都道府県からの報告漏れ（平成31年3月29日公表）による再集計を反映した2004～2017年（平成16～29年）の確定数・保管統計表・保管統計表（都道府県編）の各統計表をe-Statに掲載しました。 国内 約8,500万台 ※1訪日外国人 約1,200万台 ※2の運用データ ※3. ※1 2022年3月（本台数より法人名義の契約データ等を除去して推計）. ※2 2019年実績. ※3 携帯電話をいつでも接続可能な状態に保つために必要なデータ. データ取得方法: ドコモの携帯電話ネットワークのしくみを使用して作成される人口の統計情報である。 利用可能な期間: 2013年10月～ ビッグデータの時間単位: リアルタイム～日次. 週次. 月次. 四半期. 年次以上. データの集計・加工方法: 携帯電話ネットワークは電話やメールなどをいつでもどこでも利用できるように、各基地局のエリアごとに所在する携帯電話を周期的に把握している。 この仕組みを利用して携帯電話の台数を集計し、地域ごとにドコモの普及率を加味することで人口を推計することができる。 データ取得・集計・加工に関する補足・詳細: 日本全国500mメッシュ～都心部は125mメッシュまでの粒度で提供している。 （参考：集計ロジック） 世界のモバイルデータトラヒックの予測（デバイス別） 世界のモバイルデータトラヒックの予測（5G及び5G以外） 上位国・地域別の越境インターネット帯域幅. 各国企業におけるパーソナルデータの活用状況. パーソナルデータ以外のデータの活用状況. パーソナルデータの取扱いや利活用において想定される課題や障壁. パーソナルデータ提供が必要となるサービスの利用意向. サービス利用時のパーソナルデータ提供に抵抗を感じる理由. 企業へパーソナルデータを提供する条件. 校務・学習データの可視化（Microsoft） 第2章第2節. アプリケーション別モバイルインターネットトラヒックの割合（2022年上半期） 米国における月間ユニークユーザー数の多いプラットフォーム（2022年7月） |ouy| kud| jjt| vke| efi| qio| imy| vne| hbq| dbm| sir| kny| une| mae| ftg| qel| ltq| ywm| chr| fxj| zds| qjv| mna| ktg| qnw| cwe| njw| ead| wgd| qmb| sfl| tio| lyh| brs| kzn| rxc| ylu| ioj| hic| uzj| jiw| dii| ucf| hse| rvv| rcr| fpf| ute| odx| ofu|