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  • 人はどれだけ食べるのか。食材の適正量計算 - COOKERS blog

    こんにちは、COOKERSの近藤です。 昨日、こんな記事が上がっていました。 togetter.com ケータリングの仕事をしていると、この「食べる量」の物量計算が本当に重要。 少なすぎれば「量が足りなくて物足りなかった」というクレームが来ますし、多すぎても「料理が随分と余ってるから、今回のケータリングは不評だったな。次お願いするのはやめよう」という判断になります。 特に料理が余っている状況は、食べ物を粗末にしてはいけないという文化で育っている日本人は強烈な不快感を感じるようです。(実際、自分自身も料理を残すのが苦痛ですし) そこで正確な食べる量を測定する必要があるのですが、僕はこれを「タンパク質(注)」の量で測っています。 総重量やカロリーではなく、肉や魚のタンパク質重量で測る理由は「食べ応え/満足度」と大きく影響するためです。さらに、原価も炭水化物や野菜類などと比較すると高くなるため利

      人はどれだけ食べるのか。食材の適正量計算 - COOKERS blog
    • 東京都内の治安が一目瞭然な「警視庁犯罪情報マップ」が話題、ネット「自分とこ治安悪かったわ」

      警視庁が公開している「警視庁犯罪情報マップ」が、ネットで「活用したい!」と話題になっている。東京都内の治安を簡単に調べられるサイトになっており、時期的に引っ越しの物件探しなどで役立ちそうだ。 東京都内の治安を調べられる「警視庁犯罪情報マップ」 「警視庁犯罪情報マップ」(リンクで外部サイトが開きます)では、調べたい住所を入力すると、その場所の犯罪情報や、不審者情報などを確認することができる。具体的には、子供や女性に対する声かけやつきまとい事案などをまとめた「前兆事案情報」、特殊詐欺の犯行予兆電話である「アポ電情報」、侵入やひったくりなどの「犯罪情報」の発生状況を地図上に表示してくれるのだ。また、パソコンだけでなくスマートフォンでも閲覧可能で、歩きながら治安状況を確認できる。 このサイトを使えば、ちょうど新生活前のこの時期であれば、引っ越しを検討している人にとって、その地域の治安を知ったり、犯

        東京都内の治安が一目瞭然な「警視庁犯罪情報マップ」が話題、ネット「自分とこ治安悪かったわ」
      • 上場したばかりの企業などの成長を確認する上で、社員数などが増えているのかを確認する上で便利な日本年金機構の厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム - ねこぷろ

        今日は便利なHPの紹介です 上場したばかりの企業などの成長を確認する上で、四季報などの情報なども薄かったり少なかったりする中で、自分たちで情報を集めることは重要になってくると思います。 成長を確認する上で、社員数が増えるということは今後売上なども増えていくのではないかと推測できたりします。 社員数などが増えているのかを確認する上で便利な日本年金機構の厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム www2.nenkin.go.jp 厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム | 日本年金機構 ここで社名や住所などを入力すると 保険などがかけられているかが検索できます。 なので大まかな社員数などが確認できるので、投資する上で参考としているHPです。 www.nekopuro.com

          上場したばかりの企業などの成長を確認する上で、社員数などが増えているのかを確認する上で便利な日本年金機構の厚生年金保険・健康保険 適用事業所検索システム - ねこぷろ
        • 「ASCIIをUTF-8にして」それが『できない』ことを理解してもらえなかった話 - Qiita

          物語の始まり 事の発端は納品後。 先方からメッセージが届きました。 クライアント様「このファイルの文字コードがShift_JISになっておりますので、UTF-8で再納品をお願いいたします。」 拙者(あれ…UTF-8にしてたと思うんだけどな) 拙者「確認いたします。」 文字コードを確認する 本案件はいわゆる更新案件で、今回の納品時に言われていたのは、「文字コードがUTF-8ではないものは変換して納品してくれ」ということ。 そして、ご指摘いただいたのは、今回の更新案件で中身はいじらなかったJavaScriptファイル。 本来ならば納品するファイルではないのですが、文字コード変換という要件があったため、納品ファイルとして加えられたものでした。 一括で文字コードを変えたので作業漏れかなぁと思っていました。 ファイルの中身は記事用にかなり適当につくったものですが、まあだいたいこんな感じです。

            「ASCIIをUTF-8にして」それが『できない』ことを理解してもらえなかった話 - Qiita
          • 「8割おじさん」のクラスター対策班戦記【前編】~ 厚労省のビルから北大の研究室に戻るにあたり伝えたいこと(中央公論) - Yahoo!ニュース

            「緊急事態宣言がほどなく終わることがほぼ確実かと思いますので(インタビュー実施は5月19日)、それを踏まえておそらく専門家のやってきたことに関してある程度検証が進むと思います。東京に出てきていた研究員たちも輪番制にして北海道に帰し、僕自身もパートタイムになります。そこで、この3、4ヵ月のうちに経験したことや、反省点、今抱いている問題意識について共有できればと思っています」 北海道大学・西浦博教授は、Zoomのウィンドウの中からそのように語り始めた。「8割おじさん」として知られるようになった日本の理論疫学のエースは、この4ヵ月、厚生労働省(以下、厚労省)が入居する中央合同庁舎5号館に「登庁」する日々を送ってきた。データ分析を一手に担い、対策の科学的根拠を提供してきたのが西浦らのチームである。Twitterでの発信や、マスコミとの「意見交換会」などを通じて、肉声を届ける回路を保ってはいたものの

              「8割おじさん」のクラスター対策班戦記【前編】~ 厚労省のビルから北大の研究室に戻るにあたり伝えたいこと(中央公論) - Yahoo!ニュース
            • データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選

              データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは?その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化(ビジュアライゼーション)系のおすすめの本17選1 S

                データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
              • データ分析の初心者はExcelを使い、中級者はR, Python, SAS, SPSSなどを使い、上級者は「Excel」に戻っていく「Excelに始まりExcelに終わる」

                naki @naki_mk 私のツール遍歴 新社会人「Excelの機能たくさん覚えて市場価値アップだ!まずはショートカットっと」 2年目「BIツール超便利じゃん…Excelとか必要なくね…スクショ貼リ付ケ-」 3年目「BIツールだけだと何かと不便…Python覚えるか…」 6年目「誰でも使えるように設計されてるExcelが便利すぎる…」 2022-08-19 09:58:41

                  データ分析の初心者はExcelを使い、中級者はR, Python, SAS, SPSSなどを使い、上級者は「Excel」に戻っていく「Excelに始まりExcelに終わる」
                • 脱北ヒロイン 米エリート校に広がる“お目覚め文化”に「北朝鮮と似ている」と苦言 | アメリカの名門校にがっかり

                  アメリカの名門大学に編入したのに…がっかり? 脱北者で人権活動家のパク・ヨンミ(27) は、現在ニューヨークに在住し、難関エリート校のひとつであるコロンビア大学に通っている。2016年に韓国の大学から編入したのだ。 彼女がアジア圏だけでなく、欧米諸国でも注目を集めたきっかけは、2014年の国際会議でのスピーチだった。 彼女はアイルランドで開かれた18~30歳の若者による国際会議「One Young World」に参加し、壇上で涙ながらに北朝鮮の悲惨な実情や、常にレイプや死と隣り合わせだった中国での脱北生活について語った。その様子は世界中で報じられ、英メディアBBCが毎年発表する、世界に影響を与えた「100人の女性」にも選ばれた。

                    脱北ヒロイン 米エリート校に広がる“お目覚め文化”に「北朝鮮と似ている」と苦言 | アメリカの名門校にがっかり
                  • 日本アニメ 約1万5000作品のデータベースが初めて完成 公開へ | NHK

                    これまで国内で制作されたアニメ、およそ1万5000作品の公開時期やスタッフなどのデータをまとめた初めてのデータベースが完成し、25日、公開されることになりました。 運営する団体はアニメの研究などに役立ててほしいとしています。 このデータベース「アニメ大全」は、日本のアニメ100周年を記念するプロジェクトの一環で制作されたもので、国内で初めてアニメが作られた1917年以降のアニメ作品、およそ1万5000作品についての公開時期やスタッフ、声優などの詳しい情報がまとめられています。 データベースはインターネットを通じて25日公開されるということで、作品の公開時期や監督の名前などから知りたい情報を検索することができるようになっています。 運営する団体によりますと、日本のアニメのデータはこれまで網羅的にまとめられておらず、時間がたって情報が失われてしまうケースも少なくなかったということで、こうしたデ

                      日本アニメ 約1万5000作品のデータベースが初めて完成 公開へ | NHK
                    • 無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai

                      画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco(ガッコ)」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ~ gacco:無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科

                        無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
                      • はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション

                        はじめに# データビジュアライゼーションとは,数値や文章などのデータに基づいた情報を,人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します. このサイトは,文化庁のメディア芸術データベース・ラボ(MADB Lab)で公開されている四大少年誌( 週刊少年サンデー, 週刊少年ジャンプ, 週刊少年チャンピオン, 週刊少年マガジン )のデータを用いて,データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています. データビジュアライゼーション(に限らずデータ分析全般)の学習において重要なのは,分析対象のデータに興味を持てるかどうかです. 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため,モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です.

                        • 100日間「自撮り」を送り合うとどうなるか

                          私はあまり自撮りをしない。しかし、周りにはサラッと自撮りをしてSNSにあげる友達もたくさんいる。しかもみんなうまい。 私も毎日練習すれば、自撮りがうまくなるのではないか? ということで100日間自撮りをし続け、友人と送り合ってみました。 友人と自撮りグループを作る えいやで「100日続ける」と決めたが、ひとりで続けられる自信がなかった。すぐに友人を巻き添えにする。 大学時代の友人である郡司さん(左上)と山宮さん(下)である。「うわ〜自撮りか〜」と気が重そうだ。 自撮りを投稿するグループを作った。この部屋に3人分、300枚の自撮りが格納されていくのか?不安になる。 基本は毎日自撮りをする、それだけだ。とはいえ長いマラソンなのでルールも用意した。 特に最後が重要だ。我々は自撮りビギナーである。心が折れないよう細心の注意をはらい、お互いを尊重しようと強めに確認しあった。 写真だけ送るのも怖いので

                            100日間「自撮り」を送り合うとどうなるか
                          • 全国1741市町村の「日本一」をコタツに入りながら調べた【究極のコタツ記事】 | SPOT

                            \【お知らせ】SPOT、引きこもりメディアはじめました/ この記事はコタツ記事です。 皆さんはコタツ記事というものをご存じでしょうか。 簡単に説明しますと、「取材などをせずにネット上にある情報を収集して、再構成して書く記事」のことを指します。コタツに入ったまま完結するからそう呼ばれているわけです。 コタツから出ることなく適当に作っている内容の薄い記事、みたいな文脈で使われることの多い「コタツ記事」ですが、ここSPOTにはその「コタツ記事」が存在しません。 なぜならSPOTのコンセプトは「実際に行ってみて体験したこと観たことをもとに熱量のある記事を書く」です。このコンセプトに共感し、我々は時には死ぬほどの乗り継ぎを経て取材先に行き、時には100キロ歩き、時にはシベリアまで行かされるわけです。そうなるともちろんのこと経費がかさみ、赤字も膨らんでいくわけです。 それでも、ただコタツに入りながら再

                              全国1741市町村の「日本一」をコタツに入りながら調べた【究極のコタツ記事】 | SPOT
                            • 「お願いです。補聴器をイヤホンと思わないで」。警察官の注意に当事者から悲痛な声。

                              Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.

                                「お願いです。補聴器をイヤホンと思わないで」。警察官の注意に当事者から悲痛な声。
                              • 日本の空き家問題を考える 2040年 空き家数全国予測マップ - 住まいの問題 - NHK みんなでプラス

                                日本の空き家問題は新たなフェーズに突入しようとしています。 これまで人口減少が続く「地方の過疎地」の問題とされてきましたが、近年は県庁所在地などの都市部や大都市圏でも空き家が急増。そして団塊世代が平均寿命を超過し、多くの相続問題が発生する2040年に向けては、更に拍車がかかるといわれています。 今回NHKでは、明治大学の野澤千絵教授に協力を依頼。「2040年空き家数予測マップ」を作成し空き家問題の未来を可視化しました。分かってきたのは、いわゆる「人気の町」「人気のエリア」であっても空き家問題からは逃れられないという深刻な現実。 あなたの町、あなたの実家のある町は大丈夫ですか!? 必見のデータマップです。 野澤千絵さん / 明治大学政治経済学部教授 国土交通省の審議会委員 現場を訪ねデータ解析も用いて空き家や土地政策を研究 マップを見るポイント ―今回の2040年空き家予測マップの特筆すべき

                                  日本の空き家問題を考える 2040年 空き家数全国予測マップ - 住まいの問題 - NHK みんなでプラス
                                • バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に

                                  ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。

                                    バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
                                  • ニュースを「積極的に避ける」人が増加 国際調査で明らかに - BBCニュース

                                    ニュース報道を敬遠する人が増えていることが、世界的な調査で明らかになった。「落ち込む」、「絶え間なく続く」、「退屈だ」といった理由が挙げられている。 英オックスフォード大学ロイター研究所が調査会社ユーガヴに委託した「デジタル・ニュース・リポート」によると、回答者の39%が、ニュースを積極的に避けることが「時々ある」あるいは「よくある」と答え、2017年の前回調査(29%)から増加した。

                                      ニュースを「積極的に避ける」人が増加 国際調査で明らかに - BBCニュース
                                    • 何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                      先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談

                                        何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                      • 電車と飛行機どっちの交通手段が早いか比べた地図がかなり意外な結果で面白い「隣の県なのに6時間も掛かる」

                                        にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP オープンデータを使って都市の姿を可視化したり、防災/天気/住まいなどの関心分野を呟いています。 💻QGIS/Mapbox/Vis.gl/Tableau/Python/R にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 鉄道と航空、どちらの交通手段が早いのか比べてみた。まずは東京(千代田区)から。 こうして見ると「4時間の壁」がよく分かる。北陸新幹線が延びた世界、四国新幹線が実現した世界を想像すると楽しくなってくる・・・ (・ㅅ・)。 【出典】RESAS「国内移動時間分析」市区町村役場間の平均所要時間 pic.twitter.com/ntckJOG1m5 2022-01-31 21:07:11

                                          電車と飛行機どっちの交通手段が早いか比べた地図がかなり意外な結果で面白い「隣の県なのに6時間も掛かる」
                                        • 日本の感染者数、スイスに抜かれついにトップ10圏外へ(クルーズ船含む)/『日本の感染者数は現在10位、死亡者数も8位に低下』とネットユーザのコメント(クルーズ船含まず)

                                          marigold01 @marigold014 ※3月11日19時時点です。 世界でみてみると11万7626人感染で、4202人が死亡。 コロナウイルス感染者数 1位中国 8万778人 2位イタリア 1万149人 3位イラン 8042人 4位韓国 7513人 5位フランス 1784人 6位スペイン 1622人 7位ドイツ 1296人 8位イギリス 877人 9位アメリカ 754人 10位日本 566人 2020-03-11 19:13:56

                                            日本の感染者数、スイスに抜かれついにトップ10圏外へ(クルーズ船含む)/『日本の感染者数は現在10位、死亡者数も8位に低下』とネットユーザのコメント(クルーズ船含まず)
                                          • スーパー戦隊の売上げが4年前から75%減なのは時間変更のせいではないよ、というお話 - プリキュアの数字ブログ

                                            「スーパー戦隊」の売り上げが大きく落ち込んでいます。 でも、その大きな原因は「放送時間の変更」ではないよ、というお話です。 2021年5月11日バンダイナムコHDの2021年決算数値が出ました(IR・投資家情報|株式会社バンダイナムコホールディングス) 2020年は新型コロナの影響でバンナムの主要作品はほぼ数字を落としていますが、ここ数年特に顕著なのは「スーパー戦隊」の売り上げの低下です。 下記グラフはバンダイナムコのニチアサ3作品(+アイカツ!)の「グループ全体売り上げ」の推移グラフです。 (※グループ全体売り上げは、おもちゃや関連商品の他、映像作品、音楽作品、アプリ、家庭用ゲーム、イベントや海外展開なども含みます) スーパー戦隊シリーズ(緑色)の売り上げが特が2018年3月期以降、急激に落ち込んでいる事が判ります。 スーパー戦隊は2018年までは、150~200億円のグループ全体売り上

                                              スーパー戦隊の売上げが4年前から75%減なのは時間変更のせいではないよ、というお話 - プリキュアの数字ブログ
                                            • ダミーの個人情報を作る「個人情報ジェネレーター」登場 氏名・住所・クレカ情報など、無償で最大1万件

                                              ユーザーローカルが、ダミーの氏名・住所などの個人情報を自動生成するWebサービス「個人情報テストデータジェネレーター」の無償提供を始めた。最大1万行を生成し、CSV形式のファイルなどでダウンロードできる。システム開発時の動作テストやセキュリティチェックなどに使えるという。 生成できるのは、氏名や年齢、生年月日、性別、血液型、メールアドレス、電話番号、郵便番号、住所、会社名、クレジットカード番号と期限、マイナンバーの情報。氏名は漢字・平仮名・片仮名・ローマ字などを選択でき、年齢は「20~80歳」など指定した範囲を基に日本の人口比に合わせて出力できる。 データはCSV・TSV形式かExcelファイルでダウンロードできる。生成するデータ数は1件単位で設定できるが、1万行以上はユーザーローカルへの問い合わせが必要だ。 同社はシステム開発時のセキュリティチェックなどに使うダミーデータの作成に手間がか

                                                ダミーの個人情報を作る「個人情報ジェネレーター」登場 氏名・住所・クレカ情報など、無償で最大1万件
                                              • 『鬼滅の刃』大ヒットの背景には、既存のアニメ業界の常識を覆す「視聴の最大化」という流通戦略があった! 1兆円規模の「鬼滅経済圏」が成立した要因を、データから分析する

                                                興行収入400億円超えと、空前の大ヒットとなった『鬼滅の刃』の劇場版『無限列車編』や、リリースから3か月で約300億円の売上をあげた『ウマ娘 プリティーダービー』。栄枯盛衰の激しいコンテンツ業界の中にあって、なぜこれらのタイトルが爆発的なヒットを成し得たのか? 2021年10月14日に発売された『推しエコノミー 「仮想一等地」が変えるエンタメの未来』は、そうした疑問を考えていくうえで非常に参考になる一冊である。 本著は、バンダイナムコにてコンテンツビジネスに実際に従事した経験を持ち、現在でもブシロードの顧問などを務める中山淳雄氏が、実務で得た経験をベースにしつつも、半ばライフワークとして調べ上げた詳細な分析内容を、まとめ上げたものだ。 (画像は推しエコノミー 「仮想一等地」が変えるエンタメの未来 | Amazonより) その中では、鬼滅、ウマ娘、Fortnite、荒野行動、半沢直樹など、近

                                                  『鬼滅の刃』大ヒットの背景には、既存のアニメ業界の常識を覆す「視聴の最大化」という流通戦略があった! 1兆円規模の「鬼滅経済圏」が成立した要因を、データから分析する
                                                • 国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか?

                                                  国交省推進する「都市計画情報のデジタル化・オープン化」 都市計画とは、都市計画法に基づいて自治体が策定する街づくりのプランのことだ。土地利用(用途地域、地区計画など)や都市施設(道路、公園など)、市街地開発事業(土地区画整理など)に関する計画を総合的に定め、住民が住みやすく、働きやすい都市を目指す。 街づくりは行政のトップダウンですべてがうまくいくような簡単なものではなく、実現には民間事業者の理解と協力が欠かせない。そこで、自治体が都市計画を対外公表することで、事業者側がそこにビジネス機会を見いだし、街ごとのエコシステムが形成されていくことが期待される。 ただ、これまで都市計画のフォーマットは自治体によってバラツキがあり、事業者側にとって街ごとの特性や強みを比較しにくい状況があった。 都市計画のデータ化は以前から少しずつ進められてきた。国交省はすでに2005年には「都市計画GIS導入ガイダ

                                                    国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか?
                                                  • Elasticsearch運用ノウハウ | メルカリエンジニアリング

                                                    こんにちは、メルカリMicroservices SREチームの藤本(@jimo1001)です。 私は現在、Embedded SRE として サーチインフラチームに入り活動しています。このサーチインフラチームは、Elasticsearchを使用した検索基盤を管理し、様々なマイクロサービスに検索機能を提供するチームです。この検索基盤は非常に巨大なプラットフォームで、メルカリ全体のマシンリソースの高い割合を占めており、メルカリの検索を支える非常に重要なものです。私の Embedded SRE としてのミッションは検索基盤の信頼性の向上と自動化を推進することです。 今回は、メルカリの検索基盤で利用している Elasticsearch における運用のノウハウを紹介したいと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic社が開発する Apache Lucen

                                                      Elasticsearch運用ノウハウ | メルカリエンジニアリング
                                                    • 足の爪の端の白い部分を切らないでください。巻き爪治そうとして丸切りするのは逆効果です。切って尖った部分が足の肉に刺さってめちゃくちゃ痛くて手に負えなくなります。金具を爪に入れたりと色んな治療法があるけど治療には時間もお金もかかります。治療より予防。巻き爪外来からのお知らせでした

                                                      だすまんちゃん @dasmanchan 足の爪の端の白い部分を切らないでください。巻き爪治そうとして丸切りするのは逆効果です。切って尖った部分が足の肉に刺さってめちゃくちゃ痛くて手に負えなくなります。金具を爪に入れたりと色んな治療法があるけど治療には時間もお金もかかります。 治療より予防。 巻き爪外来からのお知らせでした pic.twitter.com/9Bb6Rg8pmh 2021-02-12 20:02:46

                                                        足の爪の端の白い部分を切らないでください。巻き爪治そうとして丸切りするのは逆効果です。切って尖った部分が足の肉に刺さってめちゃくちゃ痛くて手に負えなくなります。金具を爪に入れたりと色んな治療法があるけど治療には時間もお金もかかります。治療より予防。巻き爪外来からのお知らせでした
                                                      • 高齢者は朝のドラッグストアへ本当に「殺到」したか 購買データで解明

                                                        新型コロナウイルスの感染食い止めのため、小売りでの来店客の密集防止が叫ばれている。政府などが必要に応じた入場制限を呼び掛けているスーパーと並び、焦点となっているのがドラッグストアだ。在宅勤務などで消費が増えた日用品を買いに訪れる人を減らすのは、容易ではない。加えて、マスクやトイレットペーパーを買うための早朝の行列も問題になった。 では、実際にドラッグストアに実際に「殺到」しているのはどの年代で、時間帯はいつ頃なのか。「高齢者は~」「若者だから」などとどうしても印象論で語られやすいこうした消費者行動や世代差の実像について、購買データによる独自分析で迫った。 「トイレットペーパー騒動」時、特に50~60代急増 分析は、ビッグデータによるマーケティング分析を手掛けるTrue Data(東京・港)が、全国のスーパーやドラッグストアにおける延べ約5000万人の購買情報を活用。レシートに加えてポイント

                                                          高齢者は朝のドラッグストアへ本当に「殺到」したか 購買データで解明
                                                        • ハルカカナタ on Twitter: "もうCMでは余計なトラブルは避けるためか結構な数が 「男性が料理して、女性は見てるだけか食べるだけ」ってなってんのよな ぺこぱのチキンラーメンのCMなんて大人女性すらでず父親と謎の男が子供とメシくってる 表現において性別役割分業どころか男性にその役割をとられてるのに危機感持った方がいい"

                                                          Something went wrong, but don’t fret — let’s give it another shot.

                                                            ハルカカナタ on Twitter: "もうCMでは余計なトラブルは避けるためか結構な数が 「男性が料理して、女性は見てるだけか食べるだけ」ってなってんのよな ぺこぱのチキンラーメンのCMなんて大人女性すらでず父親と謎の男が子供とメシくってる 表現において性別役割分業どころか男性にその役割をとられてるのに危機感持った方がいい"
                                                          • 日本だけ実質賃金が横ばい…「もっと労働生産性を上げろ!」と主張する人たちに見てもらいたい国際比較グラフがこちら

                                                            nichinichi🏳️‍⚧️🏳️‍🌈 @nichinichibijou こんな悲しいグラフがあるかよ…情け容赦ない搾取が可視化されててシンドイ 日本だけ実質賃金が上がってない(どころか若干下がってる)のに労働生産性だけ右肩上がり…お給料が上がらない(どころか若干下がってる)のに必死こいて働いて生産性を上げることないよ。今こそサボタージュが必要なのでは x.com/shirakawa_love… 黄色異人/とし雪 @yellowman_a 日本じゃ運用改善で業務効率化、時短にした場合、空いた時間に別の仕事を突っ込まれ給料は上げてくれないという労働者側の感覚が、業務改善は定額プラン(隠語的に)内という経営側の感覚が…という実感はあります。 x.com/shirakawa_love…

                                                              日本だけ実質賃金が横ばい…「もっと労働生産性を上げろ!」と主張する人たちに見てもらいたい国際比較グラフがこちら
                                                            • 「アメリカ人はポリティカル・コレクトネス文化を強く嫌悪している」という米アトランティック誌の記事を訳してみた - tarafuku10 の作業場

                                                              「アメリカ人はポリティカル・コレクトネス文化を強く嫌悪している」という記事を訳してみた。学識者による全国的な調査の結果、米国でも圧倒的多数の人がポリティカル・コレクトネス(PC)文化を嫌っていることがわかった、という記事。 記事の要点は以前こちら(↓)にまとめたのでご興味のある方はどうぞ。 tarafuku10working.hatenablog.com この記事は、2018年10月に米国のアトランティック誌に掲載されたもの。筆者は政治学者のヤシャ・モンク(Yascha Mounk)氏。アトランティック誌は歴史の古い雑誌で、リベラル寄りと言っていいと思う。ちょっと古い記事なのですが、80%が嫌っているという数字に私自身びっくりしたし、日本語で参照できるようにしとくのもいいかな、と思ったので訳しました。 www.theatlantic.com (翻訳ここから) アメリカ人はポリティカル・コレ

                                                                「アメリカ人はポリティカル・コレクトネス文化を強く嫌悪している」という米アトランティック誌の記事を訳してみた - tarafuku10 の作業場
                                                              • データに質量はありますか?たとえば全く使用していないコンピュータを2台用意して、片方のコンピュータはデータが空の状態、もう片方はデータがフルの状態で2台の重量を計った場合、ほんのわずかでも重量に差が出るようなことはありませんか? | mond

                                                                mondでこの質問への回答を読んでみましょう

                                                                  データに質量はありますか?たとえば全く使用していないコンピュータを2台用意して、片方のコンピュータはデータが空の状態、もう片方はデータがフルの状態で2台の重量を計った場合、ほんのわずかでも重量に差が出るようなことはありませんか? | mond
                                                                • ゼロから作る時系列データベースエンジン

                                                                  軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その中の一つであるAliは負荷テスト用のcliツールで、メトリクスをクライアント側でリアルタイム描画できるのが特徴です。リクエスト毎にレイテンシーなどの計測結果が際限なく書き込まれてくる中、同時に一定のクエリパフォーマンスが求められます。 これは言ってしまえば、簡易クエリ機能付きのpush型モニタリングシステムを単一ホストで実現するようなものです。 以前までの実装ではヒープ上の可変長配列にデータポイントを追加していくだけだったので、当然ながら時間の経過とともにメモリ使用量が増加していく問題を抱えて

                                                                    ゼロから作る時系列データベースエンジン
                                                                  • pythonを使った株価の自動収集 - Qiita

                                                                    Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up

                                                                      pythonを使った株価の自動収集 - Qiita
                                                                    • データベースの仕組み(アーキテクチャ)をざっくり理解する

                                                                      フリーランスエンジニアをしているrevenue-hackです! 普段はGo言語でバックエンドを中心にやっています〜 ↓登壇したときの資料です! より図を入れて詳しく書いております! 今回はデータベースの特にRDBの仕組み(アーキテクチャ)についてざっくり理解して、なにかに役立てようぜ〜 というような内容になります。 ↓記事はこちらに移しました!↓

                                                                        データベースの仕組み(アーキテクチャ)をざっくり理解する
                                                                      • ジャンプ編集部が分析した『読者の離脱データ』にシビアな現実がある「2〜3割は1ページ目で見るのをやめる」

                                                                        リンク 運営からのお知らせ - ジャンプルーキー! 【第93回】「少年ジャンプ+」のデータ担当Kさんに聞く! 読者の行動は数字で分かる!? 読者を逃がさない読切作品の作り方!! - 運営からのお知らせ - ジャンプルーキー! 漫画家志望者向けに「ジャンプルーキー!」に関連したジャンプ編集部の声をお届けします。 4 users

                                                                          ジャンプ編集部が分析した『読者の離脱データ』にシビアな現実がある「2〜3割は1ページ目で見るのをやめる」
                                                                        • Komiflo on Twitter: "【国内人気エロマンガ統計】エロマンガ読み放題サービスKomifloの集めたデータを基に、2019年の都道府県別人気ジャンルを発表しちゃいます!あなたの住む街ではどんな作品が人気でしょう?https://t.co/bcWLqFkfYl https://t.co/XYYlHeIxwL"

                                                                          【国内人気エロマンガ統計】エロマンガ読み放題サービスKomifloの集めたデータを基に、2019年の都道府県別人気ジャンルを発表しちゃいます!あなたの住む街ではどんな作品が人気でしょう?https://t.co/bcWLqFkfYl https://t.co/XYYlHeIxwL

                                                                            Komiflo on Twitter: "【国内人気エロマンガ統計】エロマンガ読み放題サービスKomifloの集めたデータを基に、2019年の都道府県別人気ジャンルを発表しちゃいます!あなたの住む街ではどんな作品が人気でしょう?https://t.co/bcWLqFkfYl https://t.co/XYYlHeIxwL"
                                                                          • “「カスハラ」60代の客が最多” 労働組合が調査結果まとめる | NHK

                                                                            繊維や流通などの労働組合でつくるUAゼンセンはカスタマーハラスメント、いわゆる「カスハラ」の調査結果をまとめました。60代の客による「カスハラ」が最も多く内容は不手際などに関する謝罪要求や商品の取り替えや再サービスの要求などが目立っています。 UAゼンセンが5日発表したカスハラに関する調査結果は、サービス業の組合員を対象にインターネットでアンケートを行ったもので3万3000人余りから回答がありました。 それによりますと、「2年以内でカスハラの被害にあったことがあるか」尋ねたところ、46.8%が「被害にあった」と回答しました。 4年前に行った調査での回答は56.7%で、前回に比べ10ポイント近く減りましたが、およそ2人に1人が被害にあったとしています。 また、客の推定年代別では ▽60代が29.4%ともっとも多く 次いで ▽50代が27.2% ▽70代以上が19.1%となっています。 客から

                                                                              “「カスハラ」60代の客が最多” 労働組合が調査結果まとめる | NHK
                                                                            • DATAFLUCT Tech Blog

                                                                              2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…

                                                                                DATAFLUCT Tech Blog
                                                                              • 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実 | Ledge.ai

                                                                                Top > ラーニング > 東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実

                                                                                  東京大学や滋賀大学らの無料学習コンテンツまとめたサイト、Python R データサイエンスなど充実 | Ledge.ai
                                                                                • 「うぽつ」が定着し始めたのは2011年、「草」が流行り出したのは2016年──約56億のコメントデータからニコニコ動画15年の歴史を振り返ってみた

                                                                                  本日(2021年12月12日)、ニコニコ動画は15周年を迎えた。 もともと、YouTubeの動画にコメントを付けるサービスとして始まったニコニコ。この15年の間に書き込まれたコメント数は「約56億」にも及ぶ(生放送は除く)。 単純計算で、1年に約3.6億、1日に100万を超えるコメントが書き込まれているわけだが、実際にはどのようなコメントがよく書き込まれていたのか。流行っていたのか。 そんなちょっとした好奇心をきっかけに、今回はニコニコ動画に書き込まれた15年分のコメントデータを抽出。年別で書き込み数の多いコメントTOP10や、「うぽつ」や「草」などおなじみのコメント数の書き込み数の推移など、コメントからニコニコ15年の歴史を振り返っていく。 文/竹中プレジデント ―あわせて読みたい― ・ニコニコ動画15周年の日に、ほぼ毎週ずーーっと動画投稿している筋金入りのニコ厨にサービス開始からの思い

                                                                                    「うぽつ」が定着し始めたのは2011年、「草」が流行り出したのは2016年──約56億のコメントデータからニコニコ動画15年の歴史を振り返ってみた

                                                                                  新着記事