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皆さん、こんにちは！ママです😊今回は、FSエリアから既存エリアへ移動し、待ち時間が伸びる人気アトラクションをどう制覇したのか、実際のスケジュールに基づいてレポートします。🚨動線意識：FSエリアからトイマニ側へパパの午前中の最重要課題は、FSエリア攻略後、動線の逆側にあるトイ・ストーリー・マニア！(トイマニ）エリアへ、DPAとPPを使いながら効率的に移動すること。ざっくり、朝FSエリア→ロストリバーデルタ→入口へこの流れを意識しましょう！⏰DPA連鎖とソアリン攻略(11
新庄監督はファイターズのキャンプが始まる前日のSHINJOスペシャルナイトで郡司くんが30試合で2割8分でなければ落とすと言っていました。昨日が開幕から30試合目だったんですが、郡司くんは一試合スタメンを外されているから今日がその30試合目。一度郡ちゃんをファームに落とすのか…それとも…私の見てる感覚では当たりも良いし、最低限の犠牲フライも打ってくれてるし、四球もとれているし数字だけ見れば2割3分3厘とあまり良くないんだけど、感覚はあまり悪くないように思うんだけど新庄監督どう決断するんだろ
ミニロト第1384回（2026/4/28）データ分析■分析フレーム：MR（MixedRating）「頻度・周期・分布・合計値」の4軸から抽出した構造的データ。●有力抽出数字低域：3・7・9中域：12・14・17・19高域：23・26・29・31●厳選3パターン【A：バランス型】07・12・17・23・29【B：低域強化型】03・07・14・23・26【C：高域寄り型】09・17・19・26・31■今回の構
ビッグデータ・イン・ロジスティクス（BigDatainLogistics）は、サプライチェーン全体の効率化、コスト削減、そしてリアルタイム意思決定を可能にする中核技術として急速に発展している分野である。物流業界では、配送車両、倉庫管理システム、RFIDセンサー、GPS追跡、IoTデバイスなどから大量のデータが生成されており、これらのデータを統合・分析することで、輸送ルートの最適化や在庫管理の精度向上が実現されている。業界レポートによると、物流分野におけるデータ生成量は年間で約40%以上増加
本日も読んでくださり、本当にありがとうございます。小4娘/小2息子をもつ40代パパです。50歳FIRE目標に、家族との思い出、資産運用のお得情報をのせていきます。最近、市場ではAIブームで株高です。私もChatGPTを利用して、便利さを実感しています。どう利用しているかというと①スポーツの振返入力、今後のアドバイス②読書感想を入力、お勧め本を紹介③資産運用の方針・実績入力、今後のアドバイス④英語勉強TOIEC問題作成回答する⑤その他気軽にわからないことを
ボートレース攻略の極致：混合レーティング分析の有用性と実践ボートレース（競艇）において、最も多くのファンが陥る罠――それは「勝率という単一指標への過信」です。A1級の勝率7.50と、B1級から昇格したばかりの勝率6.50。数字だけを見れば前者ですが、その中身（レースの質）を分解したことはありますか？今回は、プロ予想師も密かに導入している「混合レーティング分析（MixedRatingAnalysis）」について、その圧倒的な有用性を5,000文字級の情報量で徹底解説します。1.なぜ「勝
阪神2026打線を「未来WAR」で見る｜1〜8番の全体像と“勝ちに直結する強さ”※本記事はデータに基づく一般的な分析・娯楽コンテンツです。数値は点推定であり、起用・守備位置・出場機会（PA）で変動します。※wRC+は「打撃の参考（2025実績）」として添えています（リーグ平均=100）。「打線を語るなら打撃指標も欲しい」――その通り。ただ今回はシリーズ方針どおり未来はWARで統一します。理由はシンプルで、WARは打撃だけじゃなく、走塁・守備（＋守備位置補正）まで含めて“勝ちへの総合”だか
はじめに私は59歳からデータサイエンスを学び始め、60歳でデータ分析の実務に携わるようになりました。そして雇用延長が終了した65歳以降も、フリーランスとして「自分がやりたい仕事」を楽しみながら続けています。今回は、50代からリスキルを考えている方に向けて、私が体験から学んだ「押さえておきたい3つのこと」を紹介します。1.課題発見力・仮説設定力を鍛える統計やPythonは便利ですが、それ自体が目的ではありません。「どこに課題があるか」を見抜き、「どうすれば解決できるか」と仮説を立てる
公益社団法人日本証券アナリスト協会が認定する資産形成コンサルタント資格を取得致しました。資産形成コンサルタントとして読者の方の資産形成のお役に立てるような記事を書いて行きます。経済学や金融理論、投資理論、マーケティング、会計など理論の裏付けのある記事を書いています。ニューヨークを拠点とした全米で上位１%に評価されているヘッジファンドの分析手法を参考にしてデータ分析し予想しています。米国の経済学者やヘッジファンドの分析レポートも日々読んで参考にしています。私の記事は経済指標や市場のデータ
1.はじめに（動機）59歳のとき、私は「定年後はデータサイエンティストとして働こう」と決意しました。昔からデータを見るのが好きで、何より「予測すること」に強い関心がありました。2000年ごろからeラーニング開発に携わり、学習データを分析して「個別最適な教育」を実現したいと考えていましたが、当時は技術的に難しく、夢に終わっていました。しかし、AIやデータ分析技術の進化により「今なら実現できる」と感じたのが59歳。「やり残したことを形にして定年を迎えたい」──それが挑戦の出発点でした。
