Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
JAL、働きやすいオフィスづくりにIoT活用 社員のストレス可視化
日本航空（JAL）が、ストレスフリーなオフィス環境を構築すべくIoT（Internet of Things）の積極活用に乗り出した。2015年10月5日から、間接部門で働く従業員約80人が名札型のセンサーを勤務時に着用する取り組みを開始。約3カ月かけデータを収集し、従業員の行動に関する“ビッグデータ”を人工知能を使って分析する。 狙いは、オフィス内の各組織における活性度を可視化することだ。そのうえで、社員がストレスを感じてるエリアがあればレイアウトなどを改善。働きやすさを生産性向上につなげ、競争が激化する航空業界での生き残りに結びつける。 「ワークスタイル変革」は正しかったのか 「間接部門では近年、固定電話・机を廃止してフリーアドレス制にした。ワークスタイル変革の施策が本当に従業員の満足につながっているのかを検証したかった」。今回の取り組みを指揮したIT企画本部IT運営企画部次世代技術企画
あきんどスシロー様とAmazon Machine Learningを用いた待ち時間予測の精度向上を実施しました ｜ Developers.IO
株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の
国際物流をアイテム単位で可視化できる「GXS Logistics Visibility」
世界規模のネットワークで国際物流を可視化 国際輸送では複数の輸送業者が関係するため、物流経路の複雑化と予測困難な配送（出荷／物流）リードタイムが問題になる。例えば、中国からアメリカに商品を海上輸送する場合、最短の17日から最長の34日まで17日間のリードタイム差異が発生すれば、荷物の受け入れや営業体制を整えるのも難しいだろう。港を出港した後は輸送ステータスの把握ができなくなるばかりか、在庫切れを起こさないために安全在庫量が増大してしまう。さらに、商品が届かないことによる物流ライン停止のリスクやサービスコストも大幅に増えてしまう。また、荷物がいつ届くのか分からなければ納期を守るために緊急輸送の回数が多くなってしまうのも重要な問題だ。 「データを正確かつタイムリーに取得することが、情報系アプリケーションの最も重要な部分です。Webアプリケーションなどからの手入力ではどうしても誤入力や遅延を招き
生徒のコンピュータスキルの国際比較
前回は，わが国の高校生のICT利用度が国際的にみて著しく低いことを明らかにしました。ここでいうICT利用とは，自宅のコンピュータを使ったものであり，ケータイやスマホ等の小型機器を介したものは除かれます。 そうである以上，わが国の高校生のコンピュータスキルはどうなのか，という懸念が持たれます。前回と同様，PISA2009のデータを用いて，この点を吟味してみましょう。 PISA2009の生徒質問紙調査では，対象の15歳の生徒（日本は高校1年生）に対し，「コンピュータで次のことがどれくらいできるか」と尋ねています。 情報化が進む現在，身につけておいて損はないスキルばかりです。いや，見方によっては，学生のうちに習得しておくべき必須のスキルであるともいえましょう。これらの5つの項目への反応を合成して，生徒のコンピュータスキルを測る尺度をつくってみます。 1という回答には4点，2には3点，3には2点，
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