付が変わるまで都内にいた人の数について、携帯電話の位置情報のビッグデータをもとに個人が特定されない形で推計し、１週間前の火曜日（３月31日）の同じ時間帯と比較しました。 100メートル四方の区画ごとに分析して、地図上で表示します。 オレンジ色で示しているのが人が増えたエリア、青色で示しているのが人が減ったエリアです。 都心部の広い範囲が青くなっていて、すでに人出が少なくなっていた１週間前よりも、さらに減少していることがわかります。

トイレにガジェットやセンサーを取り付けることで、用を足した人の尿や便から健康状態をチェックするシステムを開発した──米スタンフォード大学医学大学院は4月6日（現地時間）、こんな研究結果を発表した。備えたカメラの映像と機械学習で、肛門の模様などからユーザーを特定し、尿の成分や流量、便の形状から、医師と同程度の精度で健康状態をチェックできるという。 研究チームは、洋式トイレの便座に圧力センサーやモーションセンサー、尿検査試験紙、各種カメラを設置した。 研究チームが開発したスマートトイレシステム。指紋と肛門でユーザー認証し、尿や便から得られた健康情報をクラウドサービスに送れる（画像は論文から引用） まず圧力センサーでユーザーが便座に座ったことを検知。モーションセンサーで放尿を検知すると、尿成分分析の試験紙の位置を調整する。2台の小型ハイスピードカメラ（GoPro HERO7）を用いて尿の流れを撮

似てると30年ずっと言われ続けている兄と僕を機械学習で分類させたらどうなるのかやってみた。 ※ AIという言葉は様々な意味を含みますがここでは「機械学習＝AIの一つの手法」という意味で扱います 大学中退→ニート→ママチャリ日本一周→webプログラマという経歴で、趣味でブログをやっていたら「おもしろ記事大賞」で賞をいただき、デイリーポータルZで記事を書かせてもらえるようになりました。嫌いな食べ物はプラスチック。（動画インタビュー） 前の記事：そろそろWeb記事もYoutubeっぽくするべきじゃないだろうか？ ＞ 個人サイト ジャーニーとモアイとめがね 左が兄で、右が僕、手前が兄の息子 兄弟で似てると言われ続けて30年経った。中学生の頃に「大人になったら顔も変わってくるだろな」と想像していたのだけれど、歳を重ねるにつれてますます似るようになった。 髪型もほぼ同じだし、兄が見た目を寄せてきている

GIS（ジー アイ エス）とは、Geographic Information System の略称で日本語では地理情報システムと訳されます。地球上に存在する地物や事象はすべて地理情報と言えますが、これらをコンピューターの地図上に可視化して、情報の関係性、パターン、傾向をわかりやすいかたちで導き出すのが GIS の大きな役割です。人の活動において場所に関する情報を得たい場面は数多くあります。「駅から徒歩 10分圏内にある物件は？」、「店舗を出店するのに最適な場所は？」、「感染症の発生率が高い地域はどこ？」など、GIS は場所に関する問いに対する答えを地図上にビジュアルに表現しますので、文字や数値であらわされる表データを見る場合と較べて容易に状況を理解することができます。

本日はgeopandasについて書いてみようと思います。geopandasについては以下のエントリーでも紹介しているのですが、今回はShapeファイルの読込・作成、GeoDataFrameの扱い方まで、一通りの使い方を紹介できればと思っています。 www.gis-py.com www.gis-py.com geopandasとは geopandasはpandasの拡張で、地理データを含むデータをpandasのように表形式で扱うことができるGIS系のPythonライブラリです。 pandasについては以下エントリーでも紹介していますので、ぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com 環境 Windows10 Python2.7.4 Jupyter notebook サンプルデータ 以下エントリーで使用した日本地図を使用します。 www.gis-py.com サンプルコード Shap

本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。 メジャーなライブラリ まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。 GDAL PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。 www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com GeoPand

さて、本日はShapelyを使ってみようと思います。 Shapelyとは Shapelyは、GEOSをベースとしたpythonライブラリで、ジオメトリの操作および分析のために使われます。GIS関係のPythonライブラリではかなり有名だと思います。 特徴 二点間の距離を計測したり、エリアの面積を計測することができる プロジェクション（投影法とか座標系）関係の処理はできない wktやjsonのシリアライズ、デシリアライズができる 要するに地理空間データを計算するためのライブラリですね。 投影法？座標系？という方は以下のエントリーを読んでみてください。 www.gis-py.com また、以下のエントリーでもShapelyを紹介していますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com Shapelyでのジオメトリの扱い ジオメトリの主なプロパティ プロパティ 値 a

TOC TOC 要旨 概要 実装 Install Getting started 使用するデータ 地図を表示する HTMLで保存 Tile stamen-toner stamen-terrain Markers Simple Marker Marker with icon Circle and Circle Marker その他：lat/lng popovers その他：click-for-marker MarkerCluster FeatureGroup DataFrame 内の全要素をプロットする その他 要旨 folium を使うことで、Python で柔軟な地図可視化が出来る。しかもグリグリ動かせる folium は日本語チュートリアルが少ないので、簡単なものを網羅的にまとめる バージョンの更新で結構使い方が異なっているので、公式ドキュメント以外を参考すると上手くいかないことがある

インタラクティブなデータ分析環境が作れるPythonフレームワークをまとめます。 データ分析に適したフレームワークについて 近年ブームの機械学習と領域はかぶりつつも若干異なる「データ分析業務」で使いやすいフレームワークを探します。 主にデータの理解や可視化・簡易的な集計を行うダッシュボード作業に使えそうなもの、とイメージしていただければ。 R言語界隈でいうところのShinyみたいな感じです。 ちなみにShiny(R言語フレームワーク)はこんなの R言語界隈ではダッシュボード作りやパラメータを色々変えながらの可視化するといった用途に使えるShinyというフレームワークがあります。 これがなかなかに便利なので、近年機械学習ライブラリの充実し、ユーザも多いPythonでもこのようなことがしたい！というのが今回調査している理由です。 下の図にあるようなもので、スライドバーやパラメータをグリグリ触る

JAVEは2019年10月に設立。5G通信サービスやIoTの発展に伴うメディアの変化や、音声で機械を操作する音声ユーザーインターフェース（VUI）の発展を見据え、音声配信サービスや音声認識技術の開発などを行っている。 関連記事 乗っている電車の運行情報をラジコアプリの画面で確認　ヤマハ「SoundUD」活用で radikoとヤマハは、ラジコアプリに「街の情報」機能を実装すると発表した。ラジオを聞きながら、乗っている電車の運行情報やお店のクーポンなどを取得。スマホ画面で確認できる。 日本のポッドキャスト大賞を決めるJAPAN PODCAST AWARDS 2019、ノミネート20作品を発表 日本におけるポッドキャスト振興を目的としたJAPAN PODCAST AWARDSのノミネート作品が決まった。 AMラジオ放送の廃止容認へ　FMに一本化したいラジオの厳しい懐事情 総務省の有識者会議が、A

「お、ねだん以上」のキャッチコピーで知られるニトリホールディングス（以下、ニトリHD）は、2020年2月期で33期連続の増収増益を達成した。その強さを支えるのは、「ユニクロ」や「無印良品」のような製造小売業に、物流とITを加えた「製造物流IT小売業」というビジネスモデルだ。世界的な新型コロナの感染拡大によるロックダウンや緊急事態宣言の発令などの逆風下でも、2021年2月期の連結業績は売上高が前期比1.7％増の6532億円、経常利益は同3.4％増の1133億円を計画する。既存店売上高は上期に同3.8％減、下期に同1.0％増、通期で同1.4％減を予想。設備投資額は250億円を見込む。ニトリを支える6つの施策を読み解く。 「住まいの豊かさを世界の人々に提供する。」というロマン（企業理念）の実現に向けて、すべての工程にロマンを求めた結果、もともとの小売り＝販売部分だけでなく、商品の企画から原材料調

HOME/ AINOW編集部 /世界初、AIの魅力を伝える知能派アイドル「AIドル」8名が正式デビュー、数学の基礎やPythonなどを習得 最終更新日： 2020年7月3日 AI関連の教育コンテンツ提供及び人材育成を行うStudy-AI株式会社が運営する世界初のAIに特化したアイドル「AIドル」の候補生8名が正式にデビューしたと発表しました。 Study-AI株式会社は、課題ドリブンにAIの利活用を推進する人材育成を推進し、AIの社会実装の一翼を担うべく、AI人材の育成などを手がけている企業です。急激に進むAIの技術発展を担う人材を輩出していくべく、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験「E資格」の認定講座を運営するなど、AI人材の育成を中心に事業を展開してきました。 「AIドル」とは、2019年10月に始動したプロジェクトで、候補生は「AI実装検定」に合格することで、正

日経リサーチは、トップマネジメントから現場までCXのコンサルティングを実施するラーニングイットと提携し、「CX3.0®調査活用プログラム」を2019年から提供している。多くの企業が導入する本プログラムの魅力は何か。日経リサーチの市嶋信子氏とラーニングイットの畑中伸介氏に話を聞いた。 CX対策実装前の定量調査が鍵 データを施策まで落とし込む 近年、日本でもCXが重要視されるようになり、企業でも「CX」を冠する部署名が増えている。しかし、実態は個々の苦情対応が中心で、現場では組織的にどこから着手すればよいのか優先順位がわかっていないのが現状のようだ。 日経リサーチは長年、CS調査やNPS調査に携わる中で、上記のような問題に向き合う必要性を感じるようになった。そこで、米CCMC社が開発した「CX3.0®」を日本でコンサルティング提供するラーニングイット社と提携。顧客接点と課題を洗い出し、徹底した

ヤフーは4月6日、自社アプリで収集した位置情報を使って計測した東京23区への来訪者数などをオープンデータとして公開した。公開したのは5日までのデータで、出典を明記すれば誰でも使える。新型コロナウイルスによる外出自粛要請の効果分析などに活用してほしいとしている。 東京23区を対象に、区外からの来訪者数と居住者の人数を区ごとに日次推計したもの。ダウンロードできるファイルはxlsx形式。ヤフーが提供するスマートフォン向けアプリで、ユーザーの許可を得て集めた位置情報を基に、統計データとして集計した。 今後の更新予定は未定としている。ヤフーは3月30日、3県（埼玉県、千葉県、神奈川県）から東京都への来訪者数などをまとめたレポートを公開。4月3日には、2月1日から4月2日までの来訪者数をオープンデータとして公開していた。 関連記事 ヤフー、政府に統計データ提供へ　新型コロナ対策で 政府、新型コロナ対策

ホームProgramming【matplotlib】エラーバー表示の基本と折れ線グラフ、散布図、棒グラフへのエラーバーの追加方法［Python］

Pythonを使って回帰分析を行う。使用するライブラリはStatsmodelsである。 In [78]: %matplotlib inline まず対象となるデータを読み込む。これはR処理系に付属しているattitudeというデータを write.csv(attitude, "attitude.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE) でCSVにしたものである。 In [79]: attitude = pd.read_csv('attitude.csv') attitude.columns Out[79]: Index([u'rating', u'complaints', u'privileges', u'learning', u'raises', u'critical', u'advance'], dtype='object') この記事を書くにあたって参考

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他にも、変化系の「ありよりのなし」などもあるんですよ。 なので今回は、「ありよりのあり」の意味と使い方を図や例文などで、分かりやすくお伝えしていますので、ぜひ参考にしてください。 ありよりのありの意味とは？ まずは基本的に使われる「ありよりのあり」の意味をチェックしていきましょう！ ありよりのありとは、以上のような意味とはっています。 簡単に言い換えると、 「〇〇ってあり？」という質問に対して「アリかナシかで言えば、ありだよ！」＝「ありよりのあり」となります。 漢字で書くと「有り寄りの有り」なので、意味がわかりやすいかもしれませんね。 他にも、 どちらかと言えばアリ。まぁ、全面的ではないけどアリかなぁ。と言えますので、同じような意味として考えていただけるといいんじゃないかと思いますよ〜！