林田力 何者のだましの堤防も崩す

『東急不動産だまし売り裁判』著者

ノンフィクション著者。『東急不動産だまし売り裁判 こうして勝った』マンションだまし売り被害を消費者契約法で解決。何者もだまし売りのない世界へ。だまし売りNoでSDGs。消費者の堤防/Amazon Kindle出版/林田医療裁判/中野相続裁判/二子玉川再開発問題/書評/マンガ/YouTube
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2021年03月

#中野相続裁判 #さいたま地裁 の年表

【中野相続裁判さいたま地裁の年表】
2018年1月30日、長男夫婦が東京地裁に提訴。
2018年3月5日、長女側が、さいたま地裁への移送を申し立て。
2018年3月7日、東京地方裁判所民事第17部は、さいたま地裁に移送する決定。
2018年5月11日、第1回期日、第1回口頭弁論
2018年6月22日、第2回期日、第2回口頭弁論
2018年9月14日、第3回期日、第3回口頭弁論
2018年11月30日、第4回期日、第4回口頭弁論
2019年2月1日、第5回期日、第5回口頭弁論
2019年4月5日、第6回期日、第6回口頭弁論
2019年5月24日、第7回期日、第7回口頭弁論
2019年7月5日、第8回期日、第8回口頭弁論
2019年9月13日、第9回期日、第9回口頭弁論
2019年11月1日、第10回期日、第10回口頭弁論
2019年12月6日、第11回期日、第11回口頭弁論
2020年1月31日、第12回期日、第12回口頭弁論
2020年2月28日、第13回期日、第13回口頭弁論
2020年7月19日、第14回期日、第14回口頭弁論
2020年9月11日、第15回期日、第15回口頭弁論
2020年11月27日、第16回期日、第16回口頭弁論
2021年3月19日、第17回期日、第1回口頭弁論
2021年5月14日、第18回期日、第17回口頭弁論
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林田医療裁判の関連訴訟です。
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新型コロナウイルスワクチン接種後の死亡事例

新型コロナウイルスワクチン接種後の死亡事例が出た(厚生労働省「新型コロナワクチンの接種後の死亡事例の報告について(1例目)」2021年3月2日)。ワクチンを2月26日に接種した60代女性が3月1日に死亡した。女性に基礎疾患はない。「ワクチン接種との因果関係」は「現時点では評価不能」とする。評価不能は責任逃れの保身公務員体質には都合の良い言葉である。

ワクチンの普及にも手間取っており、目の前の課題解決優先の公務員の悪癖によって、有害事象の因果関係の究明がなおざりにされる危険がある。ワクチンは保管条件や複数回の接種が必要になること、当初は供給が限定的であることなど条件は複雑で、給付金の混乱の二の舞が懸念される。

河野太郎行政改革担当相は2021年2月26日、65歳以上の高齢者3600万人に必要な新型コロナウイルスワクチンを6月末までに全国の自治体へ配送を完了させる方針を示した。このため、ワクチン一般接種は7月以降となる。この計画も輸出元の欧州連合(EU)の承認が得られることが前提となる(「一般接種、7月以降の見通し 高齢者向け6月配送完了の方針」共同通信2021年2月26日)。

SQL Server と Azure SQL

SQL Server 用に構築されたアプリケーションは、Azure Synapse 専用 SQL プールとシームレスに連携します。 ただし、SQL Server で一般的に使用されている機能と言語要素が Azure Synapse で使用できなかったり、異なる動作をしたりする場合があります。
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-partner-compatibility-issues

SQL Server と Azure SQL Managed Instance での T-SQL の相違点
https://github.com/MicrosoftDocs/azure-docs.ja-jp/blob/master/articles/azure-sql/managed-instance/transact-sql-tsql-differences-sql-server.md
互換性証明書
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/database-engine/install-windows/compatibility-certification?view=sql-server-ver15
ALTER DATABASE (Transact-SQL) 互換性レベル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/statements/alter-database-transact-sql-compatibility-level?view=sql-server-ver15

AWS Glue DataBrew

AWS Glue DataBrewはAWSのビジュアルデータ準備ツール。データプロファイル、データクレンジング、データリネージュ機能がある。データのクリーニングと正規化を迅速にする。コードを記述することなく、データをクリーンアップし正規化する。GlueとBrewで韻を踏んでいるのだろうか。
AWS Glueはコーディング前提のサービスであり、既存ETLからのシフトにはハードルがある。これに対してGlue DataBrewはビジュアル操作を強調しており、既存のデータプロファイリングやクレンジングの市場に影響を与えそうである。
Glue DataBrewはデータセット内のデータを視覚的に探索、把握、統合、クリーンアップ、正規化するためのプロジェクトを作成する。複数のデータセットをマージしたり結合したりできる。データの系統を視覚的にマッピングして、データが通過した様々なデータソースと変換ステップをビジュアルで確認する。
コンソールからは値の分布やヒストグラム、箱ひげ図などでデータの異常を特定できる。データ全体のなかで重複している値や欠けているデータの量、データの分散量(カーディナリティ)、分散の様子、ユニーク値にはどんな値があるかがビジュアルに表示される。
AWS Glue DataBrewではプロファイルジョブを実行して 列レベルのカーディナリティ(値の種類の絶対数)、数値的相関、一意の値、標準偏差などのデータ品質統計を自動生成できる。この際に分析するデータセットのサイズを設定することができる。非常に大きいデータセットの場合に一部のデータに対してプロファイルを実行して、結果を素早く取得することができる。
カーディナリティは項目の値の絶対数である。性別ならば2である。社員番号ならば社員数だけある。カーディナリティが低いとは、カラムの値の種類がレコード数に比べて少ないことを意味する。項目内の要素の重複が多くなる。

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