「#地域間格差」の人気タグ記事一覧｜note ――つくる、つながる、とどける。

上久保ゼミのクリティカル・アナリティクス：「日本の学校教育における部活動の是非」

かみぽこぽこ(上久保誠人)

2か月前

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地域間格差について

4か月前

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【#004】地方のインターネットは遅い

ヤマネコの中の人

5か月前

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社会の底辺の人とは関わってはいけません

氷河期世代おじさん代表

2か月前

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０から１を生み出す「創生力」　キュレーション実践事例②　　観光立国、地域間格差の是正から

9か月前

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日本の最低賃金と生活の実態

5か月前

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令和5年度最低賃金改定に向け労使が意見表明―中賃審・目安小委員会

社会保険研究所

1年前

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最低賃金1,500円の経済効果

ますのすけ

1年前

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旧帝大への地方入学者率減少傾向

1年前

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民意主義と民主主義②〜イケナイ憲法論

1年前

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民意主義と民主主義①〜都市型保守という「もう一つのリベラル」

1年前

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格差を前提としたうまい話。のるかどうかはアナタ次第。

ゆりてまり

1年前

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最低賃金の地域間格差は縮小すべき

1年前

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民意主義と民主主義③〜漂白された綺麗な民意

1年前

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所沢市の人口分析とまちづくりについて（令和４年６月定例会一般質問より）

荻野泰男（おぎのやすお）

1年前

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荻野泰男の「主要重点政策」2023年版

荻野泰男（おぎのやすお）

1年前

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日本癌学会 CancerX リポート３多様性を持つということ

1年前

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都市の人口密度と地域格差

¥1,000

YamakenBlog（建築基準法と都市）

2年前

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大学進学の地域間格差《音声解説付き》

太田みのる＠進路×作家×不登校の親

2年前

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[Python]健診データを次元削減してみた：PCAとUMAPによる次元削減

2年前

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[Python]都道府県別の医療費と健康保険の保険料率の関係を可視化してみた

2年前

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[Python]医療費データ160次元をクラスター分析してみた：階層的クラスタリング

2年前

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[Python]健診データを240次元から2次元に圧縮してみた：PCA, MDS, t-SNE, UMAPによる次元削減

2年前

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[Python]医療費データを160次元から2次元に圧縮してみた：PCA, MDS, t-SNE, UMAPによる次元削減

2年前

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全ての仕事はSEXに通じるのかもしれない

100日後にSEXする既婚者

1年前

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[Python]医療費データを主成分分析してみた（続き）

2年前

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[Python]疾病分類別の医療費データを1904次元から2次元に圧縮してみた：PCA, UMAPによる次元削減

2年前

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[Python]医療費データを160次元から2次元に圧縮してみた：UMAPによる次元削減（続き）

2年前

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[Python]医療費データから時間と地域を同時に予測するモデルを作成してみた：Kerasによる深層学習モデルの作成

2年前

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[Python]医療費データを主成分分析してみた

2年前

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[Python]医療費データを主成分分析してみた（続き２）

2年前

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地方で、回復を目指すということ。依存症の地域格差について

Shiro 性依存症と向き合う人

3年前

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税金どうでしょう？アプリとイラスト解説「国民健康保険料」

あすも／道明誉裕税理士事務所

3年前

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【レポート #11】岐阜県・七宗町長選挙レポート(2021 3.21)

¥140

金城ガンヂ

3年前

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「昔は男の方が賢かった」という父の言葉から見えてくるもの。東大に2割しか女子生徒がいないのは女の子がバカである証拠？

4年前

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自動運転が可能になれば、過疎地や地方都市が大きなメリットを享受し、地域間格差が是正される。都市内でも、駅から離れた場所の利便性が増し、地価の分布が変わる。他方、実店舗が不要になる可能性もある。 https://toyokeizai.net/preview/f6b20ed3460a82f23cbb420727b2f04b4fe64b4d

野口悠紀雄

4年前

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大学進学率の地域差(東京女子73.5% 鹿児島女子33.7%)、到底許容出来る域を超えているし、１３７大学ある東京に対して２しかない地方があるという現実。（文科省のHPから見つけれられなかったので政府の調査を基に計算した人のものを引用）

4年前

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アベノミクスと地域間格差(2017)

5年前

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金足農業高校、凱旋おめでとう。

6年前

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『「知らなくてもいい事はたくさんある」事を知る』

3か月前

見えない世界

6か月前

すいよう特集　世界でも異常な日本の最低賃金全国一律１５００円早く〜すべてがNになる〜

一般相対性osugi3y（レンチ）

1年前

地域間格差を語ろう

goto yasumasa　五頭泰誠（ごとうやすまさ）

1年前

[Python]健診データから時間と地域を同時に予測するモデルを作成してみた：Kerasによる深層学習モデルの作成

2年前

[Python]健診データ240次元を主成分分析してみた

2年前

[Python]過去11年分47都道府県別の健診結果データから地域差を可視化してみた：協会けんぽの「健診結果基本情報」

2年前

[Python]医療費データ160次元を画像として表示して可視化してみた：10×16セルの画像表示

2年前

[Python]医療費データで新型コロナウイルス感染症の影響を可視化してみた：PCAの主成分座標平面上にコロナ禍の2020年度のデータを追加プロット

2年前

#最低賃金について

4年前