ボート釣りは二年ぶりくらいじゃなかろうか

お約束のヒイラギ

息子と娘は全部お膳立てしてやって、あたった竿のリールを巻かせるだけの仕事。これはキスが釣れた時のものだと思う。

娘と息子がキスを釣って僕はメゴチ一匹という悲しい釣果。

また行きたい。

ATNDはアテンションのデータとしても興味深いわけで、ATteNtion Dataとして使ってみたいなぁと常々かんがえていたわけですが。

静岡javaScript勉強会が丁度よさげなデータだったので、対象者の参加した他のイベントに参加(1)不参加(0)っていう10のビットをフィンガープリントとして bayonを使ってクラスタリングをしてみた。

import json
import requests
import time

event_id = 19418
event_url = "http://api.atnd.org/events/users/?event_id=%d&format=json" % event_id
r = requests.get(event_url)
ev = json.loads(r.text)

for u in ev['events'][0]['users']:
    nickname = u['nickname']
    user_url = "http://api.atnd.org/events/users/?user_id=%d&format=json" % u['user_id']
    r = requests.get(user_url)
    ev = json.loads(r.text)
    events = [str(e['event_id']) + "\t1" for e in ev['events']]
    print "%s\t%s" % (nickname, "\t".join(events))
    time.sleep(1)

これでTSVのファイルを吐くので、js.tsvとでもしてbayonで実行する。44人いるので6クラスにわけてみた。

$ bayon -n 6 js.tsv 
1   まあこ logicraft   y.yabe  tomof
2   Kaz_110 yukio.47    secondarykey    となか ando_ando_ando  harumakiyukko   keito5656
3   polidog でみ/DEMi k0sukey
4   tano4510    bontakun_R  aalt    wangzhi planpot オーイシ
5   Hotti   kawario you39   ahonuishino jamireon    motokix _wa_    toniokatanuki   Wataru \
 Yokoyama   deep    keiyuyama   haru_iida   fmmfm   enkue   dongame Shinichi Nabeta nckt \
    muchico Lasty
6   fujimaruJP  w1mvy   taka2geek   eibiisii    iori_ma

5群はその他をまとめた感じですね。1群はフロントエンド寄りの人達で、2群はサーバーまわりを好む人達ですね。3,4群は地理的な制約も受けてるのかなぁと思ってそれぞれの人達の参加したイベント眺めてみたんだけど別れ方がよくわからん。クラスタ数を小さくしてっても3群はなかなかどこにもマージされんしなぁ。ネガティブな特徴（不参加の状況が似ている）が出ているんだろうかねぇ。

生き方指南系で有名な勝間和代さんの本だが、本書は純粋に決算書の読み方に閑する本でしかも面白い。 本書を読み終わった時に、丁度自分の会社の決算短信が出てたのでニヤニヤしながら読んでしまった。

100円台で手に入る本なので買いだと思いますよ。

決算書の暗号を解け! ダメ株を見破る投資のルール
勝間和代
武田ランダムハウスジャパン / ?円 ( 2007-10-25 )

科学論文の実験データもそうだけど、自分で数字をいじれる裁量の余地がある部分はある程度決まっていて、そこに無理のある解釈を入れると他が必ず歪みます。決算報告書なんかの会計も一緒だそうで、どこの数字をどういじるとどこに歪みが生じるかっていうことが丁寧に書かれていて、分析が好きな人にとっては本書を読むことで数字パズルという新たな玩具が手に入ります。

営業なんかから情報を仕入れていれば、自社の内情を知っていると思うので決算報告書が超楽しめるようになります。それだけでも読む価値アリですね。

尚、前提知識として簿記三級くらいは必要かもしれませんが。

• 貸借対照表はあくまでも「会社が買った時にその資産がいくらだったのか」ということを主に示すもの
• キャッシュフロー計算書は、期初の現金と期末の現金の差が何故生じたのかを説明してくれるもの
• 本当に成長している会社は利益だけでなくキャッシュも伸びていて、効率良く資産を使っている
• のれん代の償却期間で守備的か攻撃的か判断できる
• 通常は売上高の伸びよりも、営業利益や経常利益の伸びのほうが大きくなる
• 費用候補は貸借対照表の資産の部に計上される
• 棚卸資産を増やせば売上原価は下がる
• 社債を発行してたら財務諸表を細かくみたほうがいい
• アナリストのレポートはそもそも買いへのバイアスがかかっている

予約した。楽しみ

数学ガール ガロア理論 (数学ガールシリーズ 5)
結城 浩
ソフトバンククリエイティブ / 1995円 ( 2012-06-01 )

三島バル公式ホームページ

前回は当日券でいけるだろうと予約しなかったらさくっと売り切れて参加できなかったので、今回は予約してからいった。

鶏小屋

ビールとたたきと焼鳥二本（レバーと皮）。最近は日本酒ばかりなので久しぶりにビール飲んだ。

ひなよし

二軒目は予定通りにひなよし。パンフでは17:30からだったのだけど実際には18:00オープンだったらしい。あきらめて他の店に行く参加者が多い中、前のお姉さんトリオが粘った結果フライングで座らせてもらえて、僕らもそれにあやかってちゃっかり入店させてもらった。

日本酒は正雪と奈良萬から選べて、迷わず、奈良萬のおりがらみ。

シュワっと感が残っていて美味い。

サヨリの天ぷらと豆腐とわさび漬けをつまみながら。

浜焼太郎

3軒目

東北の日本酒三種類の中から2つを選べるという、なかなか気の利いた。ちなみに残り一つは南部美人でした。

ホタテが旨かった。

抜天

他に日本酒いけそうなところが見当たらなかったので、安定を求めて抜天へ。

紹興酒飲みながらつまむ

全機庵

バルメニューは終わっていたので、ローストビーフをつまみながらワイン

毎度

ひなよしに行く途中でなぜか最後は毎度にいこうってことになったので、我々の真の締めはここです。かなりのご無沙汰っぷりですな。

静岡ロックを注文。

やっぱ、毎度は旨いわ。

中里のピアゴの近所に自然公園があって散歩するだけでも結構楽しいんだが、害虫駆除も兼ねてザリガニ釣りをさせてくれます（マナーは大切）。

• 浮島ヶ原自然公園

園芸用の竹の棒にタコ糸でスルメを縛るだけでもいいんだが、クリップを先っぽにつけておくとオモリ替わりになるし、餌も挟むだけなので簡単だ。

ザリガニの癖にすれてて結局二匹しか釣れなかった。

へんてこな時期に完成するなと思ったが、番組は30分をフルに使った壮大なCMなのでゴールデンウィークのテコ入れと考えれば納得がいく。

そして見事に策略にはまった孫とじいさんばあさん。

仮面ライダーフォーゼ 変身ベルト DXフォーゼドライバー

バンダイ / 4980円 ( 2011-09-03 )

どこからお金を引っ張ってくるかは重要ですね。

ポケッツ!―意外に知らない子どもマーケットのヒミツ
博報堂BaBUプロジェクト
弘文堂 / 1995円 ( 2007-06-29 )

親戚が手術したのでお見舞いに高田まで5時間の一人旅。

高田はなかなか趣のある街だったし、桜も綺麗なそうなので来年は家族で遊びに行きたいと思った。

到着時刻が遅かったので狙ってたとこは閉まっていて唯一開いていた雁木BAR ZAiGOで遅すぎる夕食。

次の日は病院にお見舞い。妙高は雪山だった。

帰りは八ヶ岳で蕎麦を食べたけど、まぁまぁだった。

ちょっと時系列解析を触ってみたかったのと神戸に移動するのに時間があったので、富士の人口推移をプロットしてみることにした。

どれどれと月別人口の推移にアクセスしたらあーエクセルかよ、、、。この表管理している人は、綺麗な表をつくるところが目的で、本来の目的である分析のためのデータだってことをすっかり忘れてるよなぁと思いつつ呪いの言葉を吐きながらコピペしてデータを作りなおした。(普段はpyEcelerator使ってるのでコピペなんてやんない。)

ところで、統計情報のページってデータのせるだけで、プロットしたり分析サマリーのせたりしないのね。不思議だ。

できたcsvはgoogle spreadsheetに保存しておいたので好きに使ってください。

プロット

2008年11月から旧富士川町の人口が増えているので合併時の人数を除いたデータでプロットしている。本来は2008年10月までの富士川町の人口推移を加えたほうがいいんだろうけど、データが見つからなかった。

fpop <- read.csv('fuji_pop.csv')
fpop.ts <- ts(fpop$norm_pop, start=1967, frequency=12)
plot(fpop.ts)

単に絶対数の比較をするだけでは、日本の人口変動の影響を排除できないのでノーマライズしてやる。日本の人口データはe-statの1番を使ったが、H12までのデータしかないので、総務省の2-1で補ったが、2010までしかなかった。それから日本の人口は月毎ではなくて年毎のデータを使っているのでギザギザになってる。

fpopr.ts <- ts(fpop$np_jp, start=1967, frequency=12)
plot(fpopr.ts)

まぁ、頭打ちから現象に転じてるのはほぼ確実でしょうかなぁ。僕はピュアな富士市民ではないのでイベントとグラフの変動を結びつけて解釈できないのが残念。

あとは人口構成比と結びつけてどのくらいの速さで人口が減少していくかとか、(老人世代が増えることで)活力が失われていくかとかそっちのほうが気になる。市でもそういう分析やってるんだろうか？やっているんだったら分析技法の参考にしたいのでみてみたいなぁ。

それから図書館ももっとRの蔵書増やしたほうがいいと思うよ。

普段は仮想の空間(ケミカルスペース)とか多変量の解析ばかりしていて、リアルな地理情報を扱うようなエリアマーケティング的なところにはタッチしたことはなかったんだが、フジブログにインスパイアされてGISにも手を出し始めた。

やっぱ身近な話題は面白いね。データは政府統計のH12年国勢調査(小地域)をつかった。

library(maptools)
library(RColorBrewer)
library(classInt)
f <- readShapePoly("h12ka22210.shp")
pop <- f$JINKO / f$AREA * 1000
colors <- brewer.pal(9, "YlOrRd")
brks<-classIntervals(pop, n=10, style="quantile")
brks<- brks$brks
plot(f, col=colors[findInterval(pop, brks,all.inside=TRUE)], axes=F)

密度はf$JINKO / f$AREA * 1000で計算しているので単位面積あたりの人口ということになりますね。フジブログでは単純に人数をカウントしてるだけですが、実際には地域の何％が流出入したかをかんがえるべきかなと思います（予算配分的には人数でカウントするのが好ましいのかもしれないが）。

既にデータは国が出してんだからこういうのを小学校とか中学校のカリキュラムに取り入れれば、算数、地理、歴史の教育になっていいと思うんだけどなぁ。Rもオープンソースだしね。

• 富士市の人口は減少に転じた！
• 富士地区の人口減少を問題視する
• Plotting Maps with R
• RでGIS