リモートワークの生産性を高める！スーパーウルトラワイドモニターによる作業効率化の秘訣 JAPANNEXT UX49（2023年版）

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macbook(特にm1)のポテンシャルを引き出す：スーパーウルトラワイドモニター UX49(2023年版)について

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JAPANNEXT UX49 (2023年版)進化したスーパーウルトラワイドモニターの全貌

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データの民主化とビジュアライゼーション：ビジネスにおける必須要素

データの民主化とビジュアライゼーションがビジネスに与える影響を詳細に解説。これらの要素が組織の意思決定、パフォーマンス向上、リスク軽減にどのように貢献し、適切なツールとスキルが必要な理由を明らかにします。データ駆動の新時代を理解するための必読の記事です。

データ分析の新たな視点：’So What?’と’So Why?’を活用したWEBサイトの最適化

WEBサービスでのデータ分析はウェブサイトのパフォーマンスを理解しユーザーの行動を解析するための重要なプロセスです。しかし、単にデータを収集し分析するだけでは十分ではありません。そのデータが何を意味するのか（So What?）、なぜその結果

TRI-SCREEN13インチと11インチを比較！たった3インチの違いで圧倒的な作業効率！

前回の記事でJAPANNEXT TRI-SCREENの10.1インチモデルを紹介させてもらいましたが、今回はJAPANNEXT様のご厚意により上位機種の13.3インチモデルをお借りできたので、13.3インチモデルの使い勝手や使用感、そして1

JAPANNEXT TRI-SCREEN！発想の斜め上をいく、マルチディスプレイモバイルモニターという新しいジャンル！

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Pythonでマウスとキーボードを自動操作！RPAをプログラミングで解決！pyautogui

PythonでRPAを実現するライブラリー「pyautogui」についての覚書となります 最近になって普段のルーティンの作業が省略化・システム化できるのでは？と思いついたので、PC操作の自動化について調べ出しました。 用途的にはシンプルで、ある座標でのマウスクリックとキーボード入力だけの簡単な作業を繰り返すだけなので、GUIではなくPythonのプログラムで対応することにしました。

スーパーウルトラワイドモニターJAPANNEXT UX49を使用したら生産性が向上した話

JAPANNEXTさんにご縁があり、解像度が5120x1440もあるUX49というスーパーウルトラワイドモニターを1ヶ月間、愛用させてもらっています。使用し始めた当初は、その圧倒的に広大な解像度に戸惑い大画面による情報量の多さと没入感に大興

Macのウルトラワイドモニターで画面分割する方法 Rectangleで生産性の劇的な向上

Macでスーパーウルトラワイドモニターを使用する際に一番問題になるのがウインドウサイズの管理となります。そのウインドウ管理を快適に行い作業効率を劇的に向上させるツールとしてRectangleを紹介します。このページではMacで快適に作業をこなすためのRectangleの導入や設定について紹介させていただきます。 JAPANNEXTさんとご縁がありお借りしたスーパーウルトラワイドモニターであるUX49(解像度5120x1440)という圧倒的な作業領域の広さを有効活用するためにRectangleを導入しました。

スーパーウルトラワイドモニターの圧倒的な視野角を体感する！JAPANNEXT UX49

せっかくJAPANNEXTさんからスーパーウルトラワイドモニターのUX49をお借りしたので、その圧倒的な解像度を色々と試してみました。結論的には、エンジニア、デザイナー、動画クリエイター、コンサルタントなど、クリエイティブな業種の方には必須

圧倒的な超高解像度！49型スーパーウルトラワイド JAPANNEXT UX49

液晶ディスプレイを検討したことがある人なら、コストパフォーマンスの高さで他社を圧倒する「JAPANNEXT」というメーカーをご存知でしょう。今回はその「JAPANNEXT」様とご縁があり、モニターをお借りする機会がありましたので、そのモニタ

【BigQuery】ユーザー定義関数の使い方！UDF(User Defined Function)を紹介します！

BigQueryで利用できるユーザー定義関数(User Defined Function)について紹介したいと思います。 正直言ってUDFは知らないと分析ができないと言った類のテクニックではありませんが、使えれば複雑な記述を簡潔化でき「可読性」≒「メンテナンス性」の向上が劇的に見込まれます。

【Pandas】ピボットテーブル(pivot_table)で計算方法を指定する方法

前回は基本的なpivot_table()関数の使い方を説明いたしましたが、今回は集計の計算方法の指定について紹介したいと思います。pivot_table()関数はデフォルトでmean(平均値)を使って算出しますが、aggfuncパラメータで

【Python】Pandasのpivot_table()関数で手軽にクロス集計しまくる

簡単なデータ分析であれば「スプレッドシート」や「エクセル」を利用して行うことが多いのですが、大量で多種多様なデータを分析するには「スプレッドシート」や「エクセル」では役者不足感です。いかんせ処理が重いし、設定が面倒すぎます。気軽にビックデー

【Python】Pandasのpivot_table()関数で手軽にクロス集計しまくる

準備データの読み込みimport pandas as pd# タイタニックデータの取得url='titanic=pd.read_csv(url)欠損データの補填# 年齢に欠損があるので欠損値に平均年齢を代入titanic = ti

【JavaScript】勤怠管理システムで自動で初期値を設定するスクリプト

はじめに職場で使用している勤怠管理システムの入力作業を効率化するため、デフォルトの値を自動入力するJavaScriptを作ってみました。JavaScript自体が久しぶりなのでスマートなスクリプトとは言い難いのですが、ググっているうちにモダ

【SalesForce】Pythonでセールスフォースのデータにアクセスする方法

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PythonでSalesForceデータにアクセスする方法をまとめました。もし職場やクライアントがSalesForceを使用しているのであれば、そこにビジネスに直結するデータがそこにあることになります。顧客の特徴分析やセールスの効果測定、訪

【BigQuery】GoogleのColaboratoryでBigQueryのデータを読み書きする方法

今回はBigQueryデータの読み書きについてまとめたいと思います。 データレイクとしてBigQueryを利用している企業が多いため、今回のテクニックはビックデータの解析をするPython/Colaboratoryとの相性は抜群だと思います。

【Pandas】GoogleのColaboratoryで色々なデータの読み書きをする方法

データ分析をするにはまずデータの取得が必要となります。GoogleColaboratoryでスプレッドシート、CSVファイル、URLからのの入出力するための方法についてまとめました。

Google自然言語解析APIで感情解析が簡単にできてしまった！

SNSやアンケートのフリーテキストから「ユーザーの感情情報」を解析してしてデータ分析に役立たないか？と思いGoogleのNatural Language APIを利用してみました。 「思ったよりも簡単に使えた」のでおぼえ書きとして残しておきます。 結論としては「コーディングがめちゃくちゃ簡単で、結果もそれなりの精度」で満足でした！ こちらのサンプルの文面的には微妙ですが、1,000件のテキストデータを解析にかけてスコアリングしてみたところ、**それなりの内容だった**ので実用に足るという認識です。 まあ最後の判定は目検というか主観になってしまいますが、少なくとも**車輪の再発明はしたくない**と思える内容でした。

【Googleフォームなど！】複数回答のカテゴリ変数をエンコーディングする方法

Pandasを利用した複数回答のカテゴリーエンコーディングにハマったのでここに解決方法をメモ書きしておきます。 Googleフォームなどの複数回答項目はアンケートとしてもメジャーですし、回帰分析などの予測分析でも使えるものなので結構役立つと思います。 Pandasのget_dummies()があるから複数回答のエンコーディングも普通にあるもんだと思ったのですが、見つからなかったため自作しました

【超便利！】BigQueryでよく使う日時関数の小技集

BigQueryの集計で必ず使う日時関連の関数をまとめてみました。 日時がパーティションキーとして利用することが多いため、日時関数を使用する機会が多いはずです。 何かと便利なので覚えといて損はないと思います。 BigQueryでは集計量単位での課金となるため、ビックデータの暴走を抑制するためにも日時データの操作は必須となります。

至高のワイヤレスイヤホン「Sony WF-1000XM3」と「AirPods Pro」を比較してみた

「Sony WF-1000XM3」と「AirPods Pro」を両方をガッツリ使ってみたので両者の比較してまとめました。SonyとAppleのプロダクトに対する想いやコダワリが垣間見れていい経験となりました。同じワイヤレスイヤホンという商品

リモートワークで生産性を上げるPCデスク環境をまとめました。デスク周りのケーブル/コードをスマートに整理整頓

満足のいくPCデスク環境ができたので紹介したいと思います。次の点を意識してセットアップしました。 - 配線は一切見せず美しく - 集中力の確保のためスタンディングデスクを導入 - ノートPC持ち出しの負担を減らすため接続するケーブル一本に - 動画撮影の心理的ハードルを下げるため機材をまとめる

lambdaを使ってRDSからCSVファイルをS3へエクスポートする方法

RDSのデータをCSVファイルにエクスポートするための手順を纏めました。 使っている技術は、AWSLambdaとPython3.7、mysqldump,beto3となります。 分析環境がAWSであればAWSGlueやAWSDataPiplineで良かったのですが、GCPを想定しているためこれらでは、襷に長し帯に短しであったため見送りました。無駄に学習コストが高くてオーバースペックでした。

GoogleAnalytics分析に役立つフィルター指定

GoogleAnalyticsAPI(スプレッドシートのGoogleAnalyticsアドオン)のフィルタ機能について紹介します。 [前回]はGoogleAnalyticsのディメンションと指標について紹介しました。集計軸を自由に変えて取りたい指標を取得できるようになると、不要なデータのみの抽出やノイズ除去の必要性が出てきます。 GoogleAnalyticsAPIではフィルタについても十分にサポートされているため活用しない手はないです。特にディメンションフィルタの正規表現は強力なのでやりたいことは大概は実現可能だと思います。

【チートシート】Google Analytics APIの指標とディメンション

スプレッドシートのGoogleAnalyticsプラグインで利用するディメンション名と指標名を纏めました。Reporting APIで利用される項目名でもあるので利用の幅はとても広いと思います。

超便利！GoogleAnalyticsのデータをスプレッドシートへ自動的に取得する方法

GoogleAnalyticsのデータをスプレッドシートに自動で取得できる方法を解説しています。スプレッドシートのGoogleAnalyticsプラグインを利用すればカスタムレポート感覚でGAデータを取得できてメチャクチャ便利です

朝活/モーニングルーティンをやってみた感想

朝活 / モーニングルーティーンについてまとめてみました。やり始めたきっかけと何をやっているのか？そしてその効果は？

意外と簡単だった、PipenvでPython仮想環境を構築

Pythonの仮想環境作成ツールであるpipenvについてまとめました。なぜPythonの仮想環境が必要なのか？なにが嬉しいのか？導入方法は？などをまとめています。

viの操作効率UP! ビジュアライズ編集 リファレンス

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