まだBIツールで消耗してるの？ ~ サーバレス・KPI分析ダッシュボードをGAS + Slack – Yamotty – Medium
背景データはコミュニケーションツールである。 webサービスではGoogle Analyticsや、Big Query、その他数多くのデータ集計ツール上に集積しているログを都度取り出し、分析を行うことは一般的。特にプロダクトマネージャーはこれらのデータを加工し、コミュニケーション・ツールとして『良い塩梅に』使用することが求められる。しかしながらデータをチームに共有したり、毎日目に触れるようにするカロリーはいまだに高い。 Google AnalyticsやBig Queryからログを収集し・加工し、chartを作成、その上でchartをチームのコミュニケーションの場である「Slack」へポストする、ということを日常的に行っているわけだが、 毎日定点観測したい都度SQLクエリを叩くのが手間データを取得しに行く場所が複数などの要因から非常にカロリーが高い。 そこで、集計・分析・チャート作成・Sl
社内でKaggleの布教活動をやっている話 - yasuhisa's blog
最近、社内勉強会で機械学習についてエンジニアに説明する機会があり、その際にKaggleについても説明しました。一方で うーん、「Kaggler はパラメータチューニングやアンサンブル等の自明でインクリメンタルな改善『しか』できない」というような誤解はどうやって解いていけばいいんだろう。— im132nd (@im132nd) 2018年4月4日 という話もあり、(特にデータサイエンティスト以外の職種の人が)Kaggleをやる意義/メリットについてまとめてみました。ガッと勢いで書いたので、項目に結構被りがあります。なお、書いている本人はKaggleほぼ初心者であまり説得力がないです。Kaggle Masterの人がもっといいエントリを書いてくれるのを期待しています、議論の叩き台エントリです!! Kaggleをやる意義/メリット 様々なデータセットを触ることができる kernelでデータ分析の
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
今さら聞けないリーンスタートアップの基本
リーンスタートアップとは、アイデアを生む手段ではなく、マネジメント論顧客に対し、仮説構築 → 実験 → 学び → 意思決定」のサイクルの実践限られたリソースの中でのコストパフォーマンスの高い意思決定が重要「MVP」と「Lean Canvas」で届けたい価値とビジネスモデルの明確化を書籍『リーンスタートアップ』が出版されて、7年近くが経つ。起業家エリック・リースによる、全く新しいスタートアップ論を示したこの本は、シリコンバレーを含め全米で一大ブームを巻き起こした。起業家や経営者の方はもちろん、デザイナーやエンジニア、マーケターの方も一度は耳にしたことがあることだろう。 しかし「リーンスタートアップとはなにか」と改めて聞かれると、言葉できちんと説明することが意外と難しいことに気がつく。「MVP」「Lean Canvas」等、単語こそ知っていたとしても、それらを体系化的にに説明するのは中々出来な
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