hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
WD シュレッパー WD牽引車を基にした装輪装軌併用式戦車（コロホウセンカ）
1920年代は、戦車の機動性向上の試みの一つとして、装輪装軌併用式戦車（コンバーチブルドライブ車）の開発が、欧米各国で流行した時代でもあった。ヴェルサイユ条約により、戦車の開発を禁じられたドイツでは、多くの戦車技術者が職に就けなくなり、他国へと渡った。ヨーゼフ・フォルマーもその一人であった。
戦車の機動性向上に関心のあった彼は、戦後、チェコスロバキアへと渡り、1924年にハノマーク社製「WD 50」牽引車を基に、「KH-50 装輪装軌併用式戦車」を開発した。チェコスロバキアは、「WD 50」のライセンス生産を、1923年から開始していた。
- KH-50 装輪装軌併用式戦車
「WD 50」のエンジンを後方に、操縦席を前方に、移設し、装輪走行に移行するには、木製のスロープ上に本車を乗り上げて、地面から浮かせた後、シャーシの両側面に、片面2つずつ、計4つの車輪を手で取り付ける方式であった。前輪にステアリング（操舵）機構があり、前輪は舵を切るための空間を得るために、履帯からやや離れて付いており、後輪は二重になっている。この、履帯の外側に車輪を配置した方式を、ドイツ語では「レダー・ラオペン式」と称する。
WD シュレッパー WD牽引車を基にした装輪装軌併用式戦車（コロホウセンカ）
装輪時の速度は35 km/hで、装軌時の速度は15 km/hであった。これらは決して高速ではなく、これはベースとなった牽引車のエンジン出力の不足からくるものであった。解決策はエンジン出力を向上させることであった。
1927年、エンジン出力を60馬力に向上させた、改良型の「KH-60 装輪装軌併用式戦車」が開発された。シャーシも車体上部も砲塔も再設計された。これにより、装輪時の速度は45 km/hに、装軌時の速度は18 km/hに、向上した。武装は、シュコダ 37 mm 歩兵砲を1門、もしくは、シュワルツローゼ vz.24 重機関銃を2挺、を装備した。モックアップなので、車体は軟鋼製であった。
1929年、最後の改良型である「KH-70 装輪装軌併用式戦車」が開発された。エンジン出力は70馬力で、装輪時の最高速度は60 km/hまで向上した。武装は旋回砲塔にヴィッカース 47 mm砲を装備した。
WD シュレッパー WD牽引車を基にした装輪装軌併用式戦車（コロホウセンカ）
これら一連の装輪装軌併用式戦車を、チェコ語では「コロホウセンカ（Kolo-housenka）」（「KH-○○」の「KH」はコロ-ホウセンカを指す記号である）と呼ぶ。「コロ」は車輪、「ホウセンカ」は履帯を意味する。
ソ連が2両のKH-60を、イタリアが1両のKH-70を、技術的参考目的で購入している。
結局、装輪装軌併用式戦車（コンバーチブルドライブ車）の試みは、戦車の重量増大とともに、実用的ではなくなり、廃れていった。
チェコスロバキアにおける装輪装軌併用式戦車の開発計画は、後に、「中型複合サスペンション攻撃車」（Kombinovaný střední útočný）計画へと発展して、1935年まで続き、結果、装軌式のみの、「シュコダ Š-III 重戦車」と「タトラ T-III 重戦車」が開発された。
南町 (横手市)
南町（みなみまち）は、秋田県横手市の町丁。郵便番号は013-0045。人口は961人、世帯数は449世帯（2020年10月1日現在）。丁目の設定のない単独町名で、全域で住居表示を実施している。旧横手市前郷の一部に相当する。
南町 (横手市) 地理
横手地域の中央部に位置し、南と東で前郷、西で松原町・横山町、北で神明町・平和町と隣接する。北端をJR北上線が、南端を国道107号がそれぞれ東西に横断しており、これらに挟まれた地域である。ほとんどが住宅地であり、中央大地状の丘陵地には、大正天皇即位大礼を祈念して彰忠会が造営した記念公園や横手市民会館が位置している。
全域が都市計画区域に含まれるが、区域区分非設定区域となっている。都市計画法上の用途地域では都市計画道路中央線と北上線の沿線が第二種住居地域に、国道107号沿いが準工業地域に、それ以外が第一種中高層住居専用地域に指定されている。
北東部の区画は1980年（昭和55年）から実施された南町地区土地区画整理事業によって整備されたもので、それ以前は未整理の水田地帯だった。
現在の南町という地名は1966年に実施された住居表示の際に命名されたもので、市街地の南端に位置することに由来する。
南町 (横手市) 歴史
元は農地が広がっていたが、徐々にスプロール化が進みつつあり、加えて排水不良区域であったため、農地の所有者から宅地開発の要望が出されていた。そのため、1980年（昭和55年）から市施工の「南町地区土地区画整理事業」として事業に着手した。
特記のないものはすべて住居表示実施に伴う変更。
南町 (横手市) 世帯数と人口
2020年（令和2年）10月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
以下は国勢調査による1995年（平成7年）以降の人口の推移。
以下は国勢調査による1995年（平成7年）以降の世帯数の推移。
南町 (横手市) 小・中学校の学区
市立小・中学校に通う場合、学区（校区）は以下の通りとなる。
南町 (横手市) 交通
町内を北上線が通るが駅はない。最寄り駅は■奥羽本線、■北上線の横手駅。
セルゲイ・タボリツキー
セルゲイ・ウラジーミロヴィチ・タボリツキー（ロシア語: Серге́й Влади́мирович Табори́цкий, ラテン文字転写: Sergey Vladimirovich Taboritsky、1897年8月12日 - 1980年10月16日）は、ロシア出身で後にドイツに帰化した超国家主義者・君主主義者である。ウラジーミル・ナボーコフの暗殺者。
1936年から1945年まで、在ドイツ・ロシア難民局の副局長を務めた。1942年以降はユダヤ人だがナチス党員となり、ゲシュタポに直接協力した。
カレロ＝フィン・ソビエト社会主義共和国の国歌
カレロ＝フィン・ソビエト社会主義共和国の国歌（フィンランド語: Karjalais-suomalaisen sosialistisen neuvostotasavallan hymni）とは、ソビエト連邦構成共和国であるカレロ＝フィン・ソビエト社会主義共和国の国歌である。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ（Spongiforma squarepantsii）は、イグチ科に属する菌類の一種。マレーシアで発見され、2011年に新種として認められた。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 概要
主な特徴としてはスポンジに似た形状のオレンジ色の子実体を生成することが挙げられる。子実体はフルーツのような香りまたは麝香の香りを持っている。また、子実体はゴム状で幅は10 cm前後、高さは7 cm前後にまで成長する。また、スポンジのように、つぶしても元の形に戻ることも特徴に挙げられる。
スポンジのくぼみの表面に生成される胞子は、表面が粗いアーモンドに似た形をしており、およそ10〜12.5μm×6〜7μm程の大きさがある。真菌の名前は、ニコロデオンのアニメ「スポンジ・ボブ」の主人公である「スポンジボブ・スクエアパンツ」に由来する。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィはスポンギフォルマ属に属する2つの菌類のうち1つである。もう一方の種であるスポンギフォルマ・タイランディカとは色や匂い、胞子の構造が異なる。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 発見と分類
この種は、2011年5月に、アメリカの菌類学者であるデニス・E・デジャルダンとカビー・ルピー、トーマス・ブルンスらによって執筆された雑誌Mycologiaにオンラインで最初に科学的に記載された。この説明は、マレーシアのボルネオ島北部のサラワク州にあるランビルヒルズ国立公園で2010年にブランズによって収集された2つの標本に基づいている。
この種は2010年に、ランビルヒルズのフタバガキ科の熱帯雨林における外生菌根キノコの研究で最初に文献に登場したが、この出版物には正式には記載されていなかった。その珍しい形のために、デニス・E・デジャルダンと同僚は新しい種が担子菌または子嚢菌の類の物であるかどうか最初は不確かであったとした。さらなる分析により、この種は2009年にタイのフタバガキ林から見つかった新種の菌類であるスポンギフォルマ属と一致している事が示された。これは、リボソームDNAの一致が見られたためである。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 発見と分類
属名の「スポンギフォルマ」は子実体のスポンジのような性質を指し、種の名前である「スクァレパンツィ」は、有名なニコロデオンのアニメキャラクター「スポンジ・ボブ」に由来する。「スクァレパンツィ (Squarepantsii)」は、スポンジ・ボブのファミリーネームである「スクエアパンツ (SquarePants)」のラテン語化である。
著者らは「スポンジ・ボブの形状はこの菌類にとても似ている」とした他、走査型電子顕微鏡でこの菌類を見た場合、胞子を含んでいるヒメニウムの表面「スポンジ・ボブの架空の家を彷彿とさせるチューブスポンジで覆われた海底にいくぶん似ている」と述べている。
元々、種の名前は「くだらない」としてMycologiaの編集者によって拒否されたが、デニス・E・デジャルダンと同僚は「好きな名前を付けることができる」と主張した。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 説明
スポンギフォルマ・スクァレパンツィの子実体の色は明るいオレンジ色であり、形はほぼ球形から楕円形であり、大きさは幅3〜5 cm、高さ2〜3 cm程である。柄は無いが付け根の部分から中心まで伸びる無菌組織の小さな紐である初歩的なコルメラがある。子実体の表面には深い尾根があり、やや脳に似た折り目がある。スポンジのようでゴム状である。つぶすと元の形に戻る。
表面には不規則で比較的大きな空洞（小室）がある。空洞の内側には胞子を生成する組織がある。室の直径は2〜10 mm程である。室の尾根は淡いオレンジ色またはより明るくなっており、毛のような突起がある。子実体は、「漠然とフルーティーまたは強くかび臭い」と表現される強い匂いを持っている。3%の水酸化カリウムを滴下すると、組織は紫色に変色する。全体として、胞子は赤褐色または濃いマホガニー色である。食用キノコであるかは不明である。
胞子はアーモンドに似た形をしており、通常およそ10〜12.5μm×6〜7μm程の大きさで、壁の厚さは0.5〜1.2μmである。蒸留水を滴下すると、表面が粗くいぼ状になり、さびた茶色に見えるようになる。3%の水酸化カリウムを滴下すると胞子は淡いライラックグレー色になり、表面の装飾は腫れた膿疱を形成し、それが緩み溶解していく。また、胞子はメルツァー試薬で染色すると赤褐色になる。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 説明
棍棒状の担子器に付く長さ9.5μm程のステリグマの先端には4つの胞子が付いている。室の隆起は、直径4〜6μm程の直立した円筒形の菌糸の鎖と混合した直立した嚢胞を含んでいる。嚢胞はほぼ円筒形で、20〜60μm×4〜9μm程の大きさがある。真菌の菌糸にクランプ接続は見られない。
2009年に新たに記載された関連種スポンギフォルマ・タイランディカは、いくつかの点で「スポンギフォルマ・スクァレパンツィ」とは異なる。スポンギフォルマ・タイランディカは子実体が大きく、幅は5〜10 cm前後あり、高さは4〜7 cm前後ある。そのグレバは最初は淡い灰色がかったオレンジから茶色がかった灰色で、その後暗くなり、赤褐色または暗褐色になる。子実体からはコールタールのようなにおいがする。また、スポンギフォルマ・タイランディカには、表面のいぼがあまり目立たない胞子がある。
スポンギフォルマ・スクァレパンツィ 生息地と分布
「スポンギフォルマ・スクァレパンツィ」はマレーシアのボルネオ島北部にあるサラワク州のランビルヒルズ国立公園 (北緯4度20分 東経113度50分﻿ / ﻿北緯4.333度 東経113.833度﻿ / 4.333; 113.833)において地面で成長している事が発見された。この熱帯雨林は、年間約3,000ミリメートル程の雨が降り、平均気温はおよそ24〜32°Cである。
子実体の構造により、空気中の水分を吸収することが可能であり、子実体が乾燥するとすぐに復活する。種の独特の匂いは、胞子の分散が動物によって媒介されていることを示している可能性がある。
DA POP COLORS
『DA POP COLORS』（ダ・ポップ・カラーズ）は、DA PUMPの7枚目のオリジナル・アルバム。2022年3月23日に発売された。
DA POP COLORS 概要
オリジナル・アルバムは2005年12月発売の『LEQUIOS』から16年半ぶりとなるアルバムで現メンバーとしては初となるアルバム。
DA POP COLORS 制作
2018年発売「U.S.A.」から本作発売までに発売されたシングル13曲を含めた全17曲収録。
一部のシングル曲は初回限定盤A,B,C同梱のCDに収録された。
DA POP COLORS パッケージ仕様
初回限定盤A（2CD+Blu-ray+ボイスアクリルスタンド+ブックレット）,初回限定盤B（2CD＋2DVD）,初回限定盤C（2CD+Blu-ray）,通常盤D（CD+DVD）,通常盤E（CD）と計5形態での発売。
国鉄セム8000形貨車
国鉄セム8000形貨車（こくてつセム8000がたかしゃ）は、かつて、日本国有鉄道（国鉄）に在籍した15 t積の石炭車である。
国鉄セム8000形貨車 概要
セム8000形は1951年（昭和26年）から1965年（昭和40年）にかけて1,780両（セム8000 - セム9779）が製造された15 t積み石炭車である。製作は川崎車輛、汽車製造、新三菱重工業の3か所にて行われ、落成後全車門司鉄道局へ配置された。（後に少数の車両が四国へ移動した）前級であるセム6000形に対して台枠を強化し、溶接による製作法を採用した。
1957年（昭和32年）度に本形式を発展させた17 t積みセラ1形が開発された。セラ1形は本形式に対して高さこそ上回るものの、全長、全幅は本形式と同寸法で積載効率に優れていた。この為昭和36年度より昭和40年度にかけて行われた貨車整備工事により昭和36年度800両、昭和37年度500両、昭和38年度100両、昭和40年度379両の車両合計1,779両がセラ1形ヘの改造が行われた。（セム8976の1両のみ廃車）この結果本形式全車両が本形式を離脱し1965年（昭和40年）に形式消滅となった。
車体塗色は黒、寸法関係は全長は6,300 mm、全幅は2,562 mm、全高は2,900 mm、自重は9.3 t、換算両数は積車2.4、空車1.0であった。
ミック・ミルズ
ミック・ミルズ（Mick Mills MBE、1949年1月4日 - ）は、イングランド・ゴダルマイニング出身の元サッカー選手で元指導者。元イングランド代表。現役時代のポジションはDF。
ミック・ミルズ 経歴
イングランド代表として、通算42試合に出場した。1982年のワールドカップ・スペイン大会では、本来のキャプテンであるケビン・キーガンが負傷で出場出来ないことから、キャプテンを任された。
1966年から1982年にかけてイプスウィッチ・タウンFCでプレー、通算では600試合を超える試合に出場した。リーグでは2度の2位と優勝は出来なかったが、FAカップ、UEFAカップ などのタイトル獲得に貢献した。チームのレジェンドの一人で、殿堂入りも果たしている。
ルイ・ドレフュス
ルイ・ドレフュス（英: Louis Dreyfus Company B.V.、LDC）は、農業、食品加工、国際海運および金融を営む商社である。もともとは穀物商であったが、それを輸送するために船舶の所有・管理、作柄や相場の情報収集を行うために通信インフラストラクチャの開発・運用を手掛け、さらにヘッジファンドの運用や不動産開発・管理・所有も行っている。アーチャー・ダニエルズ・ミッドランド、ブンゲ、カーギルと並び、世界の農産物取引を支配する穀物メジャー4社（「ABCD」）の一角を占める。
世界の農産物貿易の約10％を占め、特に綿花と米の貿易取扱量は世界最大である。また、世界の砂糖市場では第2位につけている。金属とその鉱石を取り扱う子会社である LDC Metals は、銅、亜鉛、鉛精鉱についてグレンコアとトラフィグラに次ぐ世界第3位の貿易業者にまで成長した。
ルイ・ドレフュス
ルイ・ドレフュスの本社はオランダのロッテルダムにあり、その親会社であるルイ・ドレフュス・ホールディングはアムステルダムのワールドトレードセンターに本社を置いている。ルイ・ドレフュスは100か国以上に展開し、72のオフィスを構えている。主要なオフィスはジュネーブ、ロンドン、北京、ブエノスアイレス、パリ、サンパウロ、シンガポール、ニューヨークとコネチカット州にある。
近年の平均年間総売上高は1200億ドルを超え、需要期には世界中で22,000人以上を雇用している。
ルイ・ドレフュス 歴史
1851年にフランスのアルザス地方において、ジーレンツ出身のアシュケナジムで18歳の農民だったレオポール・ドレフュスにより設立された。社名はレオポールの父ルイ・ドレフュスから採られている。レオポールは地元アルザスの農家から小麦を仕入れ、それを8マイル (13 km)離れたスイスのバーゼルで販売した。この国境を越えた穀物取引により、レオポールはまだ10代のうちに財産を築き上げ、そこから海運、軍需産業、農業、石油、銀行へと事業の多角化を進めてヨーロッパでも有数の資産家となった。現在でも同社はレオポールの子孫が所有しており、20世紀初頭までにルイ＝ドレフュス家は「フランスの5大財閥」の1つになった。
ルイ・ドレフュス ナチス政権下
ルイ＝ドレフュス家はユダヤ系であったため、第二次世界大戦中にはその資産の多くがヴィシー政権に没収され、何人かはアメリカに逃れた。1941年には、ルイ・ドレフェスのトウモロコシ商社の経営のため、一時的に非ユダヤ系の管理者が任命された。
ルイ・ドレフュス 家族
レオポール・ルイ＝ドレフュスの曾孫にあたるジェラール・ルイ＝ドレフュスは、原油取引やガス開発、インフラストラクチャーに携わる子会社であるルイ・ドレフュス・エナジー・サービスの会長を務めた。『となりのサインフェルド』や『ヴィープ』でエミー賞を受賞したアメリカの女優ジュリア・ルイス＝ドレイファスは、ジェラールの娘である。家業のうちパリを拠点とする部門は、アディダスのCEOでもあったロベール・ルイ＝ドレフュスが2009年に亡くなるまで率いていたが、現在はその未亡人でロシア出身のマルガリータ・ボグダノヴァ・ルイ＝ドレフュスが監督している。この他、主にオフショア事業や貨物輸送に係る事業をフィリップ・ルイ＝ドレフュスが率いている。
2018年5月11日、ルイ・ドレフュスは金属事業を営む子会社の LDC Metals を中国系のNCCL自然資源投資基金に売却し、その取引価格は4億6600万米ドルであった。
ルイ・ドレフュス 租税回避
2011年に、アルゼンチンで穀物メジャー4社（ADM、ブンゲ、カーギル、ルイ・ドレフュス）が関与する移転価格不正が発覚した。アルゼンチン公共歳入連邦管理庁は2008年に農産物価格が急騰したにもかかわらず4社がほとんど利益なしと報告したことを受けて調査を開始した。その結果、各社は虚偽の売上申告書を提出し、タックス・ヘイヴンまたは本社を通じて利益を迂回させたものとされた。さらにはペーパーカンパニーを使って穀物を購入し、アルゼンチンで計上された利益を減らすために同国内で費用が発生したように見せかけたとも言われている。アルゼンチン公共歳入連邦管理庁によれば、未払いの税金は約10億ドルにも達するという。関係企業はこれを否定しており、現在に至るまでアルゼンチンの税務当局は、スイスのNGOであるPublic Eyeからの調査状況の開示要求にも応じていない。ブンゲの米国証券取引委員会（SEC）に対する2018年の年次報告書では、ブンゲのアルゼンチン子会社が2018年12月31日時点で2006年から2009年までの法人所得税として12億7600万アルゼンチン・ペソ（約3400万ドル）と、未納額に対する追徴金42億4600万アルゼンチン・ペソ（約1億1300万ドル）を抱え、未だ係争中であることが示唆されている。
IOU
IOUとは、I owe you（お世話になってます。恩を受けてます。あなたに借金しています。の意）を略したもので、非公式の借用書(en:IOU)を意味する。
横手町 (横手市)
横手町（よこてまち）は、秋田県横手市の大字。郵便番号は013-0061。人口は1,144人、世帯数は479世帯（2020年10月1日現在）。住居表示は全域で未実施。かつては旧横手市内の中心部を広く含んでいたが、住居表示の実施や換地処分により、2025年現在はそのいずれも未実施の残余のみ残る。
横手町 (横手市) 地理
横手地域の北部に位置し、東境をJR奥羽本線が南北に縦貫し、西で赤坂・三本柳、南で前郷、北で卸町・八幡と隣接する。国道13号（横手バイパス）と秋田県道29号横手大森大内線が通っており、中心部で交わる。1966年（昭和41年）のバイパス開通により急速に発展した地域で、沿線にはロードサイド店舗が軒を連ねる。東部の上真山（かみしんざん）地区では水田地帯の宅地化が進行している。
全域が都市計画区域に含まれるが、区域区分非設定区域となっている。都市計画法上の用途地域では字上真山・字下真山付近が第二種低層住居専用地域に、字大関越付近が準工業地域に、字五ノ口付近（ハッピーモール付近）が第二種住居地域に指定されている。
2024年（令和6年）10月5日時点での「横手市（秋田地方法務局大曲支局）登記所備付地図データ」、デジタル庁公表の「アドレス・ベース・レジストリ」の「秋田県 横手市 町字マスター（フルセット） データセット」、横手市公表のオープンデータによれば、横手町の小字は以下の通りである。
横手町 (横手市) 歴史
町名として横手町が発足したのは1874年（明治7年）のことで、柳町・馬口労町・大水戸町・田中町の合併で発足した。1889年（明治22年）には町村制の施行により横手町（横手横手町）を含む横手31町と横手前郷村が合併して平鹿郡横手町が発足し、平鹿郡横手町大字横手町となった。平鹿郡横手町は1951年（昭和26年）に市制施行して横手市となり、横手市横手町となった。
1966年（昭和41年）に横手市内で住居表示が実施され、横手町の一部が朝倉町・平城町・大水戸町・中央町・田中町・寿町・駅前町・前郷一番町として新たに発足し、住居表示されずに残った地域が現在も横手市横手町として存続している。さらに、1976年（昭和51年）には八幡地区土地区画整理事業に伴い、一部が卸町となっている。2009年（平成21年）には、駅西地区土地区画整理事業に伴い、一部が条里二丁目・条里三丁目に、2020年（令和2年）には、三枚橋地区土地区画整理事業に伴い、一部が三枚橋二丁目・駅西一丁目となっている。
横手町 (横手市) 世帯数と人口
2020年（令和2年）10月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
以下は国勢調査による1995年（平成7年）以降の人口の推移。
以下は国勢調査による1995年（平成7年）以降の世帯数の推移。
横手町 (横手市) 小・中学校の学区
市立小・中学校に通う場合、学区（校区）は以下の通りとなる。
横手町 (横手市) 交通
町内に駅はない。最寄り駅は■奥羽本線、■北上線の横手駅。
セナ・ガリカの海戦 (551年)
セナ・ガッリカの海戦 (英語: Battle of Sena Gallica)とは、ゴート戦争中の551年秋、イタリアのアドリア海沿岸でビザンツ帝国の艦隊と東ゴート王国の艦隊が戦った海戦である。この海戦での東ゴート王国の敗戦により、ビザンツ帝国によるアドリア海の制海権奪還を食い止めるという東ゴート王国の試みは打ち砕かれ、ビザンツ帝国の戦勝は将軍ナルセスの主導のもとで再びゴート戦争におけるビザンツ帝国の優位性を取り戻すきっかけとなった。またセナ・ガリカの海戦ののち約100年に渡り、アドリア海では大規模な海戦が勃発しなかった。
セナ・ガリカの海戦 (551年) 背景
550年、ゴート戦争の開戦から15年が経過していた。戦争の初期頃は将軍ベリサリウス率いる比較的小規模なビザンツ帝国のイタリア遠征軍の勝利が続き、ビザンツ帝国はその勢いでラベンナを奪還。帝国はイタリア半島を再び版図に収め、540年頃まで半島の多くの地域を統治した。その後すぐ、ビザンツ帝国皇帝ユスティニアヌス大帝はベリサリウスを本国に召喚した。東ゴート軍が反攻のため軍勢を集結させているのに対して、イタリアに残されたビザンツ帝国軍司令官たちは将軍不在の中で仲違いをし始めた。当時の東ゴート王トーティラは非常にカリスマ性に長けており、内部分裂しているビザンツ帝国軍を押しやることに成功した。その後ベリサリウス将軍がイタリアに帰陣するも東ゴート側に有利な戦況を覆すことはできず、550年までにはビザンツ帝国はイタリア半島アドリア海沿岸部のいくつかの砦を辛うじて有する程度にまで押し返されてしまった。東ゴート王トーティラはその年の春、ビザンツ帝国の遠征拠点となっていたシチリア島さえも征服した。トーティラ王は、ビザンツ帝国軍が容易にイタリア半島に遠征軍を派遣しづらくするために、400隻の軍船を建造しアドリア海を自身の勢力下に置こうと試みた。同じ年、ビザンツ皇帝ユスティニアヌス大帝は最後の大規模なイタリア遠征を執り行う計画を立て、将軍ナルセスをして遠征準備を行わせた。
セナ・ガリカの海戦 (551年) 背景
トーティラ王は迫り来るビザンツ帝国の脅威を察知し、ビザンツのイタリア半島最後の拠点、特にクロトン・アンコーナから帝国の駐屯部隊を排除することに決意した。戦利品を携えてシチリア島から撤退したのち 、トーティラは東ゴート軍部隊をアンコーナに向かわせ包囲させた。47隻のゴート艦隊がアンコーナを海上から包囲し、残りの約300隻はエピルスやイオニア諸島沖でビザンツ帝国沿岸部を襲撃してまわった 。アンコーナは陥落寸前まで攻め立てられ、ラヴェンナに駐屯するビザンツ軍指揮官ヴァレリアンは、当時ダルマチア地方サロナに駐屯していた歴戦のビザンツ将軍ヨハネスに対してアンコーナへの援軍派遣を要請した。ヨハネスは38隻の帝国艦隊を歴戦の指揮官と共に派遣し、ラヴェンナの指揮官ヴァレリアンも12隻の艦隊を率いて直々にアンコーナへ援軍に向かった。ヨハネス将軍とヴァレリアン将軍の連合艦隊は、アンコーナから17km北方の町セナ・ガッリカに向けて進軍した。
セナ・ガリカの海戦 (551年) 戦闘とその後の経過
ビザンツ艦隊と東ゴート艦隊の規模はほぼ同程度であった。東ゴート艦隊の指揮官であるインダルフとギバル(ベリサリウスの元家臣)は、ビザンツ艦隊との決戦を決意し、早急にアドリア海沖に出撃、ビザンツ艦隊の捜索を行った。
古典時代における軍船と異なり、6世紀頃の軍船は衝角を有しておらず戦法の主流は体当たり攻撃ではなく、飛び道具での攻撃や移乗攻撃であった。このような戦術は経験がものを言う戦法であったため、海戦に長けるビザンツ艦隊は経験不足な東ゴート艦隊に比べ大いに有利であった。戦闘中盤、戦列から脱落する東ゴート軍の軍船が相次ぎ、それらは容易に撃破されていった。それと同時に、戦列に残るゴート艦船もあまりに密集して布陣していたがために、適切に移動・戦闘を敢行することができなかった。戦闘終盤、疲弊し切った東ゴート艦隊は崩壊し、それぞれの軍船が各々退却した。東ゴート軍は36隻の軍船を喪失し、ギバルはビザンツ艦隊に捕縛された。インダルフは残ったゴート艦隊と共にアンコーナへ退却した。アンコーナ周辺の東ゴート軍の野営地付近にたどり着くと、その付近の浜辺に軍船を乗り上げさせ、全て焼き払った。
この大敗により東ゴート軍は意気消沈し、アンコーナに対する包囲戦を取りやめ撤退した。その後、ビザンツ軍は次々と勝利を収め、セナ・ガッリカの戦いはゴート戦争の流れをビザンツ帝国に有利にするきっかけとなった。
セナ・ガリカの海戦 (551年) 出典
Bury, John Bagnell (1923). History of the Later Roman Empire: From the Death of Theodosius I to the Death of Justinian. London: MacMillan & Co.. https://penelope.uchicago.edu/Thayer/E/Roman/Texts/secondary/BURLAT/home.html
ジョン・ウォーク
ジョン・ウォーク（John Wark、1957年8月4日 - ）は、スコットランド・グラスゴー出身の元サッカー選手で指導者。現役時代のポジションはMF。
スコットランド代表として1982年のスペインワールドカップに出場、ニュージーランド戦で2得点を挙げた。代表通算成績は29試合7得点。
ジョン・ウォーク 経歴
2度の移籍を挟んで、約19シーズンをイプスウィッチ・タウンFCでプレーした。1980-81年シーズンには、UEFAカップ得点王となる活躍でUEFAカップ優勝、更にリーグ2位の成績に貢献し、 PFA年間最優秀選手賞、ブラヴォー賞 、PFAベストイレブンなどの賞を総なめにした。1984年から1988年まではリヴァプールFCでプレー、余り出場機会を得られなかったが、2度のフットボールリーグファーストディビジョンを果たした。その後イプスウィッチに復帰した。イプスウィッチ・タウンFCでは通算679試合で179得点を挙げ、殿堂入りを果たしている。
ジョン・ウォーク タイトル
イプスウィッチ・タウンFC
リヴァプールFC
個人
ジャック・タラント
ジャック・タラント（Jack Tarrant、1980年2月4日 - ）は、ニュージーランドの元ラグビーユニオン選手。
ジャック・タラント 経歴
4歳からラグビーを始めた。
フレイザー高校、ワイカト大学、タカプナ、ウェリントンを経て、2006年、サントリーサンゴリアス(現・東京サントリーサンゴリアス)に加入。同年9月16日に行われたジャパンラグビートップリーグ第3節の日本IBMビッグブルー戦に途中出場で日本での公式戦初出場を果たす。
2008年、三菱重工相模原ダイナボアーズに加入。
2009年、三菱重工相模原ダイナボアーズを退団した。なお退団後、所属チームを持たないため日本協会所属で日本代表に選ばれていた。
現役引退後、ニュージーランドのテレビ局にクルーとして勤めていた。
添川
添川（そえがわ）は秋田県秋田市にある地域名。郵便番号は010-0822。境内川原、地ノ内、飛鳥田、太田、古城廻、 添川、添川沢、鶴木台、東台沢、戸平川、長田、矢坂、湯沢、湯沢台、蓬田で構成される。
添川 概要
出羽国秋田郡添川郷として成立。878年に発生した元慶の乱において、添河・覇別・助川の三村だけが律令政権側に付いたという日本三代実録の記事がある。1889年に新藤田村・濁川村・山内村・仁別村と合併し上旭川村となる。1892年に、上旭川村と下旭川村が統合され旭川村となった。1933年には旭川村全域が秋田市に併合された。地域内を東西に旭川が貫流し、秋田県道41号秋田昭和線と秋田自動車道が北西方向に横断している。西側は濁川、南側は柳田など、東部は山内松原に接している。海外では、秋田の聖母マリアの所在地として知られている。
添川 教育
当地に小中学校は存在しないが、秋田市立旭川小学校、秋田市立秋田東中学校の学区となっている。
エマニュエル・ボアテング
エマニュエル・ボアテング（英語: Emmanuel Boateng）
Sad Girl (キタニタツヤの曲)
「Sad Girl」（サッド・ガール）は、日本のシンガーソングライター・キタニタツヤの1枚目のCDシングル。2019年2月9日にヴィレッジヴァンガード限定シングルとしてリリースされた。
Sad Girl (キタニタツヤの曲) 概要
キタニタツヤ初のCDシングル。ヴィレッジヴァンガード限定ワンコインCDとしてコラボグッズとともに販売された。また、2月16日に下北沢MOSAiCで行なわれたキタニのワンマンライブ『I DO LOVE YOU.』の会場にて出張販売が行われた。3月8日には表題曲「Sad Girl」のミュージックビデオがYouTubeにて公開された。監督はイノウエマナ。
マシュー・ターナー
マシュー・ターナー（英語: Matthew Turner、Mathew Turner）
立教大学ラッシャーズ
立教大学体育会アメリカンフットボール部セントポールズラッシャーズ（りっきょうだいがくたいいくかいアメリカンフットボールぶセントポールズラッシャーズ, 英語: Rikkyo Univ. St.Paul's Rushers）は、立教大学体育会に所属するアメリカンフットボールチームである。関東学生アメリカンフットボール連盟一部リーグTOP8所属。チームカラーはパープル、ホワイト。
立教大学ラッシャーズ 歴史
1934年創部。立教大学教授ポール・ラッシュによって明治大学・早稲田大学と共に創部された日本アメリカンフットボール界のルーツ校である。チーム名の「Rushers」は、ラッシュ博士を記念し、想いを受け継ぐ名称である。
1934年10月28日、立教大学五番館において東京学生米式蹴球連盟設立（のちの東京学生アメリカンフットボール連盟）が設立され、1934年12月8日、立教大学池袋グラウンドで開催された立教大学対明治大学戦から日本のアメリカンフットボールは歴史を刻み始めた。
1951年に甲子園ボウル初制覇をはじめ甲子園ボウル出場6回（優勝4回）という輝かしい成績を残している。
1971年には立教高校（現・立教新座高校）でアメリカンフットボールが創部され、2000年立教小学校フラッグフットボールチーム、2002年には中学生および小学生のRushers Football Clubが創設されている。
フットボールの父、ラッシュ博士から伝えられたメッセージ『Do your best and it must be first class.（最善を尽くし、かつ一流であれ）』をチームの理念に掲げ、”First Class”を目指している。
条里 (横手市)
条里（じょうり）は、秋田県横手市の町丁。郵便番号は013-0060。人口は626人、世帯数は276世帯（2020年10月1日現在）。現行行政地名は条里一丁目から条里三丁目までで、全域で住居表示が実施されている。旧横手市前郷・婦気大堤・横手町の各一部。
条里 (横手市) 地理
横手市の中央部、横手地域の中央部に位置しており、東で梅の木町・三枚橋・駅西、北西で横手町、南で婦気大堤と隣接する。横手市消防本部が入る横手市役所条里北庁舎や、同条里南庁舎、勤労者等福祉施設（サンサン横手）、横手体育館、横手武道館などが所在しており、公共公益施設の集積地となっている。それ以外は住宅街と商業地帯が広がっており、その他に3つの街区公園がある。
全域が都市計画区域に含まれるが、区域区分非設定区域となっている。都市計画法上の用途地域では北部の条里三丁目付近が第二種住居地域に、県道48号横手東由利線（横手環状線の一部）と市道駅西線の沿線が近隣商業地域に、これらの路線と国道13号に挟まれた地区が近隣商業地域に指定されている。
域内の区画は1979年（昭和54年）度から実施された「駅西地区土地区画整理事業」によって整備されたもので、2009年（平成21年）度に完工した。
条里 (横手市) 地理
現行の地名である「条里」は、2009年（平成21年）に実施された住居表示の際に命名されたものである。古代に制定された土地制度「条里制」（横手条里制遺構）がこの地にあったとされることから命名された。
町名の決定にあたっては、住居表示審議会において、「条里」という語は土地を区画整理したものはすべて含まれるが故に、条里制の遺構が由来であるならば「条里跡」とすべきではないか、という意見も出された。一方で、住民からは「町名に『跡』がつくのは印象がよくない」との意見もあり、最終的には「条里」とすることに決定されたという経緯がある。
条里 (横手市) 世帯数と人口
2020年（令和2年）10月1日現在の世帯数と人口は以下の通りである。
以下は国勢調査による2010年（平成22年）以降の人口の推移。
以下は国勢調査による2010年（平成22年）以降の世帯数の推移。
条里 (横手市) 小・中学校の学区
市立小・中学校に通う場合、学区（校区）は以下の通りとなる。
条里 (横手市) 交通
域内に駅はない。最寄り駅は■奥羽本線、■北上線の横手駅。
羽後交通
データ解析
データ解析（データかいせき、英: data analysis）は、有用な情報を発見し、結論を報告し、意思決定を支援することを目的として、データを検査し、クリーニングや変換を経て、モデル化する一連のプロセスである。データ分析（データぶんせき）とも呼ばれる。
データ解析 概要
データ解析には多数の側面とアプローチがあり、色々な名称のもとで多様な手法を包含し、ビジネス、科学、社会科学のさまざまな領域で用いられている。今日のビジネス界において、データ解析は、より科学的な意思決定を行い、ビジネスの効率的な運営に貢献する役割を担っている。
データマイニングは、（純粋な記述的な目的ではなく）予測的な目的で統計的モデリングと知識獲得に重点を置いた固有のデータ解析技術である。これに対し、ビジネスインテリジェンスは、主にビジネス情報に重点を置いて、集計に大きく依存するデータ解析を対象としている。統計学的な用途では、データ解析は記述統計学 (en:英語版) 、探索的データ解析（EDA）、確認的データ解析（仮説検定）（CDA）に分けられる。EDAはデータの新たな特徴を発見することに重点を置き、CDAは既存の仮説の確認または反証に焦点を当てる。予測分析は、予測的な発生予報あるいは分類のための統計モデルの応用に重点を置き、テキスト分析は、統計的、言語的、および構造的な手法を用いて、非構造化データの一種であるテキストデータから情報を抽出し知識の発見や分類を行う。上記はどれも、データ解析の一種である。
データ統合はデータ解析の前段階であり、データ可視化およびデータ配布はデータ解析と密接に関連している。
データ解析 データ解析のプロセス
解析（analysis）とは、全体を構成要素に分割し、個々を考察することである。データ解析とは、生データを入手し、それを利用者の意思決定に役立つ情報に変換するプロセスである。データ（data）は、質問に答えたり、仮説を検証したり、理論を反証するために収集され、解析される。
統計学者のジョン・テューキーは、1961年にデータ解析を次のように定義した。
「データを解析する手順、その結果を解釈するための技術、解析をより容易に、正確で、精密にするためのデータ収集の計画方法、およびデータの解析に適用されるすべての機械と（数学的）統計学の結果」。
以下に説明するように、区別することができるいくつかの段階がある。各段階は反復的であり、後の段階からのフィードバックが、前の段階での追加作業につながることがある。データマイニングで使用されるCRISPフレームワークにも同様のステップがある。
データは、解析の入力として必須なものであり、解析プロセスを管理する人（または解析結果を報告する顧客）の要求に基づいて特定される。データ収集の対象となる一般的な主体は実験単位と呼ばれる（例：人、または人の集団）。そして、データは母集団に関する特定の変数（例：年齢や所得）を指定して収集される。データは、数値でもカテゴリでもよい（例：番号に紐付くテキスト型ラベル）。
データ解析 データ解析のプロセス
データはさまざまな情報源から収集される。その要求事項は、解析者からデータ管理者（たとえば、組織内の情報システム技術者）に伝えられる場合がある。データは、交通監視カメラ、人工衛星、記録装置など、環境内のセンサーから収集されることもある。また、インタビュー、オンライン情報源からのダウンロード、または文書の閲覧を通じて得ることもある。
入手したデータはまず、解析のために加工あるいは整理する必要がある。たとえば、さらなる解析をするためにデータを表形式の行と列に配置することがあり（構造化データと呼ばれる）、多くの場合、表計算ソフトウェアや統計ソフトウェアが用いられる。
データ解析 データ解析のプロセス
一度でも処理されて整理を受けたデータは、不完全であったり、重複があったり、誤りを含むことがある。データクリーニングの必要性は、データの入力や保存のしかたに問題があることから発生する。データクリーニングは、このようなエラー（誤り）を防ぎ、修正する作業である。一般的な作業としては、レコードの照合、データの不正確さの特定、既存データ全体の品質管理、重複排除、および列の分割が含まれる。このようなデータの問題は、さまざまな解析技術によっても見つけることができる。たとえば、財務情報の場合、特定の変数の合計を、信頼性が高いと考えられる別途公表された数値と比較することができる。また、事前に決められた閾値（しきいち）を上回ったり下回ったりする異常値（外れ値）も再調査されることがある。データクリーニングには、電話番号、電子メールアドレス、勤務先など、データ集合内のデータ型に依っていくつかの種類がある。異常値検出のための定量的データ手法を用いて、誤入力された可能性が高いと思われるデータを取り除くことができる。テキストデータのスペルチェッカーを用いて入力ミスの量を減らすことができる。ただし、単語そのものが正しいか否かを判断するのは難しい。
データ解析 データ解析のプロセス
データセットをクリーニングすると、次に解析に移ることができる。解析者は、取得したデータに含まれるメッセージを理解し始めるために、探索的データ解析と呼ばれるさまざまな手法を適用することができる。データ探索の過程で、データのクリーニングを追加したり、データへの要求を追加することもある。その結果、本節の冒頭で説明したような反復的な段階が開始される。データの理解を助けるために、平均値や中央値などの記述統計量を作成することもある。データ可視化もその一つであり、解析者はデータを図表化し、考察をして、データ内のメッセージについてさらなる洞察を得ることができる。
変数間の関係を特定するために、数式またはモデル（アルゴリズムと呼ばれる）をデータに適用する場合がある。たとえば、相関関係や因果関係を使用する。一般論として、モデルは、データセット内に含まれる他の変数に基づいて特定の変数を評価するために開発され、実装されたモデルの精度に応じて多少の残余誤差が生じる（たとえば、データ = モデル + 誤差）。
データ解析 データ解析のプロセス
推測統計には、特定の変数間の関係を測定する手法の利用が含まれる。たとえば、広告の変化（独立変数 X）が、売上（従属変数 Y）が変動する説明を与えるかどうかをモデル化するのに、回帰分析を用いることがある。数学の用語では、Y（売上高）はX（広告）の関数である。たとえば、モデルを「Y = aX + b + 誤差」と記述することができ、X の所与の範囲に対して Y を予測するときの誤差を最小化するように a と b が設計される。また、解析者は、解析を単純化し、結果を伝達することを目的に、記述的データ解析のためのモデル構築を試みることもある。
データプロダクト（data product）は、データの入力から出力を生成し、環境にフィードバックするコンピュータ・アプリケーションである。モデルやアルゴリズムに基づいている場合もある。たとえば、顧客の購入履歴データを分析し、その結果を利用して、顧客に有益さをもたらすような別の購入を勧めるアプリケーションがあげられる。
データの解析後は、解析結果の利用者からの要求に応えるために、さまざまな書式で報告されることがある。利用者からフィードバックがなされ、その結果、追加の分析が行われることもある。このように、分析サイクルの大部分は反復的である。
解析者は、解析結果を伝えるやり方を決める際、メッセージをより明確かつ効率的に報告先に伝達するために、さまざまなデータ可視化手法の導入を検討することができる。データ可視化は、情報ディスプレイ（表やグラフなどのグラフィクス）を用いて、データに含まれる重要なメッセージを伝達する。表は、特定の数値に着目したり照会できる重要なツールであり、一方、チャート（棒グラフや折れ線グラフなど）は、データに含まれる定量的なメッセージを説明するのに役立つ場合がある。
データ解析 定量的メッセージ
ステファン・フュー（Stephen Few）は、利用者が一連のデータから理解しようとする、あるいは伝えようとする8種類の定量的メッセージと、そのメッセージの伝達を助けるために使用される関連グラフについて述べた。要求を指定する顧客とデータ解析を行う解析者は、プロセスの推移でこれらのメッセージを検討することができる。
データ解析 定量データの解析手法
著者のジョナサン・クーメイ（Jonathan Koomey）は、定量データを理解するための一連のベストプラクティスを推奨している。これらは次のとおりである。
解析者は通常、調査対象となる変数について、平均、中央値、標準偏差などの記述統計量を求める。また、個々の値が平均値の周囲にどのように集まっているかを確認するために、主要変数の分布を分析することもある。
マッキンゼー・アンド・カンパニーのコンサルタントは、定量的な問題を構成要素に分解する手法をMECE原則と名付けた。各層は、その構成要素に分解することができる。各々の部分構成要素は互いに排他的であり、合わせるとその上位層にならなければならない。この関係は「相互に排他的な項目による完全な全体集合」またはMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）と呼ばれる。たとえば、利益の定義は、総収入と総費用に分解することができる。そして総収入は、部門A、B、Cの収入（これらは互いに排他的）によって分析でき、総収入に加算される（余すところなくまとまる）べきである。
データ解析 定量データの解析手法
解析者は、特定の分析上の問題を解決するために、ロバスト統計量を使用することがある。解析者は、真の状態に関する特定の仮説を立て、その状態が真であるか偽であるかを判断するために、データが収集されて仮説検定が行われる。たとえば、「失業はインフレに影響しない」という仮説が考えられる。これはフィリップス曲線と呼ばれる経済学の概念に関連している。仮説検定では、データが仮説を支持するか棄却するかに関する第一種過誤と第二種過誤の可能性を検討する。
回帰分析は、独立変数 X が従属変数 Y にどの程度影響するかを解析者が判断するときに使用される。たとえば「失業率の変化 X はインフレ率 Y にどの程度影響するか」。これは、Y が X の関数であるように、データをモデル化または直線や曲線の方程式を適合させようとするものである。
必要条件分析（NCA）は、解析者が独立変数 X が変数 Y をどの程度まで許容するかを決定するときに使用することがある。たとえば「特定のインフレ率（Y）に必要な特定の失業率（X）はどの程度か?」。重回帰分析が、各 X 変数が結果を生成し、X が相互に補償できる（それらは十分であるが必要ではない）加法論理を用いるのに対し、必要条件分析（NCA）は、1つまたは複数の X 変数が結果の存在を可能にするが、それを生成しないかもしれない（それらは必要だが十分ではない）必要論理を用いる。それぞれの単一必要条件は存在しなければならず、補償は不可能である。
データ解析 データ利用者の分析活動
データ利用者は、上述の一般的なメッセージングとは対照的に、データセット内で特定のデータポイントに関心を抱くことがある。このような利用者による低水準な分析活動を次の表に示す。この分類法はまた、値の取得、データポイントの発見、データポイントの配置という3つの活動の柱によって整理することができる。
データ解析 効果的な分析の障壁
効果的な分析を阻む障壁は、データ解析を行う解析者の間にだけでなく、顧客どうしの間にも存在する可能性がある。事実と意見を区別すること、認知バイアス、および数学的な基礎知識の不足はすべて、健全なデータ解析に対する課題である。
効果的な分析においては、質問に答えたり、結論や正式な意見を裏付けたり、仮説を検証するために、関連する事実を入手する必要がある。事実の定義は「反証できないこと」であり、分析に関わるすべての人がその事実に同意できるという意味である。たとえば、2010年8月、米国議会予算局（CBO）は、2001年と2003年のブッシュ減税を2011年-2020年までの期間に延長すると、約3兆3千億ドルの国家債務が追加されると試算した。誰もがCBOの報告を調べることができ、実際そうだと同意するはずである。これは事実である。人がCBOに賛成するか反対するかは、その人自身の意見である。
別の例として、公開会社の監査人は、上場企業の財務諸表が「すべての重要な点において公正に記載されている」かどうか正式な意見を導き出さなければならない。そのためには、事実データや証拠を広範に分析して、意見を裏付ける必要がある。事実から意見へと飛躍するとき、その意見が誤っている可能性は常にある。
データ解析 効果的な分析の障壁
分析に悪影響を及ぼしうる認知バイアスにはさまざまなものがある。たとえば、確証バイアスは、自分の先入観を確認する方法で情報を検索したり、解釈したりする傾向である。さらに、自分の見解を支持しない情報を信用しないこともありうる。
解析者は、これらのバイアスを認識し、克服するための特別な訓練を受けることができる。CIAの元アナリストのリチャーズ・ホイヤーは、著書『情報分析の心理学（Psychology of Intelligence Analysis）』の中で、解析者は自らの仮定と推論の連鎖を明確に描写し、結論に関わる不確実性の程度と原因を明記すべきと述べている。彼は、代替案による視点を表面化させ、議論するための手順を強調した。
有能な解析者は、一般的にさまざまな数値技法に精通している。しかし、顧客は数字や数学の基礎に関する能力を持っていない場合があり、そのような人々は数学的非識字と呼ぶ。またデータを伝える人が、意図的に悪い数値的技法を使って、誤解を招いたり間違った伝達を引き起こそうとする場合もある。
データ解析 効果的な分析の障壁
たとえば、数値が上昇しているか下降しているかは重要な要素ではないことがある。より重要なことは、経済規模（GDP）に対する政府の歳入や歳出の規模、あるいは企業の財務諸表における収益に対する費用の額など、他の数値との相対的な比較かもしれない。このような数値的技法は、正規化または再スケール化と呼ばれる。インフレ調整（実質データと名目データの比較）や、人口増加や人口動態を考慮するかにかかわらず、解析者が採用するこのような手法は数多く存在する。解析者は、本節の冒頭で説明したさまざま定量的メッセージに対処するために、さまざまな手法を適用している。
また、解析者はさまざまな仮定やシナリオの下でデータを解析することもある。たとえば、解析者が財務諸表分析を行う場合、将来のキャッシュフローを推定するために、さまざまな仮定の下で財務諸表を作り直し、それをある金利に基づいて現在価値に割り戻して、企業や株式の評価を下すことがよくある。同様に、CBOは、さまざまな政策オプションが政府の歳入、歳出、赤字に及ぼす影響を分析し、主要な指標について代替的な将来シナリオを作成する。
データ解析 その他の話題
建物のエネルギー消費量を予測するために、データ解析の手法が用いることができる。スマートビルディングを実現するために、データ解析プロセスのさまざまな段階が実行される。スマートビルディングでは、暖房、換気、空調、照明、セキュリティなどのビル管理および制御業務が、ビル利用者のニーズを模倣してエネルギーや時間のような資源が最適化することで自動的に行われる。
解析（アナリティクス、analytics）とは「意思決定や行動を推進するために、データ、統計的および定量的分析、説明的および予測的モデル、事実に基づくマネジメントを広範に活用すること」である。これはビジネスインテリジェンスのサブセットであり、データを使用してビジネス業績を理解および分析し、意思決定を促進する一連の技術とプロセスである 。
教育活動では、ほとんどの教育関係者が学生のデータを分析する目的でデータシステムにアクセスしている。これらのデータシステムは、教育者によるデータ分析の精度を高めるために、店頭データ形式で教育者にデータを提示する（埋込みラベル、補足文書、ヘルプシステム、主要パッケージ/表示、内容決定）。
データ解析 専門的注記
この節には、実務家の助けになるようなかなり専門的な説明が含まれているが、ウィキペディアの記事の一般的な範囲を超えている。
初期データ解析と本解析の段階の間で最も重要な違いは、初期データ解析では、本来の調査課題に答えるための分析を控えることである。初期データ解析の段階は、次の4つの質問によって導かれる。
データの品質は、できるだけ早い段階でチェックする必要がある。データの品質は、さまざまな種類の分析を用いて、いくつかの方法で評価することができる。頻度カウント、記述統計（平均、標準偏差、中央値）、正規性（歪度、尖度、頻度ヒストグラム）、普通の代入法（欠測データの補完）を要する。
初期データ解析段階において、データの品質を評価するために用いる解析手法の選択は、本解析段階で実施される解析に依存する。
計測機器の品質は、それが研究の焦点または研究課題ではない場合、初期データ解析段階でのみチェックされるべきである。測定器の構造が文献で報告されている構造と一致しているかどうかを確認する必要がある。
測定品質を評価する方法は2つある。
データおよび測定値の品質を評価した後、欠損データの入力、または1つ以上の変数の初期変換を行うかを決定することがあるが、これは本解析段階で行うことも可能である。考えられそうな変数の変換を次にあげる。
データ解析 専門的注記
たとえば、結果変数と独立変数がグループ内とグループ間で均等に分散しているかどうかなど、無作為化手順が成功したかどうかを確認する必要がある。
無作為化手順を必要としない、あるいは使用しない研究の場合、たとえば、対象の母集団のすべてのサブグループが標本に反映されているかどうかを確認することによって、非無作為抽出の成否を確認する必要がある。
チェックすべきその他の可能性のあるデータの歪みは次のとおりである。
どんな報告書や論文でも、標本の構造を正確に記述する必要がある。
特に、本解析段階でサブグループ分析を行う場合は、標本の構造（特にサブグループのサイズ）を正確に決定することが重要である。
データ標本の特性は、以下を確認することによって評価できる。
最終段階では、初期データ解析の結果を文書化し、必要で、望ましく、可能な是正措置を講じる。
また、本データ解析の当初の計画は、より詳細に指定するか書き直すことがあり、そうすべきである。
そのためには、本データ解析に関するいくつかの決定を行うことができ、また行うべきである。
初期データ解析段階で、いくつかの解析を行うことができる。
それぞれの変数の測定レベルに対して特別な統計手法が利用できるので、解析においては変数の測定レベルを考慮することが重要である。
データ解析 専門的注記
非線形システムからデータを記録する場合、しばしば非線形解析が必要となる。非線形システムは、分岐、カオス、高調波、副高調波など、単純な線形手法では解析できない複雑な動的効果を示すことがある。非線形データ解析は、非線形システム同定と密接に関係している。
本解析段階では、研究課題に答えるための分析、および研究報告書の初稿を書くために必要なその他の関連する分析を行う。
本解析段階では、探索的アプローチと確認的アプローチのいずれかを採用することができる。通常は、データを収集する前にアプローチを決定する。探索的分析では、データを分析する前に明確な仮説を立てず、データを適切に説明するモデルを探してデータを検索する。一方、確認的分析では、データに関する明確な仮説が検証される。