This document discusses statistical modeling of behavioral big data. It explains that with observational data, the relationship between cause and effect is difficult to determine from simple comparisons. Statistical modeling involves modeling the data generation process and fitting the model to the data. This allows controlling for other factors that influence both the outcome variable and explanatory variables. The document provides examples of probability distributions commonly used in statistical modeling and discusses issues that arise when the outcome variable is heavy-tailed. It proposes some approaches to dealing with heavy-tailed outcome variables, like using an intervening variable or modeling the increment of the outcome variable.
This document discusses statistical modeling of behavioral big data. It explains that with observational data, the relationship between cause and effect is difficult to determine from simple comparisons. Statistical modeling involves modeling the data generation process and fitting the model to the data. This allows controlling for other factors that influence both the outcome variable and explanatory variables. The document provides examples of probability distributions commonly used in statistical modeling and discusses issues that arise when the outcome variable is heavy-tailed. It proposes some approaches to dealing with heavy-tailed outcome variables, like using an intervening variable or modeling the increment of the outcome variable.
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8Masatoshi Abe
Data Engineering Study #8 でのLooker事例発表です。
https://forkwell.connpass.com/event/209803/
BIツールの運用コストは「データアーキテクチャの複雑さ」と「アウトプットの多様さ」の掛け合わせで決まると考えています。その2つをマネジメントしやすいBIツールとして、株式会社ヤプリのLooker事例をご紹介します。Lookerは「強くてニューゲーム」ができる素敵なツールだと思います。
CTF for ビギナーズのバイナリ講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
CTF for ビギナーズのネットワーク講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
NagoyaStat #9 で使用した資料です(公開に当たって口頭の内容を補完したものになります)。
「StanとRでベイズ統計モデリング」の第7章になります。
内容は単に回帰分析を行うだけではダメなケースについての取り扱い方について、著者の流儀について理解しようというものになります。
---
The title of textbook is "Bayesian statistical modeling with Stan and R", and that of Chapter 7 in textbook is "Troublesome situation in regression analysys" in English.
運用してわかったLookerの本質的メリット : Data Engineering Study #8Masatoshi Abe
Data Engineering Study #8 でのLooker事例発表です。
https://forkwell.connpass.com/event/209803/
BIツールの運用コストは「データアーキテクチャの複雑さ」と「アウトプットの多様さ」の掛け合わせで決まると考えています。その2つをマネジメントしやすいBIツールとして、株式会社ヤプリのLooker事例をご紹介します。Lookerは「強くてニューゲーム」ができる素敵なツールだと思います。
CTF for ビギナーズのバイナリ講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
CTF for ビギナーズのネットワーク講習で使用した資料です。
講習に使用したファイルは、以下のリンク先にあります。
https://onedrive.live.com/redir?resid=5EC2715BAF0C5F2B!10056&authkey=!ANE0wqC_trouhy0&ithint=folder%2czip
NagoyaStat #9 で使用した資料です(公開に当たって口頭の内容を補完したものになります)。
「StanとRでベイズ統計モデリング」の第7章になります。
内容は単に回帰分析を行うだけではダメなケースについての取り扱い方について、著者の流儀について理解しようというものになります。
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The title of textbook is "Bayesian statistical modeling with Stan and R", and that of Chapter 7 in textbook is "Troublesome situation in regression analysys" in English.
12. 11
① 市役所各部からメンバーを募り、ワーキンググループを設置
役割:各部内のとりまとめ、構想案に対する意見
② 全所属に対してアンケートを実施
・市民サービスに関する課題 ・業務のあり方、働き方の課題
・よりよくするためのアイデア
③ 市民意識調査もふまえ骨子案を作成
スマートシティ構想策定の経緯
【市民】 市民のQOLや利便性を
向上するサービス
① いつでもどこでもできるストレスフリーな
行政手続の実現
② 誰にでもやさしい窓口環境の実現
③ 欲しい情報がすぐ手に入る効果的な
情報発信
④ 安心して子育てをできるまちづくり
⑤ 高齢者にやさしいまちづくり
⑥ GIGAスクールの推進
⑦ 行政情報の見える化
【まち】 ICTを活用した都市機能
の強化や都市課題の解決
① 快適に移動できるまち
② 安全・安心のまちづくり
③ 災害に強いまちづくり
④ にぎわいのあるまちづくり
⑤ インフラの整備及びメンテナンス
【行政】 デジタル行政の推進
① 情報のデータ化によるスムーズな窓口対応
② 最新技術による徹底した業務効率化
③ どんな時も業務継続を可能とする体制づくり
④ 多様なデータの利活用による新たな行政サービスの実現
⑤ スマートシティアーキテクトの育成