新米エンジニア(アプリ・インフラエンジニア問わず)に知っておいてほしいトラブルシューティング入門 実践編 - Qiita
※前回記事にてトラブルシューティング実施にあたって準備しておきたいこと(作業ログの取得方法など)を記載しておりますので、本記事では割愛します。 はじめに 前回の記事の続きとなります。 新米エンジニア(アプリ・インフラエンジニア問わず)に知っておいてほしいトラブルシューティング入門 はじめの一歩編 前回に記事を書いたあと、現場でも意外と基礎を押さえた切り分けができない人が多いのではと思い、よりいろんな方に読んでいただきたくタイトルをかえてみました。 前回の記事では、トラブルシューティングの前に実施しておきたい事や心構えについて記載しました。 今回はそれを受けて実際にトラブルが起きた際の簡易的な切り分け方法についてまとめてみます。 本記事の対象と扱う範囲 前回記事と同様に、初めてエンジニアとして働くことになった方々向けです。 本記事のゴールが「○○できないですのですが、、」といった事象に対して
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
統計データ・市場調査データを提供するサービス11選
業界の市場動向を調べる際に、皆さんはどのように根拠データを入手していますか？自社のホームページに新規コンテンツを立ち上げたい時、どの方向に展開をしていけばそのマーケットを押さえることができるでしょうか。これらを解決するのが、Web上で閲覧できる統計や調査データの数々です。各企業が自社で調査した数値を公開しているものもあれば、国が統計データとして公開しているものもあります。 今回は調査や統計データを入手できるサイト、調査機関のサイトをまとめました。皆さんのビジネスにお役立てください。 ※データの引用や利用にあたり制限がある場合があります。詳しくは各サイトの利用規約などをご確認ください。 統計データや市場調査データが公開されているサービスまとめ 総務省統計局 http://www.stat.go.jp/ 今回紹介する中では最も利用され、また目にする機会も多い調査の一つかもしれません。総
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