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はてなキーワード: データベースとは

2018-05-18

anond:20180518181741

元増田ならそんなのやめて君の本業にいそしんだ方がいい。

データベースを「会社の役に立つ」レベルまでに構築するのは素人はどう頑張ってもできない。

元増田じゃないならどうぞご自由にお勉強なさってね。

anond:20180518175740

データの保管だけなら、紙に印刷してバインダーに閉じるだけでもできるので、

やはりデータベースの利点は検索集計できることなんだと思う。

検索集計してグラフ化することで、長期的な変化を知ることが出来たり、する・・・のかなあ

ペライチでデータベースのなんたるかを教えるには

零細製造業

データベースにどんな機能があって、どんな事例に適用できて、導入することで我が社にどんなメリットデメリットがあるか、素人にも分かるようにエッセンスをまとめて提出してくれと上司に言われた

言って俺もほとんど素人みたいなもんなんだが、さてどうしたもんか

2018-05-16

anond:20171120034324

なんでレジ打ちだけ特別視すんだよw

俺、過去に、新聞配達員マクドナルド店員マンション専属清掃員、ヤマト運輸配送電話受付、デバッガ、小さいIT企業顧客データベース構築、物流会社会計データ打ち込み、解体工事家電量販店ソフトウエェアの販売員、等々の職を重ねたが、レジ打ちだけはやってない、しかし「こんな仕事何になるんだ?」と思わなかったことは1度もねえぞw

俺は上記のいずれも失敗した、とくに接客系は絶対無理だと学習した

しか

いつも行く西友じゃ、本当に素早くてきぱきとレジ打ちしながら、常に穏やかな口調で客に「ありがとうざいました」て言うてるおばちゃんがおるが、逆立ちしても俺には同じ事はできんと頭が下がる

俺には絶対に務まらない仕事が的確に出来ているという一点において、俺にとっては、レジ打ち店員医者弁護士スーパーモデルも一切同列じゃ

2018-05-11

anond:20180511154736

SQLServerやってる人は、モテなそう

ORACLE MASTERは置いといて、界隈の人は明らかに非モテが多い。

ビジュアルでいうと、偏差値40以下の人

あのノリのまま一般社会に出てきてデータベースを語られても、

「うわっ」とひかれるのはある程度仕方ないと思う。

2018-05-05

本屋もアレじゃあ、紙の本売れないよなというのもありつつ、やっぱり出版社はほんとアレだよなぁ。

出版社サイトを見てもどれもこれも、売りたい、読んでほしい、という情報が伝わってくるサイトが皆無。

書評とかTVでの紹介とか、知人から勧められたりした本を、どんなもんかなーと検索して版元のサイトにたまにたどり着くことがあるが、紹介ページもろくでもない、というか単なるデータベース状態になってる会社ほとんどだ。

そもそも、たまにしか版元のサイトにたどり着かないという体たらくではある。たいていはamazonサイトが上位になるがamazonレビューはアレなので深めに潜ると出てきたりするのだ。

出版社に入ったからには、それなりに文章を書いたりするのは好きなはずだし、自社サイトなんて熱意たっぷりの紹介文や気を引くコピーが盛られてたっておかしくないはずだろうになぁ。

やっぱり製造販売が分かれてるのが一番良くないよなー。売る気があるように全く見えないもんな出版社

2018-05-04

私も30歳になった

大学受験に失敗し3年引きこもって、引きこもりから社会に復帰したのち受験勉強する気になれず3年制の情報系の専門学校に通い始めた。

サーバーネットワークデータベースに興味を持ってIT業界では、その3つの技術で戦うと決めて関連資格を数種類取った。

プログラミングに関してはまったく面白さが理解できず、それでも学ぶ必要があると感じてわからない事を何度も質問していたのだが

そんな私に講師が「この程度で躓くなら向いてないから他の勉強すれば?」と言い放った事がきっかけでやる気を失って以降ずっと自鯖を作ったり

仮想デスクトップ自作PCに入れてサーバーネットワークデータベースをいじって遊ぶことが増えた。


この時点で27歳

就職する時期に差し掛かり就職活動を始めたがweb企業からSI企業大手や中堅からエントリー段階で弾かれ社会の厳しさを知った。

この時点で「大卒」でない事が就活において圧倒的に不利と言う事を知り、停滞期もあった自分には思いのほか厳しい世の中であると思い知った。

仕方なく入社を決めた零細の特定派遣会社運用サポートが主力の客先常駐求人文句説明会で熱弁してた「サーバーネットワークデータベースに関する仕事」が

まったくない事が新卒研修で初めて知らされた、騙されたと思ったがノーキャリア転職は厳しいだろうと思いまったく興味も面白味も感じない運用サポートを2年


この時点で29歳


転職を決めたが24時間365日の2交代制では転職活動など出来るわけもなく、逃げるように退職した。

それから転職活動に励み、仕事以外は何も出来ない2年間であったため資格をいくつか取り直したが今度は自分の志望する待遇がそこそこで「サーバーネットワークデータベースに関する仕事」を

メインとする企業ほとんどが5年以上の実務経験、実務経験が3年以下もしくは要求しない会社客先常駐メインの特定派遣会社となり自分には後者しか選択肢がなかった。

20代ポテンシャル頼みで積極的に動いたのだが、良さげなweb企業SI企業の「サーバーネットワークデータベースに関する仕事」をメインにする企業面接して20

実務経歴の無さからどこから採用されなかった、ネット上だと資格があれば有利と言う話だったのだが・・・・・。



諦めて再度、別の零細の特定派遣会社に入った。

そこはカレンダー通りの休日夜勤のない客先が多い会社だったがやはり過去経験からまったく興味も面白味も感じない運用サポートをすることになった

あれから1年、取得した資格CCNALPIC lv.2・ORACLE MASTER Silver・応用情報など)を持って改めて「サーバーネットワークデータベースに関する仕事がメインの客先」に

行きたいと派遣元に申し入れたが返答は連休明けとなった。


この時点で30歳


自分がやりたいと思う仕事に就くことがこんなに難しい事だとは思いもしなかった、技術的な経験知識より精神的な強さと劣悪な環境への耐性が付いた30歳SEもどき

どこかの有名エンジニアと同じようにキラキラした道を進みたかった・・・自分問題があるのは十分理解しているが同じ30歳でも生い立ち次第でこんなにかわるものなんだと思った。

今の会社で満足いく返答がなかったらまた転職先を探すことになるが、実務経験運用サポートのみの30歳を受け入れてくれる客先常駐じゃない「サーバーネットワークデータベースに関する仕事」を

メインとする会社はあるのだろうか?

2018-05-01

anond:20180501190606

サポにわざわざご要望が来たら、データベースにまず入れて、

「いただいたご意見・ご要望は、今後のサービス向上に役立ててまいります

いいんじゃないのかなー。そんなに元増田さんの言うような事かなぁ。

執拗にchatでご意見をいってくるのでしょうか。

anond:20180501190606

サポはデータベースに入れてって、その集計は事務が上にあげないの?

2018-04-30

ブロックチェーンの使いどころ

ブロックチェーン流行ってるじゃん。あれ使えば何でも、改竄絶対不可能になって、所有権保証できるんだろ。超すげー。

ということで、俺様が考えるブロックチェーンの使いどころを書き記す。よく聞け。

パブリックプライベート、コンソーシアム

これらの違いは、早い話がブロックチェーンを誰が運用してるんですか、という話だ。

パブリックブロックチェーン

パブリックブロックチェーンでは、誰もがブロックチェーン運用するノードになれる。そのために、現実的不正ができないよう、ノード間で見張り合うシステム必要になる。

Bitcoinのようにお金を扱うシステムで、皆が台帳を持ったら、誰もが、自分のところにお金が入ってきたことにしたり、自分の使ったはずのお金を使ってないことにしたり、といったことをやりたがる。

Bitcoinは、Proof of Workという仕組みで、そういった不正現実的にはできないようにすることで、お互いに信用できない人同士の分散台帳というもの可能にした。

Bitcoin革新的だったのは、「信用できない人たちに分散台帳を管理させたらみんな好き勝手不正するに決まってる!」という常識をぶち破り、そういった人達による台帳管理ができることを示したから。

プライベートブロックチェーン

企業業務商売ブロックチェーンを使おうとすると、誰もがノードになれるとか、誰もがノードアクセスできるとか、そういった仕組みは望まれないことが多いらしい。

そこで、自分たちだけの閉じた環境ブロックチェーンを作ろうという試みが、プライベートブロックチェーンだ。

ここでは、Bitcoinが起こした革命である、信用できない人たちによる分散台帳管理なんてもの必要がない。

プライベートブロックチェーン、いろいろと研究されたり、実証実験が行われたりしているが、

「なんでブロックチェーンでやる必要があるんですか?」にどう答えられるのか、よく分からない。

「なんでブロックチェーンでやる必要があるんですか?」については、後でさらに深く掘り下げる。


コンソーシアムブロックチェーン

プライベートブロックチェーン意味ないよね、と気づいた人達が次に考えたこと。

銀行間とか、企業間とか、組織をまたいでブロックチェーン作ればいいじゃないか、と。

組織力学の都合上、そうするのがいいなら、勝手にやってください。

けれど、Bitcoinが起こした革命である、他のノードに嘘ついてまで不正をしようとしている者同士が、ひとつの台帳を保持できる、というそ特性必要ある?

今も銀行間でいろいろ、電子データをやりとりしてると思うけど、そんな不正しようとしてる銀行あるの?

「なんでブロックチェーンでやる必要があるんですか?」に、技術的には答えられないのがコンソーシアムブロックチェーンだ。


それ、データベースいいんじゃないですか問題

ブロックチェーン使って何かやろうとすると、大体の人がぶち当たるのが「それ、ブロックチェーンでやる必要あるんですか?」「データベースじゃダメなんですか?」って問題だ。

この問題に陥るのは大抵、ブロックチェーンの持つ自律分散思想理解せずに、誰かが管理しよう、特権を持とう、中心的存在になろうとしてるからだ。

管理者がいるなら、管理者がデータベースを作って、そこでやればいい。その方が話はシンプルだ。


もっとひどいのは、データベースデータベースで別で置いて、ブロックチェーンに載せられるカラムブロックチェーンに載せて、その取引IDデータベースに記録しようと考えている場合だ。

全部データベースでやった方が作るのも運用するのも楽なことになぜ気づかない。アホなのか。


そもそもブロックチェーンは何を保証するのか

改竄防止だトレーサビリティだと騒いでいる人がいるが。そもそもブロックチェーンは何を保証するのか。

ブロックチェーンに載ってからは、確かに改竄は難しい。電子署名不正取引ブロックチェーンに載せないこともできる。


けれど、必要タイミングで正しい入力を与えるのは、ブロックチェーンを使う側の仕事で、

電子署名などのプログラム的に検証できるもの以外で不正が行われても、ブロックチェーンは何も検知できない。


ブロックチェーン自体最近発明だが、ブロックチェーンで使われている、ハッシュ関数電子署名などは、

もっとから改竄検知や偽造防止に使われていた技術で、それらを適切に利用すれば、ブロックチェーンを使わずとも、大抵の目的は達成できる。


ブロックチェーンは一体何に使えるのか

これらの話、知っている人には「うん、そうなんだよねー」って感じだったと思うが、知らなかった人は「じゃあブロックチェーン、一体何に使えるんだよ」と苛ついてきた頃かと思う。

ブロックチェーンは何にも使えないのか。いいや、そんなことはない。

用途1: フリーライド

Bitcoinは、送金するのには手数料がいるが、残高照会は無料でできる。他のブロックチェーンも同様のものが多い。

そこで、参照されることは多数あるが追加、変更されることが滅多にないものパブリックブロックチェーンに載せて、データ置き場として活用する方法を考えれば、

ブロックチェーンを使って低コストで何かをすることは可能かもしれない。


用途2: 作りっぱなしのシステム

ブロックチェーンは、誰も管理しなくても動く夢のような仕組みだ。

ブロックチェーンと、staticなHTMLjsなり、なんかのスクリプトなりがあれば成り立つシステムを作ると、作った人が何もしなくてもネットワークが維持されるシステムの完成だ。

気軽に作って、誰も運用しなくても勝手に回るシステムが作れる。本当に素晴らしいことだ。

2018-04-29

anond:20180426000203

はてブGIGAZINE人工知能や機械学習を利用しなくても「SQLの使い方」次第で収益アップは可能って記事を見かけた。収益でやってるわけじゃないけど、1日の増田MeCabで切り分け、品詞タグを付けてデータベースに格納できたとして次は何ができるのだろう?

2018年4月25日水曜日増田

MeCabで使われているのはNAIST辞書らしい。

種類延べ使用回数
名詞981869979
形容詞30053393
動詞173926181
助動詞3316643
助詞1423736
副詞5173658
連体詞391246
接続詞881107
接頭詞92773
感動詞115519
フィラー13155
その他22
合計12898177392
より細かく
種類延べ使用回数
名詞一般588530943
名詞サ変接続17699813
名詞非自立807111
名詞接尾4465180
名詞474595
名詞固有名詞11343364
名詞形容動詞語幹5893356
名詞代名詞823248
名詞副詞可能2392072
名詞ナイ形容詞語幹13264
名詞接続詞317
名詞特殊214
名詞動詞自立的12
形容詞自立2943484
形容詞非自立8202
形容詞接尾250
動詞自立171819932
動詞非自立724740
動詞接尾61509
助動詞3316643
助詞格助詞5420732
助詞接続助詞289215
助詞係助詞88077
助詞連体化25734
助詞助詞333025
助詞助詞262405
助詞並立助詞81737
助詞助詞/並立助詞/終助詞11594
助詞副詞2825
助詞特殊349
副詞一般4312597
副詞助詞接続861061
連体詞391246
接続詞881107
接続詞881107
接頭詞名詞接続82681
接頭詞形容詞接続245
接頭詞動詞接続36
感動詞115519
フィラー13155
その他間投22

以下は1エントリーに3回出現したら3回と数える方法で数えたもの

頻出動詞

する(4260), てる(1711), いる(1617), れる(1043), ある(1002), なる(974), 思う(688), 言う(647), いう(562), くる(351), やる(350), できる(335), 見る(300), られる(272), わかる(180), 出る(171), しまう(168), 考える(165), 行く(163), いく(156), 知る(152), せる(149), くれる(138), 分かる(129), みる(126), 乗る(124), 使う(122), 出来る(110), 持つ(110), 書く(109), やめる(107), 違う(105), 出す(94), しれる(90), 読む(88), 感じる(87), 作る(86), すぎる(84), ちゃう(84), いける(82), 聞く(78), でる(71), 乗れる(70), 認める(69), 買う(69), 叩く(63), 死ぬ(63), 来る(62), く(62), 変わる(62), 入る(60), 受ける(60), 食べる(60), もらう(57), 見える(57), 続ける(56), 言える(54), かける(53), 終わる(51), 守る(49), つける(48), 行う(47), 描く(46), 生きる(46), 語る(46), 入れる(45), 始める(45), 働く(45), 取る(42), 減る(41), 居る(41), 飲む(40), 許す(40), なくなる(39), 訴える(39), 話す(39), つく(37), 観る(37), かかる(37), おく(36), くださる(36), あげる(35), とる(34), 黙る(34), 得る(34), 言い出す(33), 殺す(33), 思える(32), 払う(32), 過ぎる(31), 教える(29), 辞める(29), 決める(28), 気づく(27), 怒る(27), 生まれる(27), 調べる(27), なれる(27), 扱う(26), 呼ぶ(26), 限る(25), いじめる(25), 起きる(25), 頑張る(25), 合う(25), がる(25), 変える(24), 含める(24), 待つ(24), 笑う(24), 立つ(24), 飽きる(24), 許せる(24), 戦う(23), 増える(23), 会う(23), 同じる(23), とく(23), 間違う(23), 捨てる(23), 信じる(22), 住む(22), 困る(22), よる(22), 読める(22), 通る(22), 覚える(22), 騒ぐ(22), 比べる(22), 楽しむ(21), 寝る(21), おる(21), 触る(21), 与える(21), 押し付ける(21), 見せる(21), 上がる(21), 避ける(20), 帰る(20), 思い出す(20), 向く(20), 進む(20), 続く(20), 歩く(20), 決まる(20), 着る(20), 選ぶ(19), 忘れる(19), 引く(19), 触れる(19), 分ける(19), つながる(18), 媚びる(18), 逃げる(18), 似る(18), 上げる(18), 起こす(18), もらえる(18), 繰り返す(18), 残る(18), 殴る(18), 答える(18), まとめる(18), 付き合う(17), 投げる(17), 付ける(17), 走る(17), 受け入れる(17), 含む(17), 求める(17), ひる(16), 関わる(16), 吐く(16), させる(16), 済む(16), 隠す(16), 集める(16), 始まる(16), 使える(15), 掲げる(15), うる(15), 流れる(15), 落ちる(15), 誘う(15), 除く(15), 止まる(15), 返す(15), まくる(15), だす(15), 示す(15), いえる(15), 問う(15), 追い出す(15), 消える(15), 送る(15), 食う(15)

頻出形容詞

ない(930), 良い(221), コワい(198), 悪い(142), 多い(140), 無い(104), ほしい(66), おかしい(60), よい(57), 高い(54), 楽しい(53), すごい(53), 強い(52), 怖い(50), っぽい(49), 面白い(44), 少ない(43), 欲しい(43), 正しい(38), 早い(34), やすい(33), 難しい(31), 低い(29), 近い(29), 弱い(28), 長い(28), 可愛い(25), 大きい(22), うまい(20), 若い(19), 凄い(19), かわいい(19), 恥ずかしい(19), 黒い(18), 優しい(18), 美味しい(17), 軽い(17), 安い(17), 上手い(17), 辛い(17), 新しい(17), 痛い(16), にくい(16), 古い(16), 甘い(15), 嬉しい(15), 小さい(15), 広い(14), 羨ましい(14), 臭い(14), 深い(13), やばい(13), つまらない(13), うるさい(11), 遅い(11), おいしい(11), 激しい(11), 厳しい(11), 重い(11), 苦しい(11), 珍しい(10), 悲しい(10), 偉い(10), 悔しい(9), 浅い(8), 寒い(8), つらい(8), 酷い(8), ええ(8), ダサい(8), 縁遠い(8), こい(7), かっこいい(7), 詳しい(7), きつい(7), まずい(7), づらい(7), ひどい(7), 忙しい(7), 細かい(7), 面倒くさい(6), 短い(6), 汚い(6), やさしい(6), めんどい(6), 狭い(6), 速い(6), ゆるい(6), しんどい(6), 素晴らしい(6), 嘆かわしい(6), でかい(5), 仲良い(5), 恐ろしい(5), 鬱陶しい(5), 熱い(5), くさい(5), 遠い(5), 怪しい(5), 温かい(5), いたい(4), すい(4), すまない(4), しょぼい(4), 冷たい(4), 古臭い(4), 格好いい(4), めんどくさい(4), ありがたい(4), うれしい(4), 青い(4), 暗い(4), 等しい(4), よろしい(4), おもしろい(3), 数多い(3), 憎い(3), もったいない(3), カッコイイ(3), 望ましい(3), 親しい(3), 興味深い(3), 少い(3), ものすごい(3), 手っ取り早い(3), 賢い(3), しつこい(3), 白い(3), 幼い(3), 物凄い(3), 気持ちいい(3), つまんない(3), 濃い(3), 悪しい(3), 貧しい(3), でっかい(3), 美しい(3), 済まない(3), たまらない(3), 危うい(3)

頻出副詞

どう(213), そう(213), もう(137), よく(95), もっと(85), なんで(74), ちょっと(70), 本当に(67), 別に(62), まだ(56), ちゃんと(53), 全く(50), 全然(47), とても(46), むしろ(46), まあ(44), なぜ(39), ずっと(35), 特に(35), 結構(34), やっぱり(33), もちろん(33), 多分(32), すぐ(30), いつも(29), とりあえず(28), まず(27), そんなに(27), かなり(25), これから(25), こう(23), すぐに(23), 少なくとも(22), とにかく(22), わざわざ(21), 初めて(21), ほぼ(20), 少し(20), どうして(19), さらに(19), たぶん(18), なんと(17), あまり(16), 実際(16), いっぱい(15), いきなり(15), きっと(15), すでに(15), やっぱ(14), 当然(14), 相当(14), いくら(14), たしかに(14), おそらく(14), どうしても(13), せめて(13), やたら(13), 大いに(13), もし(13), たまに(12), もう少し(12), あんまり(12), 既に(12), カッ(12), まさに(12), はっきり(12), なんとなく(12), 仲良く(11), 一応(11), めっちゃ(11), どんどん(11), 何故(11), どうせ(11), まさか(11), いくらでも(11), ある程度(11), 仮に(11), 更に(10), まったく(10), ああ(10), 単に(10), いい加減(10), そろそろ(10), どうにか(10), なかなか(10), 常に(10), それだけ(10), しっかり(9), はて(9), 何で(9), やはり(9), いやいや(9), あくまで(9), なんだか(9), 必ず(9), きちんと(9), ともかく(9), より(8), 実際は(8), こんなに(8), けっこう(8), もしかして(8), 今更(8), あまりに(8), そのうち(8), しばらく(8), いかに(8), 何より(8), 一体(7), 同時に(7), 要するに(7), あんなに(7), 大して(7), 意外と(7), 決して(7), たって(7), あえて(7), もはや(7), だいたい(7), ピン(7), たまたま(7), さすが(6), よろしく(6), たった(6), たとえ(6), どうぞ(6), とっくに(6), 突然(6), さっさと(6), ほんとに(6), よほど(6), そこら(6), つい(6), 勿論(5), それなり(5), 時々(5), 一度(5), しょっちゅう(5), ニコニコ(5), なにか(5), いったい(5), どうも(5), 無理やり(5), ひとつ(5), まして(5), やっと(5), 大体(5), さっぱり(5), 最も(5), 無理矢理(5), ワクワク(5), ちょい(5), 何故か(5), ふと(5), さ(5), ごく(5), やや(5), 公然(5), また(5), それほど(5), 多少(4), 本当は(4), ちょうど(4), そっくり(4), だんだん(4), だいぶ(4), せっかく(4), バンバン(4), 必ずしも(4), 何となく(4), いかにも(4), なんとも(4), どー(4), いか(4), ただただ(4), ダラダラ(4), ずーっと(4), 長々(4), うんうん(4), 未だに(4), どんなに(4), おいおい(4), 正直(4), かつて(4), よし(4), たかだか(4), 案外(4)

頻出助詞

の(6143), に(5349), は(5305), が(5200), て(4639), を(3739), と(3080), で(2801), も(2446), か(1594), から(1411), よ(1036), けど(720), って(707), とか(689), な(674), という(546), だけ(483), ね(451), じゃ(431), ば(428), し(423), や(368), ので(345), まで(249), として(233), たり(223), のに(222), しか(210), でも(204), なんて(203), わ(156), ぞ(152), かも(151), より(128), など(125), くらい(125), へ(117), だって(103), について(97), けれど(86), ながら(83), ほど(69), っていう(67), なぁ(61), ぐらい(58), なんか(53), なあ(53), に対して(50), なー(47), ばかり(46), こそ(44), にゃ(43), んで(41), によって(40), さ(39), による(38), にとって(37), だの(34), すら(34), ちゃ(32), に対する(28), なり(27), ぜ(26), ねぇ(26), のみ(25), ねー(22), ん(22), における(21), つ(18), とかいう(18), とも(17), とともに(17), さえ(16), ってな(16), において(15), に関して(14), つつ(13), ずつ(13), に関する(12), よー(12), ばっかり(12), だり(11), といった(11), ねえ(11), やら(11), っけ(11), どころか(10), ばっか(10), じゃあ(10), べ(10), により(9), たって(9), けども(8), っと(7), ものの(7), につき(6), かい(5), かしら(5), 程(5), ていう(4), をもって(4), かぁ(4), けれども(4), け(4), ねん(3), ノ(3), かな(3), に対し(3), もん(3), デ(3), にまつわる(3), を通して(3), を通じて(3), ど(2), につれ(2), ばかし(2), ワ(2), ヨ(2), なんぞ(2), にあたり(2), をめぐって(2), にかけて(2), しも(2), にわたって(2), なぞ(1), ちゃあ(1), のう(1), ネ(1), ども(1), にあたって(1), 之(1), からには(1), にたいして(1), といふ(1), にて(1), にたいする(1), に際して(1), わい(1), と共に(1), に当たり(1), なぁー(1)

頻出接続詞

でも(91), だから(84), そもそも(75), いや(67), また(65), ただ(60), そして(60), しかし(46), しかも(27), それで(24), なお(22), 例えば(22), つまり(22), それでも(21), ちなみに(20), じゃあ(20), そりゃ(19), 実は(17), だって(15), 一方(15), けど(15), かつ(15), それとも(12), よって(12), あるいは(11), だが(10), そしたら(10), では(10), そこで(10), または(8), んじゃ(8), じゃ(8), ってか(8), それどころか(8), ただし(8), ないし(8), たとえば(7), 及び(7), まずは(7), それなのに(7), だからこそ(7), 同じく(7), それと(6), なので(6), それにしても(6), もしくは(5), それに(5), だけど(5), てか(5), それなら(5), なら(5), ところで(4), こうして(4), だからといって(3), なぜなら(3), で(3), それから(3), 本当は(3), なのに(3), にもかかわらず(3), ましてや(2), おまけに(2), ところが(2), すると(2), というのも(2), ならば(2), したがって(2), そうなると(1), 追って(1), つまるところ(1), ほんで(1), および(1), 即(1), 次に(1), されど(1), 因みに(1), かくして(1), それも(1), ともあれ(1), 即ち(1), すなわち(1), しかしながら(1), けれども(1), ほなら(1), 否(1), たとへば(1), したら(1), ゆえに(1)

頻出感動詞

はい(31), ああ(29), はてな(23), うん(20), あ(20), ええ(19), まぁ(16), ほんと(15), ごめん(13), ありがとう(13), こりゃ(9), ま(9), すまん(8), じゃぁ(8), えっ(8), うーん(7), おっ(7), ごめんなさい(7), まあ(7), う(6), お疲れ様(6), あぁ(5), おい(5), そら(5), なるほど(5), あー(5), へー(4), さぁ(4), いいえ(4), あかん(3), いやー(3), ウン(3), ほら(3), よし(3), お(3), はぁ(3), おお(3), フェ(3), もしもし(2), おや(2), ふーん(2), おめでとう(2), さあ(2), うふふ(2), よお(2), うわ(2), はあ(2), はーい(2), え(2), あれ(2), さよなら(2), へぇ(2), おはよう(2), オー(2), あっ(2), ありがと(2), へえ(1), わーい(1), じゃー(1), なんともはや(1), ご馳走さま(1), ノー(1), はて(1), ヤダー(1), えー(1), さようなら(1), すみません(1), はっ(1), ざまあみろ(1), わぁ(1), すいません(1), 嗚呼(1), うーむ(1), ふふふ(1), いな(1), うふ(1), いえいえ(1), ほう(1), ねえ(1)

頻出助動詞

だ(6538), た(3603), ない(3312), う(771), です(558), ます(347), たい(337), ある(285), ん(210), ぬ(159), じゃん(111), べし(103), や(70), らしい(60), やん(33), り(30), っす(15), つ(11), ござる(11), じゃ(11), たり(11), じ(9), 無い(9), る(8), き(8), まい(7), まじ(5), やす(3), ごとし(2), なり(2), へん(2), 如し(1), けり(1)

頻出接頭詞

お(141), 大(45), 元(43), クソ(42), 反(42), 第(24), ご(24), 非(20), 新(18), 全(16), 他(15), 被(14), こ(14), バカ(13), 低(13), 再(12), 不(11), コ(11), 本(10), 逆(10), 約(10), 今(10), 副(9), 超(9), 旧(8), 最(7), 弱(7), ド(7), 前(6), す(6), 中(6), 高(6), 各(6), 自(5), 名(5), 現(5), 異(5), ま(5), 別(5), 女(5), ど(4), 無(4), 同(4), 立ち(4), 後(4), 即(4), 計(4), 親(3), 引き(3), 草(3), 小(3), 原(3), 初(3), くそ(3), み(3), 下(2), 等(2), ニセ(2), 抗(2), 横(2), 某(2), 分(2), 長(2), 実(2), 薄(2), ぶっ(2), 多(2), 好(2), 未(2), 若(1), 双(1), 生(1), 両(1), 共(1), 総(1), 可(1), 省(1), 助(1), 重(1), 消(1), 築(1), 内(1), 老(1), ぶち(1), 短(1), 丸(1), 悪(1), 単(1), 乳(1), 諸(1), 半(1), 満(1)

頻出フィラー

え(40), なんか(33), ま(22), あ(17), まあ(14), あの(13), あー(8), えーと(2), えー(2), うん(1), と(1), そうですね(1), ええと(1)

頻出連体詞

その(363), この(227), そういう(197), そんな(138), こういう(71), あの(53), どの(26), ある(20), どういう(19), 大きな(17), そういった(11), どんな(11), いろんな(11), 単なる(10), あらゆる(7), 小さな(7), あんな(7), いわゆる(6), 色んな(5), 何らかの(5), とある(4), 大した(4), おかしな(3), 然るべき(2), そうした(2), 輝ける(2), ろくな(2), 亡き(2), 見知らぬ(2), わが(2), ちょっとした(2), かかる(1), ありとあらゆる(1), さしたる(1), かの(1), 更なる(1), こうした(1), ほんの(1), 碌な(1)

2018-04-26

データサイエンティストが働いて嫌だったなと思う人たち

コンサルにてアナリストをやった後、データサイエンティストを名乗りながら仕事をしています。そんな中で嫌だったなと思った人たちとプロジェクト

1.医療統計の周りの人

最近アウトカムでの評価の流れにはなってきたが、まだまだモデル評価をする事は少ない。

でも何故か相変わらずロジステックとCox回帰をやれればおっけーであり、モデルの精度が当たらなくてもオッズ比と説明変数

有意差だけでていれば上手く行く分野。 本当に心が痛む上、まだまだ「医者でなければ人であらず」が通ってしまい、モデル説明よりもお医者様のお言葉が1stにきてしまう。また分析プロジェクト

設計らしい設計があまり出来ないのもつらいところ(モデルの精度が出ていないのにそのオッズ比・有意差に何の意味があるんだと思う)。後日本の製薬企業から「何とか工夫で有意差がでないのか!!」

という謎おしかりを受ける・・・いやそんなん無理ですやんと切実に思う。やる気でこの世界数字は変わりません。

後は何だかんだ製薬企業日本の古いしきたりが多いので面倒。

2.Google Analyticsアナリスト関連

割と良いBIみたいなんが良くも悪くもあるためアナリストの人たちがやった気になっているやつ。Web関係アナリストは、アナリストを名乗って欲しくない人の方が多いイメージ(勿論しっかりWebアナリストやっている方々は知っている)。広告内容を分類し、CV予測、そしてマルチチャネル予算からCV最適化案件をしていたらWebアナリストから「私の作るLPは最適です。なので予算4000万です」という謎の最適の主張を受けたのはいい思い出(何故かデザイナー様がWebアナリストもやっていた)。広告内容のuser2vecでのレコメンド実装チャレンジして評価して、協調フィルタリングよりも精度はよさげだな喜んでいたら、どっかのよくわからないレコメンドツールというのが汎用性もあるし、既存ツールに1万ぐらい払えば追加できるとそして何故か「最適化」されているという言葉役員が騙されて決済がおりていたのを聞いたとき殺意が沸いた。どうせ既存マーケティングオートメーションレコメンドエンジンなんて協調フィルタリング・ロジぐらいだろうと思っている。本気で分析やっている人がそうそ最適化なんて言葉を使わないと思うんだ・・・まぁここの反省Web業界といってもみんなコーディングがりがりではなくてGUIでいいならそれでが割と多いという事を学んだ (注意)。

3.データベース関連

どっかの人のにもあったが、「あっ、データ分析分かるんだよね?」という事でVB6Accessの改修をやらされそうになったときは全力で拒否った。

後は何故かPHP+MySQLあん(ry

VB6見た後でPythonコードを見ると心が癒された。

4.やる気を説いて来る人達

やる気で数字が変わったら誰も苦労なんてしないんだよ・・・。半教師有り等で精度向上見込めるといってもいくらなんでもこのデータでは

運用目標には到達しないとしか思えないんだ。

5.ホワイトボックステスト要求されたとき

モデルホワイトボックステストってどうやってやるんだ?精度を検証データでやっていれば良いじゃないかと思っていた。ただそこの金融系でITプロジェクトは、基本的に「ホワイトボックステスト」やらが必須らしく・・・おいおい・・。とりあえずカテゴリー目的変数がそれぞれの値を取ることを客先で見せてかつレポートで「こうこうこうゆうときカテゴリー変数が変わりますよ」という彼らがいう境界線確認を全てやることになった。カバレッジ100%も言われたが、流石に無さ過ぎるので諦めてもらった。

6.KGIとKPIしっかり切り分けてBI作成していたら集計屋かといって来られる時

どこかの人にもあったが、私はビジネスが動けばよいと思っているので難しい分析をしなくても上手く行く時は、集計で上手く切り分けて、要因分析をやる(裏で決定木とかで境界値とかは見ていたりする)。ただ何故かそれで集計ばかりしかしていないと怒られる。別に研究者ではないし、難しい分析をしてクライアントへの説明時間を取られたり、展開が難しくなるぐらいならば皆と合意した上で、KPIとKGIを切り分けてダッシュボード作成をしっかり出来る方が実はビジネス上上手く行くだ。むしろ自分への戒めでいつも難しい分析が本当に必要なのかと思ってるぐらいである。

注意 因みに私の別部署インフラ基盤周りのWordpress関係炎上していた。そこそこの大規模でWordpress使うって大変らしいのに・・・

勿論これの逆、評価した上で、分析ビジネスにしっかりと生かしていける人は大好きです。

2018-04-12

目標が高すぎる馬鹿

Unityゲームを作るという目標がある。

理想は高く、全体像も既に考えている状態だ。

でも、全然手がつけられない。

Unityて何?美味しいの?プログラム???

レベルの私が、ゲーム作ろうっていうのは無理なのかもしれない。

Unity勉強本を3冊くらい購入したんだけど

一番重要データベース連携とか、データの読み込みとかが書いてなかった。

(何回でも遊べる、すぐ終わるアクションゲームの作り方等しか無かった)

目標ガッチリあるのに、どう進めば良いのか分からない。

ずーっとググッてる。でも結局何もできない。

2018-04-07

anond:20180407202129

データを外部ファイルにしたらいいんじゃね?

気軽なのはかにAccessだけど、テキストファイルでいいよ

csvですらデータベースアクセス可能から

別に難しくないし

営業システム開発概要

anond:20161120223935

増田です

前回は様々なご指導ご鞭撻いただき感謝しています

2年以上かかりましたがなんとか完成しそうです

本当はAccessまたはVisual Studioで書けたらよかったのですが誰も経験はいないし外注はできないので

基本的既存営業システム機能再現を目指しま

言語及び開発環境

Excel VBA

データベース及び帳票フォーマット Excelセル

フォーム Excel ユーザーフォーム

フォームファイルは共有サーバー上に上に起き全員が同一ファイル使用

帳票及び得意先(1000件)商品(1万件)資材(1万件)DBは、フォームのあるファイルに格納する(別ファイル起動/終了時間削減のため同一ファイルに格納)

受注(8万件、1万件/年ペースで増加)

商品構成資材(8万件)

資材入出庫履歴(40万件)

以上DBは別ファイルに格納

想定同時使用大人数 10

完成間近だけどExcelは同時使用に弱いらしいのでファイルがぶっ壊れることを考えると胃が痛い

追記

フォームファイルセルの画面を出したくないのでそこらへんが支障がある

2018-03-31

本のタイトル検索するのにシンプルで使いやすサイトを知らないか

今年に入って朝日新聞叩き本が濫造されてると聞いて、どんな本が出てるのか一覧を見ようと国会図書館の蔵書データベースで「朝日」と入力して検索したら、タイトルに「朝日」が含む本以外に、朝日新聞出版発行の本が大量に出てきて非常に使いづらかった。詳細検索で「タイトル」枠に「朝日」と入力しても「朝日新聞出版」の本が引っかかるので、出版社名とタイトル名を区別していないことが分かった。

 

これはどうやら他の通販サイトでも同じようで、ブックウォーカーAmazonで「朝日」と検索しても「朝日新聞出版」の本が出てきてしまう。「朝日」が書名につく本だけを限定するシステムはなかった。

 

シンプル書籍タイトルだけに限定して検索できるサイトはないものか。

anond:20180331030354

そう。法律おかしい。敢えて指摘すると

戸籍謄本行政署名がきちんと掲載されており、それを公的ウェブサイトからダウンロードできるようにしたら

というのはダウンロードしたものが「写しの写し」に相当するので、厳密には「謄本原本の写し)」の価値がないし、

それを「謄本」と偽って利用するのは公文書偽装の罪になる。戸籍法やら関連法やら非常に面倒。

唯一の解決策は法人登記簿のように全てデジタルデータ化してしまって、そこからダウンロードできるようにすればいいんだけど

データベース作成するにも人力が必要だし、ダウンロード認証に使えそうなマイナンバー制度がお粗末すぎるし、何かもうね。

2018-03-30

ゲームを作るときは、どこから作るもんなの?

企画書面みたいなものはあるとする。

まず作るのはデータベース

それとも、画像などの見た目データ

作ったことないから流れを教えて欲しい。

ストーリーは死んだ」と最初に言い出したのは誰か

増田?それともデータベース消費という言葉を産み出し、視聴者キャラクターが持つ記号を消費していると主張した東浩紀

いや東を出すならメディアミックスというマーケティング説明する上で物語消費という言葉を産み出した大塚英志こそ最初人物だろうか?

いや物語を持つの文学映像作品だけではない。音楽一種言語と考えたアドルノストーリーは死んだと主張した人物だろう。アドルノは、産業が産み出した大衆音楽は全体の構造ではなく細部の記号しか注意が払われていないとのべ、音楽言語性が失われていると批判した。

ざっと思い付くのはこんな感じだが、それより以前にも言われてるのではないか

個人的には19世紀フランス文学界あたりとかでも言われてそうだと思っている。

anond:20180330021658

うーん、あまりそう思わない。

ストーリー不要論大きな物語終焉などは90年代後半からゼロ年代前半に

腐る程評論議論が出ていて、当時はそういうものかなぁと思っていた。

データベース消費とかは現在アイマス艦これやその他ソーシャルゲーム構造を言い表せているとも思うし。

一方で、90年代くらいなんて、多くの若者は一切政治に関心がなかったのに

昨今のネトウヨ日本すごい系のTV番組などを見るに、個々の意見の精度はともかく

政治国体に対する関心は高まっていると思える。日本自分の同一視というか。

まり日本天皇などを巡る言説は若い人の間で一般的になっている。

これはデータベース消費を行なっているだけのオタクでは発生し得ないもの

大きな物語回帰しているんじゃないかと思える。

2018-03-26

[]三次元顔形状データベース自動照合システム

警視庁において、テロリスト指名手配被疑者等の写真3次元顔形状データに変換し、そのデータと、関係機関商店街事業所等が設置している防犯カメラ民間防犯カメラ)により撮影された顔画像映像)とを自動照合するシステム

民間部門公共交通機関や大規模集客施設等)の設置するカメラ映像を非常時(テロ、重大事故、災害等)に警視庁に伝送する「非常時映像伝送システム」も含む

警察庁生活安全局の説明によれば、顔識別鑑定は科警研のほか6道府県警察で行っており、90%程度の精度がある

「店内のカメラ位置関係によっては犯人の正面画像がないケースもあるが、3D識別なら鑑定も可能(道警)」毎日新聞2010.8.5

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