身近なデータで30分クッキング：Google Meetのログを解析してみる編 - MNTSQ Techブログ
最近、身近なスモールデータをさくっと分析してみる機会があったので、過程をまとめてみました。スモールデータの解析であっても、前処理、可視化、示唆出しなどデータ分析に必要な所作というのは変わりません。ステップに分けながら紹介したいと思います。 今回はツールにGoogle Spreadsheetしか使っていないので、ノンエンジニアのビジネスサイドの人であっても同じ分析を回すことができます。Google Workspace(Gsuite)を使っている企業であれば紹介した生データも取得ができるかと思いますし、30分くらいしかかからないので、試してみると面白いかもしれません。 今回取扱いたいデータはGoogle Meetのログデータです。COVIDの影響で営業や採用文脈でリモートMTGが増えました。「最近、リモートMTGのちょっとした遅刻、多くない？」という社内のふとした問題提起から、実際にログをみる
Webサービスの障害対応のときの思考過程 - ぱいぱいにっき
起こってほしくはないのですが、あらゆるWebサービスは完璧に動作する状態を維持することは難しく、やはり障害対応・トラブルシューティングといった作業が発生します。 筆者は普段仕事で障害対応を不幸なことによくやるのですが、障害対応のスキルというのはスピードや判断の正確さが求められるせいか、今までやったことがある人・ノウハウがある人に集中し、それ以外の人は眺めるだけ・あとからログを見返すだけの状態によく陥ることがあります。 これはWebサービスを開発・運用するチームとしてみたときにそういった苦労が特定の人に集中するのは良くないので、それを緩和する目的として、筆者が障害対応時に考えていることを記述してみます。なお、これが唯一の正解ではないとは思っているので、ツッコミや、自分はこう考えているよというのを教えていただければ幸いです。 具体的な手法を避けて思考の方法を述べているのは、障害というのはパター
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