リレーショナルデータベース入門―データモデル・SQL・管理システム - kagamihogeの日記
RDBMSの知識不足を感じて以来、ここのところその勉強に力を入れている。学習方針は、 達人に学ぶDB設計 徹底指南書 初級者で終わりたくないあなたへ - kagamihogeのblog等の著書のミック氏が推奨している方法で、理論と実装の両面から進めている。俺の場合、後者は、Oracleで主にパフォーマンスの観点から基本的原則を確認することをやり、前者は、本書のような書籍を通して行っている。 本書は、コンピュータサイエンス初年度の講義の教科書を想定して作られている。そのため、コンパクトながらもトピックの網羅性、それになにより各章が独立していながらも本一冊を通してみると一貫性が保たれているのが素晴らしい。また、章から章への論理展開が極めて明快なので読みやすい。もっとも、これは俺がある程度の実務経験という下地と、まがりなりにもコンピュータサイエンスの学部経験があるからこそ、の部分もあるだろうけど
顧客に統計データを提出するときの工夫
顧客に新商品を提案するときに統計データを提出することがある。ここでテクニックを披露する。「まだ温い」というお叱りがあればコメント欄に英知を記載してください、参考にします。まぁ何回か取り上げたネタなのですが、最近いろいろ「おやっ」と感じたものですから。 1)提出するデータは生データからいじっておかなければならない。 例えば「合理化して安くなってかつ問題ないですよ」とか「他社の要望が故に仕様変更のお願い」とかで、データの提供を行うことがある。よくあるのが平均値、標準偏差、管理値、規格値だ。 ここで元データからの根拠無い標準偏差やMin~Maxをいじると えらいことになる。例えばn増ししたとか。 工業的に問題ない製品であれば、標準偏差の再現性はあってしかるべきである。チャンピオンデータ（正の特異データ）を開示する必要も無いので、通常のデータを開示すればいい。しかし、極めて不自然にぽつんと平均値か
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