ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
手を動かして読む技術書のススメ なっとく！アルゴリズム｜まりーな／エンジニア
実際手を動かしてみて思ったのだが、３章で使った内容を４章でも発展して使い、そして５章でさらに発展させるという形で段階的にわかるようになっている構成であることに気がついた。手を動かしてみないとわからないものである・・。 ●練習問題がある 章の終わりに練習問題がある。コレの良いところは、一つに付き2~5分くらいで終わること。たくさん時間がかかると本章だけで、挫折しそうになるのに、問題がいい感じに軽いというところが乗り越えられるポイントだった ●気になっていたアルゴリズムが紹介されていた。 ナップザック問題や巡回セールスマン問題。名前は聞いたことあるけど、具体的にどうやって解くのか知らないという問題を絵付きで解き方が紹介されていてよかった。 ●メモリの仕組みビックオー記法と配列とリンクリストの紹介 どうしたら早くなるかという話だけじゃなくて、そもそもどうして遅くなるのか、どうやって値が保存されて
Go + gRPCによるマイクロサービス構築 - 一休.com Developers Blog
こんにちは。宿泊事業本部の宇都宮です。 最近、とあるマイクロサービスをローンチしました。このアプリケーションの業務的な役割は諸事情により省略しますが、以下のような特性をもっています。 社内の多くのサービスから利用される 一休.com 一休.comレストラン 一休.comギフト 一休.com海外 このサービスが落ちると、主要サービスの予約処理が止まる 😱 想定されるリクエスト数は、平常時で30req/sec、ピーク時には60req/sec程度になります。行う処理はシンプルで、DBにいくつかSELECT文を投げて、ビジネスロジックに沿った結果を返すことです。 また、基盤系のアプリケーションなので、各開発者の開発環境（WindowsとMacが混在）でも動作する必要があります。 したがって、このアプリケーションに求められる要件は、 高パフォーマンス 高信頼性 クロスプラットフォームで動作すること
あのハーバード大学で最も人気を集める「ビッグデータについての講義」がネットで無料公開中
アメリカのマサチューセッツ州にあるハーバード大学は、各種大学ランキングの最上位に位置するアメリカ屈指の名門校であるとともに、イギリス植民地時代の1636年に創設されたアメリカ最古の大学でもあります。そんなハーバード大学が2017年からビッグデータを扱うコースを創設、2019年春には同校で最も人気のある講義になりました。 Big Data to Solve Economic and Social Problems | Opportunity Insights https://opportunityinsights.org/course/ Raj Chetty’s plan to change how Harvard teaches economics - Vox https://www.vox.com/the-highlight/2019/5/14/18520783/harvard-econ
データサイエンティストがやらかしがちな過ちトップ10（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"という刺激的なタイトルの記事が出ているのをKDnuggets経由で知りました。「データサイエンティストがやらかしがちな統計学的な誤りトップ10」ということで、いかにもなあるある事例が色々載っていて面白いです。 ということで、今回はこの記事を全訳にならない範囲で抄訳して、その内容を吟味してみようと思います（直訳しても意味が取りづらい箇所が多かったためかなりの部分を抄訳ながら意訳しています：こういう訳の方が良いなどのコメントあれば是非お寄せください）。言わずもがなですが、こういう海外記事紹介をやる時はネタ切れということです、悪しからず。。。 元記事の内容 1. Not fully understand objective function（目的関数が何か
From Docker Container to Bootable Linux Disk Image
Don't miss new posts in the series! Subscribe to the blog updates and get deep technical write-ups on Cloud Native topics direct into your inbox. Well, I don't see any practical applications of the approach I'm going to describe... However, I do think that messing about with things like this is the only way to gain extra knowledge of any system internals. We are going to speak Docker and Linux her
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