先延ばし癖、楽観的になれば改善する？ 東大の研究
研究では、過去・現在・未来にわたる時間軸でのストレスを測定し、時系列順に並べたものを「時系列的ストレス観」と定義。4種類に類型化し、それぞれについて先延ばし癖との相関を調べた。 時系列的ストレス観は、「未来にいくにつれてストレスは減る」と考える「下降型」、「未来にいくにつれてストレスが増える」と考える「上昇型」、「今が1番ストレスが低くて、そこから離れるにつれてストレスが増える」と考える「V字型」、「過去のある1点でストレスが1番高く、そこから未来にいくにつれてストレスは減る」と考える「への字型」の4種類に分かれた。 中でも「下降型」グループは、深刻な先延ばし癖を持つ人の割合が低いことが判明。「今よりも未来のストレスが増えることはない」という、未来に対する楽観的な見方を持つことが、深刻な先延ばし癖を減少させる可能性が示されたとしている。 また、時間軸と幸福度を測定し、時系列順に並べた「時系
クエリのパフォーマンスチューニングの第一歩。実行計画や統計情報について入門する
SQL実行の流れ まずはSQLがどのような流れで実行されるのかを見ていきます。 SQL実行の流れは大まかに捉えると以下のようになります。 パーサ パーサでは、ユーザーから送信されたクエリを受け取り、その文法的な正確さを検証します。SQLクエリが正しくフォーマットされているか、必要な構文要素が全て含まれているかをチェックし、例えばFROM句で指定されたテーブルが存在するかどうかも確認します。 文法的なエラーがある場合、例えばカンマの欠落や存在しないテーブルの参照など、クエリはエラーとして返されます。 エラーがない場合は、クエリは「抽象構文木」というデータ構造に変換されます。これにより、データベースはクエリをより効率的に解析し、次の処理ステップに進めることができます。 オプティマイザ SQLクエリがパーサを通過した後、次にクエリの最適化を行うのが「オプティマイザ」です。オプティマイザの主な役割
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
【AWS】障害時の調査事項まとめ ～ELB・ECS・RDS～ - Qiita
はじめに 現在はAWSで構築されたシステムの運用保守業務に携わっており、その一環として障害調査を行うことが多々あります。 少しは経験値が上がったため、障害が発生した際に初動で確認する事項をまとめてみました。 インフラ基盤観点で障害調査を行うさいの参考になれば幸いです。 前提条件 当システムの構成は以下となっているため、それに即した調査項目となっています。 ALB/NLB・ECS・RDSを利用している ECSはEC2上で実行している（Fargateでは利用していない） ECSクラスター（以下クラスター）の自動スケーリング設定をしている ECS サービス（以下サービス）の自動スケーリング設定をしている RDSはAuroraを利用している また、障害は予期せぬコンテナの停止を想定しています。 NLB/ALBの調査事項 メトリクス 初めにロードバランサーのメトリクスからターゲットの状態を確認します
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
働かないが会社は辞めない「静かな退職」 原因は企業側にも | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
仕事への意欲を失い、ただ必要最低限の業務だけを熟す「静かな退職」という働き方が広がりつつある。会社を辞める気はないが積極的に働く気もない。その多くが、入社後にそんな働き方を決めたという。調査により、その実態が見えてきた。 「静かな退職」はアメリカのキャリアコーチ、ブライアン・クリーリー氏が提唱した言葉だ。近年アメリカでも、Z世代を中心にそうした人たちが増えているという。日本では昔から、『釣りバカ日誌』のハマちゃんに代表される「ぐーたら社員」がいた。猛烈社員のアンチテーゼとして、ある意味、理想の生き方だったが、今の企業には働かない社員に給料を支払う余裕はない。 なぜそうした人が増えたのか、GPTW Japan（働きがいのある会社研究所）が企業に勤める男女6998人を対象に調査を実施した。その結果、静かな退職を選択している人の約3割が34歳以下の若手社員であり、理由のほぼ5割が「プライベートな
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
旧Twitter社が「バズる」ツイートの法則を徹底的に統計解析して168ページもの資料にした代物、SNSマーケティングやってるプロが全員廃業するレベルの優良資料だった
いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 旅とプログラミングをこよなく愛します。 アメリカ大陸🇺🇸を横断しました！！小学生からプログラミング→新卒SIer→Webに目覚め個人事業主兼会社員。テレビ出演経験あり。 Webサービスを作りました。AI・VRに没頭中。IT関連中心にツイートします！！アイコンは@ixy先生より利用許諾済み。Amazonアソシエイト。 note.com/igz0/ いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 Twitter公式が「バズる」ツイートの法則を徹底的に統計解析して168ページの資料にした代物、SNSマーケティングやっているプロが全員廃業するレベルの化け物級の優良資料だった。 ちなみに無料。 SNSで「バズりたい」と思う人は全員これ読めばいいんじゃないかってレベル。 marketing.twitter.com/content/dam/ma… pi
「早生まれ」と「遅生まれ」有利・不利ある? 統計学的には「学力」「将来の年収」に明らかな差が…（TBS NEWS DIG Powered by JNN） - Yahoo!ニュース
「早生まれは学年の年少にあたるから不利だ」そんな言葉を耳にしたことはありませんか?本当に早生まれは不利で、遅生まれが有利なのでしょうか。両者の差について、「医学的観点」「統計学的観点」から、専門家に話を聞くと、驚きの結果が見えてきました。 【画像】同学年でもこれだけ大きさが違う…赤ちゃんの写真や、認知スキル・非認知スキルと生まれ月の関係グラフなど 「早生まれ」と「遅生まれ」。 街の人はどのようなイメージを持っているのでしょうか。 6月生まれの子を持つ親: 「保育園でほぼ一年違うと、体の大きさが違うなと思ったりします」 1月生まれの子を持つ親: 「4～6月生まれの子の方が体も大きいですし、背も高いですし、かけっことか速いのはあります。けど、そこまで違いを感じたことはないです」 5月生まれの男性: 「子どもの頃はスポーツとかで差が出るイメージがありますね。前職で働いていたときに、退職が誕生日迎
新卒向け「テストコード」の研修資料 Sansanが無料公開 Python上でのテスト方法を解説
Sansanは10月25日、テストコードについての研修資料を無料公開した。4月に実施した新卒の技術研修で使った資料の一部で、入社2年目の社員が作成。Pythonのテストフレームワーク「pytest」でのテストコードの書き方や、VSCodeでのテスト方法などを解説している。 同社はテストコードの便利な点として「実行確認しやすい」「リファクタリングや修正後に実行結果や振る舞いが変わっていないことを確認できる」「コードの挙動が理解しやすい」を挙げる。テストコードの重要性を理解し、テストコードを活用できるようになることを目的に研修を行ったとしている。 関連記事 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開 ブレインパッドが、新卒研修で使った統計学の学習資料を公開した。統計学の基礎を解説したもので、ページ数は100ページ超。スライド公開サービス「Speakerdeck」から無
【片付けられない理由ランキング】男女500人アンケート調査
「家の中を片付けてスッキリさせたいのに、なかなかキレイにならない」という方も多いのではないでしょうか。 今回は片付けが苦手な500人にアンケートを実施。 「片付けられない理由」「片付けるのが苦手な場所」について聞きました。 【調査概要】 調査対象：片付けが苦手な人 調査期間：2023年9月29日～10月3日 調査機関：自社調査 調査方法：インターネットによる任意回答 有効回答数：500人（女性358人／男性142人） 回答者の年代：10代 1.6％／20代 19.8％／30代 39.0％／40代 24.6％／50代 12.0％／60代以上 3.0％ 部屋や家を片付ける頻度は「週1回」 片付けが苦手な人500人に「部屋や家を片付ける頻度」を聞いたところ、最も多かったのは「週1回（36.8％）」でした。 片付けが苦手でも、週1回は定期的に片づけをしている人が多いようです。 「家事や仕事が忙しく
クソコードを読ませない
クソコードを読ませない💩 https://uit.connpass.com/event/291443/ 免責事項 「クソコードという言葉を使うな」と思った人、いると思います。 攻撃的で、解像度も荒くて、建設的でない言葉だと私は思っています。 一方で、目にすることも多い言葉であり、具体例に関してはふわりとした共通認識が持たれているのと、そういったコードに対するダメージコントロールの話なので、便宜上クソコードという言葉を使います。とあるソースコードに対してクソコードと呼ぶのはよくないですが、クソコードという概念そのものについて話すことに対しては有益だと思います。 自己紹介 sadnessOjisan JS/TS, Rust, 最近 Go, PHP マイブーム: 優光というラーメン屋 クソコードとは何か クソコードとは何でしょうか？ 知りません。 インターネットミーム？ https://tog
テストデータを貯めて感じたこと
https://toruby.connpass.com/event/286678/ の発表資料です。
ChatGPT「Code Interpreter」とは？何ができる？データ分析能力が飛躍的向上のワケ
Code Interpreterとは？ 何ができる？ 年平均35％以上で成長し、2030年には1,093億ドルに達すると予想される生成AI市場。ChatGPTを展開するOpenAIが主導権を握っていると思われるが、Bardを擁するグーグルのほか、AlphaGoの技術を活用したチャットボットGeminiを開発するディープマインド、ChatGPTよりも強い記憶力を売りとするClaude2をリリースしたAnthropicなど、競合がひしめきあい、競争が激しい市場となっている。 生成AIトレンドの火付け役となったOpenAIは優位性を維持するために、ChatGPTのプラグインを拡充するなどさまざまな施策を展開中だ。ChatGPTにおける直近のアップデートで特に注目されているのが「Code Interpreter」のリリースだろう。 Code Interpreterの存在が明らかにされたのは3月23
ChatGPT活用を激震させる新機能｢Code Interpreter｣にNetflixをデータ解析させたらスゴかった
コード・インタープリターはChatGPTの有料版｢ChatGPT Plus｣で、GPT-4の付加機能として呼び出せる。 画像：筆者によるスクリーンショット ChatGPTの有料版である｢ChatGPT Plus｣（月額20ドル）には、7月初めから｢Code Interpreter（コード・インタープリター）｣という機能が追加された。 この機能が画期的だとして、一時ネットでは大いに話題になった。これまでは面倒だった｢データ集計｣などを、チャットの命令だけで実行できるからだ。 データ集計は、Excelなどの表計算ソフトやPythonなどのデータ処理に強いプログラミング言語で処理することが多い。 しかしコード・インタープリターでは、それらを使う必要はほとんどなく、データさえ用意できればいい。さまざまな手間がほぼゼロになり、ChatGPT任せにできる。 そうはいってもピンと来ない人も多いはず。そこ
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DWHにおけるデータモデリングで大事にしている考え方 
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【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
