人生二度目の交通事故が教えてくれたこと

またやった。 レンタカーで事故るのは、これで人生二回目。 今回は、パーキングの縁石にガリっと。 単独であったこと、ケチらず安心パックに入っていたこと、来てくれた警察官が優しかったことに恵まれて、費用負担行政処分を受けることはなかった。 ただ今回も、彼女を隣に乗せての事故。 ぶつけた事実を受け入れて真っ先に考えたのは、彼女の母親に何か言われるのではないかということ。 娘を乗せて2度も連続で事故る彼氏。 まあ良識的な親であれば、「二度とあいつの運転する車には乗るな！」とお叱りを受けるところ。 彼女経由で知られるよりも、潔く自分から報告したほうが良いと考えた結果、3人のグループラインで経由説明。 大…

美容室よりも散髪屋が落ち着きます。

髪の毛を切りにきている。 入店してから1時間。 あと2人で自分の番が回ってくる。 1時間待ちだけど、 自分の後ろには1人しかいない。 誰よりも待っている。 いつもそういう役回り。 運は良い悪いではなく、 貯める使うもの。 待ち時間に運を貯めているんだと言い聞かせる。 ここで切るのは2回目。 まさに髪切りどころ。 入口近くにある券売機で、 チケットを購入。 油性マジックで数字が書かれてる。 順番通りに出てくるわけじゃないのに、 店員さんは正確に次の番号を呼ぶ。 店内を見渡しても、 番号を映し出すスクリーらしきものはない。 美容室を支えるのは3人のカットマン。 いずれも50代のおじさまたち。 きっ…

PCR検査を受けるために並び始めて30分。まだ先は遠い…

いまPCR検査を受けるために並んでいる。 検査場は100mぐらい先。 並び始めて10分。 ほとんど進まない。 この10分で20人ぐらいの後続ができる。 念のため、2日後に唾液検査の結果が出るところでは検査済み。 昨日からまあまあな倦怠感があるので、体力の続く限り並んでみるが… 人間暇だと余計な情報を入れたくなる。 Googleマップでの検査場の評価は、2.4 なかなかお目にかかれない低評価 「1週間経っても検査結果が出てこない」 「問い合わせても電話が繋がらない、メールも」 「検査を受けるのに2時間並んだ」 等々 ただその評価も頷ける。 1箇所目での検査が終わった後、 当日中に結果が出るのか、…

2022年夏アニメ第1話を一通り見て、白黒判定をしてみた。

進撃の巨人、鬼滅の刃、名探偵コナン 「第1話が面白い作品は、えてして面白い」をコンセプトに 2022年夏アニメ11作品第1話を見て作品をの白黒判定を行った。 対象 2022年7月スタートのアニメ Amazonプライム作品 見た作品 シャドーハウス 2nd Season 新テニスの王子様 U-17 WORLD CUP てっぺんっ!!!!!!!!!!!!!!! ブッチギレ！ 惑星のさみだれ メイドインアビス 烈日の黄金郷 ユーレイデコ ようこそ実力至上主義の教室へ 2nd Season よふかしのうた リコリス・リコイル RWBY 氷雪帝国 白黒判定 2話目が楽しみ メイドインアビス 烈日の黄金郷…

短編小説『かぜのこいびと』を読んで、学校をサボった日のことを思い出した

僕は、奈緒子が小学校一年生のとき、彼女の父親である崇さんによって、この部屋に吊り下げられた。僕を銀色のフックで固定し終えると、崇さんは満足げに奈緒子の頭を撫でた。 まるでハンニバルの世界観。 これまで散々刷り込まれてきた異質な世界。 今回も価値観の反転した お話なのかなと思ったけど、 なんと爽やかな。 カーテンに心を寄せる。 なんとなく似たような感情を抱いたことがある。 中学3年から一人っ子になって、 よく学校をサボるようになった。 正しくはサボれるようになった。 父親は早く出て行くし、 ばあちゃんは扉を挟んだ隣に住んでる。 誰も気づかない。 高校3年間で合計50日は休んだと思う。 3年生では…

アニメ『惑星のさみだれ』を見て、評価3の理由がわかる作品だった

2022年夏アニメを片っ端から見ようかと思って見た4作目。 先入観を入れたくないから、出来るだけ評価やレビューは目にしないようにしているんだけど、プライムビデオではそうはいかない。 嫌でも目に映った評価3。 果たして… あらすじ 地球滅亡を企む悪の集団から地球を救えといわれた平凡な大学生。トカゲに転生した騎士との同棲生活。隣には姫が住む。 感想 評価2.5 続き全く見る気はなし。 どれだけ面白くなくても1話は見終えると固く心に誓っていたものの、残り10分で終了。 なぜ面白くないのか考えて見たい。 何を急いでいるのか、設定が詰め込まれている印象を受ける。最初にしっかり伝えないと、2話目以降は見ら…

アニメ『ブッチギレ！』を見て、王道要素てんこ盛り作品だと感じた件

2022年夏アニメを片っ端から見ようかと思って見た3作目。 あらすじ 新撰組の新メンバーとして選ばれた7人。国家転覆を目論む鬼の組織を壊滅させるために戦う物語。 感想 銀魂、七つの大罪、鬼滅の刃をミックスしたパフェみたいな作品。 絵のタッチはシャーマンキングを緩くした感じ。 新撰組、鬼をペースに作る王道なバトル漫画。 主人公の特殊能力をチラ見せして一話を終えるあたりはイカにもな感じ。 と言いつつ少しは心躍るんだけどね。 とにかく分かりやすくて「ながら見」するにはピッタリな作品。 どうしても音が欲しい時に続きを見ることもあるかもしれない。

アニメ『テッペン！！！！！』を見た感想。ところで！の数合ってる？

2022年夏アニメを片っ端から見ようかと思って見た3作目。 あらすじ 女子高生？のお笑い日本一を決めるテッペンワングランプリの地方予選を勝ち抜いた5組のトリオが共同生活をする物語。 感想 最強×最強＝最強とは限らないこと。 エンタメの最強であるお笑いと、 視覚的な最強である2次元女子高生の 最強の組み合わせは、残念ながら僕的には最強ではなかった。 セリフはお笑いを漫才のそれだけど、腹を抱えて笑えるものではなかった。 タイトルと冒頭の説明からゴリゴリのお笑い作品なのかなと思ったけど、「そうだよね、アニメだよね」と我に返った。 一番笑ったのはタカコ荘の由来。 「トキワ荘があるんだから、タカコ荘があ…

敢えて2期1話からアニメ『シャドーハウス』を見たらかなり楽しかった件

2022年夏アニメを片っ端から見ようかと思って見た2作目。 1作目はメイドインアビス。 2期目である事を承知の上で、何の知識も持たず1話目を鑑賞。 「多分こんな作品だろう！」と推測しながら楽しむ新しい見方に挑戦。 これから繰り広げられる情報は、断片的な情報から組み合わせた誤ったものであることをご了承ください。 ネタバレにはなりません。 作中の重要だと思われる用語 シャドー…生き人形とセットの黒塗りされたやつ 生き人形…シャドーとセットの顔があるやつ シャドー家…物語の舞台になってる一家、一番偉いのはジジイ シャドーハウス…物語の舞台になってる屋敷 スス…シャドーが出す黒いやつ 覚醒…ススを出せ…

独立して3カ月経って全然お金にならないけどやって良かったなと思っています

前職の社長とご飯を食べる機会があったから、 この3カ月を振り返ろうと思う。 結論 独立して良かった。 独立して良かったと思う根拠 ビジネスの大変さを知れた 2年間コンサルしていたから、ビジネスの基本は理解していると思っていた。 でも、痛感した。 「見る」と「やる」は全く別物。 よく偉そうに「社長！こうした方が良いですよ！」なんて言えたなと思う。 たまに社長にキレられる意味がわかった。 「経営したこともないのに」と思っていたんだね。 とは言え、外から口だしする人も必要で、その立場の人しか出せない価値もあるからコンサル否定論にならないようこれくらいに。 24時間稼働が身についた 会社員時代は「休み…

村田沙耶香『生命式』を読んで、SDGsを連想したのは僕だけだろうか？

「他の動物に同じことをするより、ずっといいじゃない。死んだ人間を素材として扱うのは、私たち高等生物の尊い営みよ。死んだ人の身体を無駄にしないように活用し、いずれ自分の肉体もリサイクルされて、道具として使われていく。素晴らしいことじゃない。道具として使える部分がいっぱいあるのに捨ててしまうなんて、そんな勿体ないことをするほうが、ずっと死への冒涜だと思うわ」 短編『素敵な素材』にある一節。 この短編を読んでいる時、 SDGsの行き着く世界を見た。 SDGs。 前職のコンサル会社では、 見聞きするだけでなく、 毎日ようにお客さんに語っていた。 退職して3ヶ月、 SDGsは完全に過去のものとなった。 …

映画『The Guilty』を見て、悪意のない罪のどうしようもなさを痛感して少し寝不足。

いつものように「聴き映画」をしていた。 「聴き映画」というのは、 イヤホンをつけて音声情報メインで楽しむ 新しい(？)映画鑑賞法。 この映画は、「聴き映画」にピッタリの一作だった。 映画を構成するのは、緊急ダイヤルのやりとり。つまり、音声情報で映画が出来ている。 カメラは主人公を映し出しているが、切り替わることはない。 「なるほど、北欧映画らしい」と妙に納得する。 ろくに北欧映画を見たことないが。 ハリウッド映画のような 「規模で魅せる」映画ではなくて、 「余白で魅せる」映画という印象をうけた。 ストーリーとしては 女性からのSOS通話を元に進んでいく。 登場人物は、主人公(刑事だったが、緊急…

野田洋次郎という文学作品

スパークル まだこの世界は僕を飼い慣らしたいみたいだ 「さよなら」から一番遠い場所で待ち合わせよう 時計の針も二人を横目に見ながら進む 辞書にある言葉で出来上がった世界を憎んだ 愛し方さえも君の匂いがした 君のすべてをこの眼に焼きつけておくことは、もう権利なんかじゃない。義務だと思うんだ オーダーメイド 未来と過去どちらか一つを見れるようにしてあげるからさ。どっちがいい？ そして僕は過去を選んだろう。強い人より優しいひとに、なれるようになれますようにと 僕が一人でケンカしないように 一人とだけキスができるように 前前前世 君の前前前世から僕は 君を探し始めたよ 正解 理屈に合わないことをどれだ…

日曜の夕方・大阪駅にて「道行く人たちファッションチェック」を行って得た知見

日曜日の夕方、大阪駅。 行き交う人たちの 服装を見てブツブツ言う 24歳と27歳の男女。 同じ年頃のカップルは、 映画デートやウィンドウショッピングをして楽しんでいるはずだが、 僕たちにはそんな高尚な遊び方できない。 「すまぬ、僕には金がないのだ」 たが、僕たちはすぐに 「道行く人たちファッションチェック」 の面白さに気づく。 そして、30分没頭した末 以下の知見を得ることができた。 女性は10人に1人の確率で、特にオシャレ 男性は50人に1人の確率で、特にオシャレ 片方がオシャレだと、その相方もオシャレ やはり、外見に気を遣っているのは圧倒隊に女性。 男性は、着させられてる人が多い印象。 カ…

自分には文才があると思い込んでいたが、どうやらまだまだ改善の余地はありそうだ

「書きたいように書く」が災いしてか、最近アクセス数が芳しくない。 投稿頻度の減退 コンテンツが面白くない などアクセス数の低空飛行の要因を挙げればきりがないので、 今回は「文章の書き方」に注目して、読みやすいコンテンツづくりのヒントを探る。 「読みやすい文章 書き方」でググった結果、 語尾をそろえる 主語は始めに 修飾語と被修飾語は近くに置く 同じ単語を使わない 箇条書きや表を使う 1文は60~80文字 特定のキーワード以外を削る 「～こと」は使わない 無くても通じる接続詞は削る 同じ言葉を2度使わない、2度め以降は同義語 言いたいことは2軸を使って 1文の構成は、5W1H 「何をしてもらいた…

友達がいないことはコンプレックスだと思っていたけど、考え事をし始めたら友達がいないことを誇りに思い始めた件

一年後に結婚することに決まってから、 彼女と結婚式について話し合いをすることが増えた。 「どんなドレス着たい？」 「チャペルでやっちゃう？」 幸せな会話。 そして、最も重要な(経済的にも) 「誰呼ぶ？」問題。 とりあえず、「うーん…」と探すふりをする。 だが、そんな必要はない。 「呼ぶ友達などいないから…」 友達がいない… 昔からのコンプレックス。 だが、生涯のパートナーにはちゃんと打ち明けよう。 これからずっと去勢を張り続けるなんて嫌だ。 勇気をもって打ち明ける。 「友達いないし…」 「私も」 彼女のこの言葉に、救われた。 そして、改めて誓った。 この子と結婚しよう。と これを機に、まるで背…

テレビなし生活7年目の僕が久しぶりにテレビを見ると感じる違和感

「テレビはオワコン」 「いまはサブスク時代」 などと言われるようになって、はや何年？ まだテレビは終わってはいないけど、完全に動画配信サービスに引導を渡した印象を受ける。 そういえば、テレビのない生活を送ってもう6年ぐらいになる。 いまは慣れてしまっているから、普段感じることはないけど、たまにテレビのある家庭にいくと変な感じを受ける。 今回は、その「変な感じ」の正体を解き明かすべく、テレビのないメリット・デメリットをまとめてみた。 テレビなし生活のメリット 時間を有効活用できる テレビを持ってた時は、毎日3時間くらいテレビを見てた。 月で4日、年間45日分の時間をテレビに充てていると言える。 …

3カ月かけて早起き習慣を手に入れてみせる！！

「早起きを習慣にする」 これまで人生で何度トライしてきただろうか。 会社を辞めて早起きをする理由もなくなり、 同棲している彼女のお見送りさえ、いつの間にかやらなくなってしまった。 1時間早く起きれば、読書だって、筋トレだって、ブログの投稿だってできる。 1時間早く起きる生活を、1年続ければ6日、10年続ければ2カ月時間が増えるんだから、やらない手はない。 分かってはいるけど、いつだって三日坊主で終わってしまう。 そこで今回は、本気で早起き習慣を手に入れるために、「早起きを習慣にする」ことについて調べてみた。 早起きを習慣にするのが難しい2つの理由 まずは、なぜ早起きを続けることが難しいのかにつ…

「最近、なにもやる気が出ません」と母から手紙が届いたので、「やる気」について考えてみた

誕生日に「最近、なにもやる気が出ません」と母から手紙が届いたので、いろいろ考えてみた 誕生日に、母から手紙が届いた。 「お誕生日おめでとう。ワクワクできるように毎日を楽しんでね。 ところで、お母さんは最近やる気が出ません。 今のパートも辞めて、新しいパートをしようかなと考えています。」 という感じの内容。 「誕生日にそんな暗い手紙を送ってくれるな！」 と思ったけど、 母親もそういう弱い部分がある一人の人間なんだな 弱さを見せてくれることは、自分を大人として認めてくれるからかな 少しでもお母さんの力になりたいな とも思ったので、「やる気」という壮大なテーマについて少し考えてみた。 やる気が出ない…

機械学習はマーケティングにどう生かせるか

機械学習の勉強をやっていて、時々訪れる「なんのためにやってるの？」タイム。 「あの株価を予測したい」「おすすめの映画を実装したい」などの、個人的な好奇心を原動力に独学を進めているが、突然やってくる「それって仕事にどう役立つの？」という疑問。 独学を初めて2カ月、ビジネス的な価値に転換できていない。 結局、「ただ学びたいから学んでいる」状態に陥っているので、改めて機械学習はどのようにビジネス利用できるのか。特に今回はマーケティングとしての機械学習の活用という観点で頭を整理させる。 機械学習とは コンピューターに学習させて、分類とか予測をさせること 機械学習の用途 それぞれを一言で クラスタリング…

マーケティング辞典

単語 一言で 具体例 他 参考サイト マーケティング 価値あるプロダクトを提供するための活動・仕組み マクドナルドの新商品名をSNSで公募 ー https://start-x.work/blog/content/DlBxn2BB クエリ 検索キーワード ググるときに打ち込む「犬 かわいい 画像」みたいなやつ ー https://wa3.i-3-i.info/word11290.html スポンサーリンク 広告主が、ブラウザ運営会社に依頼する広告のタイプ 『「●●（キーワード）」に関するサイトを見た人には、この広告表示させて』みたいな感じ

つみたてNISAを始めることにした

パートナーと相談した末（やや衝突？）、つみたてNISAを始めることにした。 「つみたてNISA おすすめ」でググって、結果に倣って商品選択しても良いのかもしれないが、お互いに「なんとなく」で買い物はできないので、手を動かして調査してみることに。 決める 目的 資産形成のため（パートナーとの共有資産） 用途は、決まっていない 方針 掛け金は、月1～3万円 リスクは積極的に許容 運用期間は、5年～ 3～5商品で分散投資 知る つみたてNISAとは 少額投資非課税制度 年間40万円まで非課税 投資期間は最大20年 「少額」「長期」「分散」がキーワード 選ぶ 選ぶのは、「商品」と「金融機関」 金融機関…

投資に関する辞典

単語 一言で 具体例 参考サイト 投資信託 いろんな人からお金を集めて、プロがお金を回すこと ー ー バンガード 世界最大級の運用会社 アメリカに本社がある 外国株式・海外ETF｜SBI証券 バンガードETF バンガード社が運用しているETF コストが低いのが売り 外国株式・海外ETF｜SBI証券 ETF 取引所に上場している投資信託 ー ー インデックスファンド 特定の株価指数と連動する投資信託 コストが低いのがメリット、eMAXISシリーズが有名 ー アクティブファンド 特定のテーマに絞って銘柄を選定 ハイリターンを見込めるのがメリット、コストが高いのがデメリット、ひふみ投信が有名 ー

大谷翔平がエグイことは前から知っているが、改めてデータで確認してみた

'Ohtani-san!!' 'Sugoi!!!' 'Kyundesu' the-ans.jp 最近のMLBの中継を見ていると、いろんな日本語が聞こえてくる。 大谷翔平が活躍することで、新しい日本語の世界的な認知が拡大している。 こうした広め方もあるんだと、スポーツがもつ豊かさと大谷翔平の偉大さを日々感じる。 日本人であるということを抜きにしても、大谷翔平のプレーには魅せられる。 もちろん投球もすごいが、画面越しでもわかる「エグイ」打撃を見ると信じられない気持ちになる。 例えば、こちらの動画。 www.youtube.com 映像だけでも打球の音、スタンドに届くまでのスピード、打球の美しい軌道…

機械学習で好みのレストランをおすすめする

kaggleの'Restaurant Recommendation Challenge’で、レコメンデーションの実装をしてみた。 今回の目的 機械学習・レコメンデーションの実装 アウトプットの活用定義(5W1H) who 飲食店サイトが when 経営会議で where ー why サービス利用者のUI向上するために what おすすめのレストランを how ユーザーAにはレストランXをおすすめするのが良いという感じで 実装手順 ライブラリ、データのインポート EDA データプロセッシング k近傍法による学習モデルの構築 実装コード # ライブラリのインポート from google.cola…

『データマネジメントが30分でわかる本』は、30分では分からないけどすごく良い本

明日の読書会に紹介する、パッと読めて、内容が興味のありそうな本を物色していたら、見つけた一冊。 『データマネジメントが30分でわかる本』 https://www.amazon.co.jp/dp/B085W4YSZJ/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 いまの自分にうってつけだと思い、さっそくダウンロード。 結論 30分でデータマネジメントは分かりません。 ※概要をざっくりと掴むことを「分かる」とするのであれば、30分でわかるようにはなります。(ある程度の知識があるのが前提) この本を一言で言うと データマネジメントがわかる本 この本の概要 …

機械学習で好みのアニメをおすすめ

目的 機械学習・レコメンデーション やりたいこと 対象のユーザーが好きそうなアニメを予測して、おすすめする 最終的に欲しいアウトプットイメージ userAは、●●（アニメ名）がおすすめ この予測モデルの精度は、▲▲（評価指標） 実装手順 ライブラリのインストール、インポート データのフィルター分け 予測モデルの作成 Content filtering Collaborative filtering 実装コード # google colaboratoryで実装するため、googleDriveとマウントする from google.colab import drive drive.mount('/…

変数名のつけ方備忘録

この変数のつけ方よく見るけど、「どういう意味？」というものを収録。 変数名 意味 活用例 参考サイト ren rename（名前の変更） df_ren_columns = df.rename(#####) srs いまだ不明 indices index(インデックス) idex = indices[title] index indexes indices 同じ・違い・解説例文 英単語帳＋英熟語帳 英語 社会人講座 東京先生

機械学習 映画レコメンデーション

今回の目的 今回のゴール アウトプットのイメージ 実装手順 実装コード アウトプット この実装の難所 movie_id列を追加する 映画をrecommendする 今回の目的 機械学習・レコメンデーションの実装 今回のゴール あるユーザーに好みの映画を予測して映画をおすすめ アウトプットのイメージ 『ハリーポッター・秘密の部屋』を見た人には、●●（映画名）がおすすめ！ 実装手順 ライブラリ、データのインポート データの確認 データの処理 データの切り取り データの関連付け 「モノ」からレコメンデーションモデルの作成 「人」からレコメンデーションモデルの作成 実装コード Netflix - Mov…

やっぱり失うものが少ない時に、なんでも始めるべきだなと思う

大学生の時にやり始めた株。 今年で4年目になる。 1年目を除けば、年間の実現損益はプラス。こんな感じ。 （2022年現在、負け越しるけど、まだ半年あるのでノーカウント） papermount.hatenablog.com 始めた理由 始めたのは、大学3年。就活真っ最中。 就活のための業界分析の一環で株をやることを思いつく。 業界マップを眺めているだけでは、意味ないなと感じてた。 自分の身銭を切れば、もっとその会社、業界について理解できるかなという理由から気づけば口座を開設してた。 大手志望だったので、面接では必ずと言っていいほど、事前に四季報やIR情報で調べてきた内容を話した。 株主的な視点で…

『母体か胎児か』を迫られたぼくの両親の話

27歳になったのを機に、生まれる時のことを振り返ろうと思う。もちろん、記憶はないので両親から聞いた話を基に。 ぼくが生まれるとき、母親は高熱を出していたそう。かなりの重体だったらしく、「母体か胎児どちらかしか助からない可能性もある」というドラマでしか聞いたことがない、セリフを医者に告げられていたそう。 母親からその話を聞いた時のことをたまに思い出す。父親は仕事人間で、医者から究極の2択を聞かされたときも、母親一人だったらしい。医者から言われた内容を父親に伝えると、「お前はどうでもいい。当然、子供に決まってるだろ。」 そう言われたと。 その時母親はどんな顔をして、伝えてくれたのかはっきり思い出せ…

久しぶりに京都に来たんだけど、四条烏丸一体はきっと磁場が歪んでいるに違いないと再確認した話

何ヶ月ぶりかの京都。 誕生日をお祝いしようと、彼女が計画してくれた京都。嬉しい。 幸いにも、阪急電車一本で行ける場所に住んでいる。 それでも、京都は遠く離れた街。 京都に憧れを持ち始めたのは、おそらく高校生の頃。 母の影響。 若い頃京都に住んでいた母の影響。 母は、過去のことを話したがらない人だったから、「あの場所で告白された」「あのお店で学生時代バイトしてた」など、具体的な話を聞いた覚えはない。 でも、たしかに京都が魅力的なまちであることを教えてくれたのは母だった。 大学進学を考え始めた時、まずは東京に行きたいと思った。 田舎育ちの誰もが憧れるシティーライフ。 都会といえば東京。 中央大学あ…

シャンプーはハゲの原因と聞いて、早速捨てようとしたけど家庭崩壊を恐れて思いとどまった話

先日参加したオンライン読書会でこんな本を紹介している人がいた。 https://www.amazon.co.jp/シャンプーをやめると、髪が増える-抜け毛、薄毛、パサつきは“洗いすぎ-が原因だった-ノンフィクション単行本-宇津木/dp/4041105277/ref=nodl_ 紹介していたのは、30代後半ぐらいの男性。(仮名:Kさん) Kさんの番になって、タイトルを紹介するや否や、 「父も、その父も、母方の父も、その父も、みんなハゲだから、そろそろ自分の元にもハゲの魔の手に毎日怯えているんです。」とカミングアウト。 その潔さに、思わず「かっこよ！」と言ってしまった。 幸いミュートになっていたの…

このブログ記事が面白い！勝手に分析させていただきました（ゆるふわSE日常さん）

いつもようにおすすめのブロガーさんの記事を読み漁っていたら、ついつい読み進めてしまう方を見つけたので、分析させていただく。 今回の先生はこちら。 www.yurufuwase.com なにをもって「優れている」かというと、 優れているの定義 書き手として再現性がある 読み手として楽しめる 優れているポイント 独特なフォント 引き込まれるタイトル 文字数が多いのに読み切れてしまう文章 公式情報の引用 自分なりの言葉 他の記事への誘導 詳細 独特なフォント PC 再現度1 オリジナリティ5 ポイント この人の記事は最初PCで見た。 ついつい読む気にさせられたのは、普通じゃないフォント。（失礼） で…

まだまだ雑魚だけど、1日のアクセス数が100を超えたので、ここまでの足跡を記録にしてみた

ブログを始めて約1カ月。 今日初めて1日で100アクセスを記録した。 この1週間でアクセスを気にするようになり、いかにこの赤枠部分をクリックしないようにする日々。 まぐれかもしれないけど、ブログでの初めての成功体験をして、 気分が良いので、ここまでの足跡を記録に残しておこうと思う。 この記事の目的 「なかなか成果出ないし、ブログ辞めようかな」となった時に、自分を励ますために 現状 アクセス数 6月19日時点 トータル：719 今月：317 今週：212 読者数 読者：4名様 コメント：0 ブックマーク：2 スター：43 行動量 ブログ開始から33日 記事数：123 今までの足跡（時系列で） こ…

「自分の手で」且つ「報われたい」どうしようもない僕のわがまま

最近、Pythonを使ってデータ分析をするのが楽しくて仕方ない。 それはきっと、「なんとなく」が許せない性格からだと思う。 前職では、中小企業のコンサルをしていた。 従業員1〜10名ぐらいの会社の社長と月に1回会ってお話しする仕事。 1人30〜60社担当を持っていたから、客先で話すことは、ある程度パッケージ化されていた。 もちろん、会社によって困ってることは違うから、イレギュラーな相談も降ってくる。 そうなるとぼくたちコンサルが取るのは、それっぽい言葉を紡いで、自分達の型に引き戻すこと。 コンサル=詐欺、口だけ、偽物 というイメージがあるのは、「それっぽい言葉を紡ぐ」からなんだと思う。 もろち…

「もし1万円もらったら、なにに使おうか？」と考え事を始めたら、壮大な幸福論に飛躍した

いま、人生でTOP（いや、WORSTか。）レベルにお金がないので、 「もし1万円もらったら、なにに使おうか？」なんて、考え事を始めてしまったので、せっかくなので書き留めておこう。 思いつくままに使い道を挙げてみる 遠出する ホテルに泊まる ホテルでコーヒーを飲む 彼女とお母さんにプレゼントする 株の資金に回す 新しいKindleを買う 銭湯に行く なんと欲の少ないこと。（笑） 「お金がないんだ」と自分に言い聞かせているせいか、欲望のレパートリーが減ってしまったのかもしれない。 銭湯なんか500円あれば入れるだろうに、それさえできないと言い聞かせているなんて、想像力が「貧しく」なっている・・・。…

groupbyはまとめるのが仕事で、まとめた結果をわざわざ表示してくれないから厄介だ

ぼく的、pandasの落とし穴groupby()について、まとめてみました。 使用データ 実現損益履歴 やりたいこと 銘柄別の実現損益データを見たい 実装 # ライブラリとファイルの読み込みimport pandas as pddf = pd.read_csv('realized_pl.csv', encoding='shift-JIS') # データの確認df.head() # 銘柄名でグループ化した新たなdataframeを作るgrouped_df = df.groupby('銘柄名')grouped_df grouped_dfの実行結果 あれ？ あ、print()すれば良いのか！ pri…

人気ブロガーが書いた『ネットの中心でファクトを叫ぶ』は、マーケティングの勉強と割り切って読むべき

週に1度オンラインで参加している読書会のために、 PrimeReadingで面白そうなものはないかと物色していたら目に留まった本書。 いかにもな「売りまっせ」タイトルに半分呆れながらも、300ページという手ごろなボリューム、「ぶつ切り読み」できそうな構成から、目を引いた箇所を読むことに。 読む目的 WEBマーケティングを学ぶため （人を引き付けるライティング法を学ぶため） 読んだ箇所 第3章「喫煙はあおり運転と親密な関係があった！をエビデンスから」で 読んだ感想 インスタントな学生論文 もう少し詳細に 「エビデンス」と耳障りのの良い言葉を使っているが、データソースはすべて一般にダウンロードでき…

ロイヤリティって捉えどころのない言葉だけど、顧客満足度となにが違うのか気になったので調べてみた

kaggleで、Elo Merchant Category Recommendation Kaggleをやっていて、 'Loyality score'という言葉が出てきて、（予測対象なので当然だが、） 「ロイヤリティ」って聞いたことあるけど、なにを指している言葉なのかはっきりしなかったので、調べたことをまとめてみる。 ロイヤリティってなに？ 顧客があるブランドとか、商品、サービスに対して感じる「愛着」 ロイヤリティの用途 ロイヤリティが高いと、 リピート率が上がる（解約率が下がる） 顧客単価が上がる 口コミによる拡散が増える ロイヤリティと似てる言葉 顧客満足度（Customer Sati…

ビン分割って言葉は難しそうだけど、やっていることは結構身近で簡単だった

kaggleで機械学習をしている中で、「ビン分割」という単語を見かけたので、知識のインプットと実装をしてみた。 ビン分割って、たぶんこういうもの インプットをする前に、「ビン分割」という字面からだけで、こんなものだろうと予想。 ビン分割とは、なにかを分けること 根拠は、ヒストグラムの描画をするときにの引数bins（階級みたいなのを言うのかな） 要は、分割するってことだから、分割することに意味がある 1～100を5分割した（1~20,21~40,41~60,61~80,81~100）これもビン分割？ ビン分割ってなに？ 数値データを適当な境界で区切りカテゴリデータ化すること ビン分割の具体例 「…

どでかいデータのアップロードはできず、GoogleColaboratoryは万能ではないことがわかった

機械学習をする中で、今日までGoogleColaboratoryは万能であると信じていた。 90分、12時間ルール、ファイルや標準以外のライブラリは、毎回インストールしないといけないなどの、デメリットはあったが、問題なくGoogleColaboratoryで完結できた。 しかし、今回はGoogleColaboratoryではどうしようもないケースに遭遇したので、備忘録としてメモメモ。 今回の問題 どでかいデータはアップロードできない 対象のデータ 驚異の2.65GB！ いつも通り、以下の手順で。 ローカルにファイル（zipファイル）をダウンロード ↓ GoogleColaboratoryにアッ…

どうしてプログラミングをするんだろうと考え始めたら、壮大な考え事に発展してしまった

プログラミングは楽しい。たまに、1つのエラーが解消できず、平気で数時間経っていることを踏まえても楽しい。ただ、たまに手段が目的化してしまっていると感じる時がある。まず、初めに「プログラミングは手段である」と結論付ける。プログラミングが生まれた背景には、タートルネックの男とその友人のこんな会話があったと思う。J：「手作業で何時間もかけてるって、ばかばかしくない？」W:「うん、ばかばかしいよね。もっと楽にできる方法ないかな・・・」社会人はまだ3年目だが、社会の「もっと効率化できるだろ、IT（プログラミング）で」と突っ込みたくなるシーンはいろいろ見てきた。週次で、実績を作成するお客様先での活動内容を…

自分なりにストーリーを作り、手を動かし、外れ値について再度理解を試みた

「外れ値は、確認次第除外すべし」とは一概には言えないかもしれない - ぺーぱーの日々 前に外れ値について調べたけど、わかったようなわからないような感じなので、自分なりにストーリーを作って、手を動かしてみて再度理解してみようと努めてみた。 外れ値は、邪魔者だと認知されている。 統計とか、データ解析の世界では。 そもそも統計とかデータ解析の目的は 正確な全体像を把握したい 「全体像を把握したい」というのがイマイチぴんとこないので、 具体例で考えてみる 全国の18歳男子の平均身長を知りたい ↓ （全員を調べるのは現実的に難しいから） ↓ サンプルを集める ↓ それを基に ↓ 「全国の18歳男子の平均…

「外れ値は、確認次第除外すべし」とは一概には言えないかもしれない

「外れ値は除外すべし！」と統計や機械学習ではよく耳にする（気がしている）。 外れ値の論理的な理解はさておき、いつものごとく実現損益データを使って実装してみる！ 目的 外れ値の除外 やりたいこと 実現損益データの実現損益額から、外れ値を除外する 使用するデータ 実現損益履歴 外れ値を除外する前の実現損益 外れ値を除外した後の実現損益 外れ値を除外する前の実現損益額 実装したコード # データの読み込みdf = pd.read_csv('realized_pl.csv', encoding='shift-JIS')# 目的の列のデータ型を変換df['実現損益[円]'].astype(str)df[…

今週の運用実績（6/13~6/17）

今週の実績 日経平均 確定損益 含み損益 個別銘柄進捗 コメント 今週の実績 日経平均 25,963円 【前週末比 -1,861 円】 確定損益 -9,810円 今週の実現損益 含み損益 なし 個別銘柄進捗 なし コメント 先週の予想通り（3,000円の壁を超えるパワーは見受けられない）、2,800円まで跳ね返されてしまった。 終値ベースでは2,800を割り込んでいないものの、設定していた損切ラインを割り込んだので、渋々損切。 でも、これで新しい銘柄選びに専念できるとプラス思考転換！ 土日を利用して、来週以降投資する銘柄選定をじっくり行いたい！ 今週末はやることいっぱいだ＝＝！！

前職時代に「ショートカットキーの鬼」と呼ばれていた記憶を思い出して、よく使っていたショートカットキーをまとめてみた

前職はコンサル会社に勤めていて、「お前パソコン操作早くね？」とよく言われてた。自分では当たり前に使っていたショートカットキーなどの小技も、できて当たり前じゃないのかな？と褒められるたびに、嬉しくなっていた。 今はもっぱらPythonメインの日々なので、備忘録として当時使っていた小技をまとめようと。 はじめは、Office3種（Excel、PowerPoint、Word）について書こうと思ったが、被りが多いのとPowerPoint、Wordに関しては、それほどレパートリーがないという理由で、Excelのみを取り上げることにした。 よく使ってた小技（使用頻度順） Excel よく 動作 内容 Es…

初学者を卒業するべく、aggregate関数を使いこなせるようになりたい！

はじめに aggregate関数が、脱・初学者のカギを握っているのではないかと思って、とりあえず実装してみた。 やりたいこと aggregate関数を使いこなして、スマートなコーディングをしたい 基本 aggregate関数とは 複数の処理を一度に処理できる関数 イメージ あるデータの、 平均も知りたい、 中央値も知りたい、 標準偏差も知りたい、 ってときに、 aggregate関数を使えば、 一気に3つの処理ができる！のではないかと期待。 実装 いざ、実装！ まずは、スモールスタート。 こんな感じのDataframeを用意。 コード df = pd.DataFrame({'X': [0, 1…

はてなブログランキングからタイトルの付け方を分析してみた

はじめに ただブログを書くのにも飽きた。 やっぱり、時間をかけて書いたものは読まれたい！ という時期に差し掛かり、「ブログ PV 増やす」などで検索すると、 「タイトルが重要！」という主旨の情報がよく見られたので、今回は人気記事のタイトルを分析したみた。 調査対象 データソース：週刊はてなブログ調査 ブクマ数ランキング 期間：2022年1月第1週～2022年6月第2週 サンプル数：660タイトル 目的 読まれる記事のタイトルの傾向を知る 知りたいこと どれくらいの文字数か どんなキーワードがよく使われているか 結果 タイトル一覧（一部抜粋） 厚生年金が支給停止だから月収47万円以上？ ビールが…

コンテンツマーケティングがすごい会社は、SNS頑張っていないことがわかった

最近、「コンテンツマーケティング」に興味を持ったので、ネットで情報収集していて、一つの仮説を立てた。 その名も！ 「コンテンツマーケティングのプロ、SNSそんなに力入れていない」説 サイトの情報（コンテンツ）が素晴らしくて、どんな会社が運営しているのかを運営者情報とか、会社のSNSを覗いたりするのだが、そうした時にSNSしょぼくね？と感じることがよくある。 そんな仮説を検証すべく、今回はコンテンツマーケティングを生業としているプロ（企業）は、どれくらいSNSに力を入れているのかを調査してみた。 コンテンツマーケティングがすごい会社の基準 SNSの状況 調査時期 上位5社のTwitter状況 分…

【機械学習・Eli5】「5歳児にでもわかるように教えてあげる」という名前の由来に惹かれて。

ELI5とは 一言で 「解釈する」とは そもそも「モデル」って？ つまりELI5とは アウトプットイメージ 先にアウトプットを確認 キーワードから内容を類推 ELI5を実装 目的 得たい結果 実装方針 実装コード 実行結果 予測精度 特徴量と重要度の一覧 特徴量と重要度の一覧（Dataframe） 特徴量と重要度の一覧（テキスト） まとめ 参考サイト eli5でモデルの解釈 – S-Analysis kaggleで勉強しているとeli5というライブラリを見かけました。 どうやら、「5歳児にでもわかるように説明して」というのが名前の由来らしく、とってもユニークで、人間らしくて、ぜひモノにすべく、…

モデルの概要の見方

Layer (type) 層の種類 Output Shape Param# Connected to まとめ 参考サイト kaggleを使っていると（お手本コードの写経）、最終的にこんな感じの結果を得られるのだが、見方がわからないので、画像に出てくるキーワードがなにを指しているのか、調べた内容をまとめておこうと思います。 パッチワークのように、つぎはぎを合わせた知識なので、あっている保証はありませんが。。 モデルのフィッティング後 Layer (type) （左）モデルの名前 （右）層の種類 層の種類 Input Layer（入力層） Embedding（隠れ層） GRU（ゲート付き回帰型ユニ…

【Numpy】[:, 0]って、どういう意味？

はじめに やりたいこと [:, 0]の意味 [:, 0]の実例 配列の先頭の値を取得 実行結果 各配列の先頭の値をすべて取得 出力結果 各配列の真ん中の値をすべて取得 実行結果 各配列の最後の値をすべて取得 出力結果 参考サイト はじめに kaggleのこちらをやっていたときに、 val_preds[:,0] こんなコードが出てきました。なんとなく、 []があるからスライスしているんだな スライスしてるってことは、一部を取り出してるんだな 0が良くわからん！ という印象を受けました。 そこで、今回は[:, 0]の占める意味、どんな使い方ができるのかを、まとめようと思います。 やりたいこと [:…

リスニングにおすすめの映画10選

はじめに レベル別おすすめ映画10選 レベル目安表 初級者向けおすすめ映画3選 モンスターズインク アナと雪の女王 ファインディングニモ 中級者向けおすすめ映画4選 ローマの休日 ターミナル ホームアローン 魔法にかけられて 上級者向けおすすめ映画3選 英国王のスピーチ プラダを着た悪魔 ハリーポッター 映画勉強法の4ステップ まとめ はじめに リスニング力をつけたいのであれば、映画やアニメを教材にするのがおすすめです。 しかし、どの作品を教材にするかが重要なります。ジャンルごとに難易度が変わります。ざっくりですが、ジャンル別の難易度です。 アニメ・ディズニー映画・・・初級者向き 恋愛・ヒュー…

【株価見すぎ防止！】マネックス証券株価通知メールを活用しよう！

前提 初期設定の手順 マネックス証券にログイン MENU>投資情報>ツールの順にアクセス マッチボード500を選択 メールアドレスの登録 配信時間と銘柄の選択 まとめ 「株価が気になって、仕事が手につかない・・・」というのは、株を始めた人のあるある。ぼくも初めたころは、株価を1日100回は覗いてました。汗 そんな「株価の見すぎ」を防止するために、マネックス証券の「株価定刻通知メール」機能をご紹介します。 画像のように、設定した時間に登録した銘柄の株価をお知らせしてくれるという便利な機能です。 取引は基本楽天証券でやっていますが、この通知機能が便利で、マネックス証券の口座を開設しました。 サンプ…

ヒストグラムに正規分布曲線を重ねたそれっぽいグラフを描きたい！

こんな感じのグラフを見ると、「なんか分析してる」って感じしますよね？（語彙が乏しくてすいません。） 下のような手順で、画像のようなグラフを描画してみようと思います。 ヒストグラム コード import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 対象データ(平均0、標準偏差10の正規乱数を1000個生成)x = np.random.normal(0, 10, 1000)# figureを生成するfig = plt.figure()# axをfigureに設定するax = fig.add_subplot(1, 1, 1)# axesにplotax.hi…

TOEIC900点を取るまでにやったこと

はじめに 今の英語力 全盛期の英語力 900点までの軌跡 900点を取るために必要な能力 スピード 要領の良さ パートごとの対応 TOEICに必要な勉強 必須単語帳を1冊暗記する 最新の過去問3回分は解く 過去問は60分でやる おすすめの勉強法 Listening ディズニーのアニメで学ぶ Shadowing Reading 童話を読む NHK Englishでニュースを読む 英英辞典を使う Speaking とにかく真似をする 英語で独りごとを言う おわりに はじめに まず、お伝えしますが、ぼくはTOEICの専門家ではありません。毎回のように受験して、満点を目指すようなTOEICマニアではあ…

【実体験】英語で人生変わった話

一時英語にはまっていたので、その時のことを書こうと思います。 「どうして英語にハマったのか」を中心に書いているので、「英語を話せるようになりたい」「英語の勉強法を知りたい」という方は、こちらの記事を参考にしていただければと思います。（準備中） 現在の英語力 全盛期の英語力 英語を勉強するようになったきっかけ 浪人時代の苦労 編入合格までの勉強法 とにかく過去問 英英辞典を使う 英語で独りごとを言う iPhoneは英語設定 英語をやっていて良かったと思うこと 自信がついた 世界が広がった 表現が豊かになった まとめ 現在の英語力 準備なしでもTOEIC700点は取れる 字幕なしで6割ぐらいは聞き…

【実例付き】株1年目の失敗

大学生に始めた株式投資。かれこれ、4年目に突入。 元本が少ないからか、いわゆる「破滅」を経験することなく、楽しく続けてこれています。 「株でも始めようかな」と弟から相談を持ち掛けられたのを機に、自分の株1年目を振り返って、当時の淡い失敗談をまとめて教えてあげようと思い、現在に至ります。 下の記事で、これまでの運用実績をまとめているので、興味があれば覗いてみてください。 【Python】株式投資の運用実績を可視化 - ぺーぱーのまなび 繰り返した失敗3つ 株価の見過ぎ なんとなく買い 小さく買って普通に負ける 失敗を繰り返した原因 不安 1秒でも早く買わないと損 「もったいない」精神 解消した方…

【Python】株式投資の運用実績を解析（データ収集編）

知りたいこと これまでトータルいくら勝ったのか（負けたのか） 年ごとにいくら勝ったのか（負けたのか） 月ごとにいくら勝ったのか（負けたのか） 銘柄ごとにいくら勝ったのか（負けたのか） 成績の良い銘柄と悪い銘柄は 勝った額・負けた額の大きな取引 損益率の高い取引 年、月ごとの損益率 トータルの勝率、負け率 どれくらい保有しているのか 成績の良い保有期間はどれくらいか 実績からわかること 実装コード 知りたいこと これまでトータルいくら勝ったのか（負けたのか） 111,599円 年ごとにいくら勝ったのか（負けたのか） 約定年毎の実現損益 月ごとにいくら勝ったのか（負けたのか） 約定月ごとの実現損益…

今週の運用実績（6/6-10）

今週の実績 日経平均 確定損益 含み損益 個別銘柄進捗 コメント 今週の実績 日経平均 27,824.29 円 【前週末比 +62.72 円】 確定損益 なし 含み損益 +2,100 円（+0.72 ％） 【前週末比 +2,100 円】 個別銘柄進捗 ノジマ（7419）：+2,100 円（+0.72 ％） コメント ノジマ（6/6~6/10） 4日中3日、前日比終値下げる 終値ベースで、2,900円を維持しているが、3,000円を超えるエネルギーはなさそう

コンサル会社で学べたこと

退職して2カ月がたち、先日前職の上司と食事に行く機会があったので、この機会に前職のコンサル会社で2年間働いて得られたものを整理しておこうと思う。 もし、この記事を新卒就活者、コンサル会社に転職を考えている人の参考になれば、嬉しい。 しかし、結論を先に伝えると、コンサル会社に2年勤めたぐらいでは、THEコンサル力はつかない。 とはいえ、ビジネスマンとしての素地、コンサルとして重要なことは学べたと思うので、最後まで読んでほしい。(;'∀') 前職での職歴 入社まで 1年目 2年目 前職で得たもの ビジネスマナー 名刺の渡し方 電話、メールのやり方 営業力(基礎) 営業の本質 テレアポ ヒアリング力…

【男性限定】新大阪駅構内のトイレ情報

大阪の玄関口、新大阪駅。 男性トイレの情報をお届け。 基本情報 ユニクロ近く 御堂筋～JRの導線上にあるため、混みがち 大きい方は、埋まっていることが多い アントレマルシェ近く 西の端にあるため、空いている お土産を買う前の利用がベスト マクドナルド 新大阪阪急ビル店横 マクドナルド新大阪阪急ビル店のすぐ隣 大きい方は1つしかないので、注意が必要 味の小路横 1階にあるため、わかりづらい 基本空いているが、ご飯時は混みがち おすすめのトイレ 基本情報 3階 3ヶ所 2階 1ヶ所 1階 1ヶ所 ユニクロ近く ユニクロ前 場所 ユニクロの近く キャパ 小：7 大：6 混み具合 4（やや混みがち） …

ぼくを支えてくれる4冊

はじめに ぼくの4冊 アルケミスト 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 1440分の使い方 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 幸福論 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 獣の奏者 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと おわりに はじめに ぼくの4冊 アルケミスト タイトル アルケミスト 夢を旅した少年 著者 パウロ・コエーリョ URL https://onl.sc/89LKuHD 概要 羊飼いの少年が夢で見た宝物を探す冒険譚 好きな一説 「世界の言葉を理解する」 なぜ必要か 少年であ…

いつか言ってみたい英語辞典

映画やドラマで出てくるセリフの中から、「いつか言ってみたい！」と思うフレーズをご紹介。 辞書の使い方 It's like a war, between what you know...and what you believe. .who do you think wins? I shall have to go deep. (Deep? Into what?) Myself. Til death us do part. Twice, in this case. It is no easy thing for a great mind to contemplate a still greater…

google colaboratoryを使うメリット、デメリット

いつもお世話になっているgoogle colaboratory。 最初は、かっこよさからvisiual studio codeとか、jupyter labを使っていたが、環境構築で躓いて何時間も足止めを食らうということも少なくなかったので、google colaboratoryを基本使うように。 そこで今回は、google colaboratoryを使うメリット・デメリットをまとめた。 デメリット 時間が経つと接続が切れる 90分ルールと12時間ルール 接続を切れることの障害 データの管理はGoogleDriveでやらないといけない メリット すぐに使える なんと言っても無料 まとめ デメリッ…

kaggle APIをやっと使えるようになった。

散々苦しめられたkaggleAPIでのデータダウンロード。 同じように苦しまずに済むように、kaggleAPIを使ってデータをダウンロードする方法をここに記す。 事の発端 実行環境 操作手順 下準備 kaggleAPIをインストール kaggleサイトにログインして、Tokenを取得 kaggle.jsonファイルを指定の場所に保存 使えるかを確認 データの取得 コンペ一覧を取得 ファイルの一覧を取得 ファイルを一括ダウンロード（APIコマンドを入力） 注意点 参考サイト 事の発端 ある時、データをダウンロードしようと、電話認証でエラーが発生。 電話認証エラー画面 以前送られていた認証コードを…

英語はできたほうがいい理由

プログラミングで勉強していると、日本語だけの調べものには限界を感じることがたまにある。調べている内容が高度だから、それとも調べ方が下手なのかはわからないが、そういうときに、「英語での検索結果は、日本語の50倍近く違う」という言葉を思い出す。 そこで今回は、調べものをするときに、英語を使ったほうが良い理由を考えて、まとめてみた。 得られる情報量が段違い 実証 わかること 基本英語のサイトも多い 英語のサイト 日本語vs英語 google翻訳使えばよくね？ ページを翻訳する方法 注意点 まとめ 英語はできた方が良い理由 別に日本語でも良い理由 結論 得られる情報量が段違い 実証 googleで「プ…

どうして次元削減が必要なのか

どうやら、次元削減というのが、機械学習では重要らしい。データの前処理で。 ということで、以下の流れで、次元削減について理解してみる。 いろんな次元のグラフ いろんな次元のグラフを眺めて 次元削減とは 使用するデータ 次元削減の実行 実装したコード 結果からわかること まとめ 参考サイト いろんな次元のグラフ 1次元 2次元 3次元 4次元 いろんな次元のグラフを眺めて 1次元（数直線）、2次元（折れ線グラフ）は、なじみがある 3・4次元は見たことなくて、グラフの見方がわからない・・・ 次元削減とは 先ほどの感想の2番目、「高次元のグラフは、なに書いてあるかわからない」問題を解決させるためにある…

legend()がいるのといないの

plt.legend()、たまに描画で見るやつ。 legend（伝説）という字面に引っ張られて、その存在は目を引くが、実際のところどんな役割を果たしてくれているのか、そもそも必要なのか、を知らない。この機会に、以下の内容をはっきりさせる。 lengend()は必要なのか lengend()の役割 legend()は必要なのか 「サイン・コサイン・タンジェント」でおなじみの、サインとコサインの曲線を、legendあり・なしで描画してみる。 共通コード import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2*np…

xticklabelsがあるのとないの

たまに見かける .set_xticklabels 。 よく理解せずに、つかっていたので、今回は.set_xticklabelsがあるのとないのとでどう変わるのかを実装してみようと思う。 使用するデータ https://www.kaggle.com/code/paperflknriow/data-exploration-on-nyc-airbnb/edit ticklabelsなし コード viz_1=sns.barplot(x="Host_ID", y="P_Count", data=top_host_df, palette='Blues_d')viz_1.set_title('Hosts w…

オブジェクト指向がわかった気がする

数字が欲しいのに、<class '・・・'>みたいなのが、結果として返ってくることが多くて、これはどうやら「オブジェクト指向」を理解しないとこの食い違いは、解消できないぞ、と常々思ってきた。 ある時、オブジェクト指向の糸口がつかめた気がしたので、これまで実装してきたものを頼りに理解を深める。 コードを実況中継 人間編 ロボット編 （）があるのとないの 人間編 得られた結果 ()なし ()あり 得られた結果を言い換えると ()なし ()あり 属性とメソッド print(print)print(type(print)) わかったこと 参考サイト コードを実況中継 人間編 class Person:…

投資パフォーマンスを分析してみた

やりたいこと 可視化結果 分析結果 結果からわかること まとめ 参考サイト やりたいこと 勝ちと負けの可視化 実現損益の推移 成績の良い株価は●円台か 実現損益に影響を与えているのは、なんの要素か 相性の良い銘柄はどれか いくらの銘柄をよく買うのか 可視化結果 勝ちと負けの可視化 勝ちの回数： 95 負けの回数： 78 勝ちの平均： 3432.2842105263157 負けの平均： -2749.5897435897436 勝ちのヒストグラム 負けのヒストグラム https://docs.google.com/document/d/1rzeh0bqDvywNcmgOBw6PVu68esJwZc…

どのアルゴリズムを使ったら良いの？

pythonには、いろんなアルゴリズムを使えることがわかった。 そうなると、直面するのが、「どのアルゴリズムを使えばいいのか」問題。 チートシート 参考サイト チートシート Scikit-learn 英語だが、カラフルで直感的にわかる SAS Institute Japan 日本語で書かれているので、学習あり、学習なしのマトリクスがわかりやすい Azure Machine Learning Azureを使う人には、必須 参考サイト 機械学習においての分類とは？代表的なアルゴリズムやメリットも解説！ AI専門ニュースメディア AINOW

python×株式投資

結局、pythonを始めた理由は自分が興味のある領域をかなえられそうだから。 その1つが、投資（株）への活用。 改めて、pythonを使って投資にどう活用できるのかを整理する。 活用シーン 分析 データ収集 データ集約 売買自動化 分析 過去の取引結果を可視化 相性の良い銘柄の特徴を把握 データ収集 特定の銘柄のニュースサイトのコメントを収集 企業サイトのプレスリリースを自動収集 SNSのコメントを収集 データ集約 特定のサイトに情報を集約 売買自動化 売買を自動化 優先順位付け 分析＞データ収集＞データ集約＞売買自動化 正直、売買の自動化はさして興味がないので、できなくても良い。 まとめ い…

不正検知に使われるアルゴリズム

機械学習の分類領域で活用されている不正検知。 お金を扱う金融系の企業にとって、不正検知はサービス運営の生命線と言えると思う。 GMOの公式サイトに、どんなアルゴリズムが不正検知の機械学習に使われているのかをまとめていたので、参考にさせていただいた。参考サイトの表は縦に伸びて見づらかったので、所々文言を編集して再度表にしてみた。 不正検知に使われるアルゴリズム一覧 Google Sheets: Sign-in 参考サイト https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/ml-fraud-detection/

手書き文字の認識を実装してみた。

python×機械学習で、手書き文字の認識を実装してみました。 使用データ やりたいこと scikit-learn付属のデータセットの”手書き文字”の表示やデータセットの確認を行う 実装内容 from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn import svmfrom sklearn import metricsimport matplotlib.pyplot as pltdigits = load_digits()# digitsデータセットはdir()で調べることができます。print(dir(digits))print(digit…

迷惑メールの分類を実装してみた。

機械学習でできる5つのうち、分類の実装にうつる。 分類の代表的な活用シーンとして、迷惑メールの分類が挙げられる。 今回は、以下の3つのアルゴリズムを使って分類してみる。 「ナイーブベイズ」 「パーセプトロン」 「ロジスティック回帰」 使用データ やりたいこと 実装内容 得られた結果 結果わかること まとめ 今後の課題 参考サイト 使用データ kaggle の「sms-spam-collection-dataset.zip」 https://www.kaggle.com/uciml/sms-spam-collection-dataset やりたいこと そのメールが迷惑メールかそうでないか、を分類…

構成の作り方（機械学習のアウトプット用）

機械学習のアウトプットをこのブログでやるなかで、毎回コンテンツがばらばらで統一感がなく、同じ材料を使って各手法の精度を検証するのにとても収まりの悪さを感じていたので、「理論株価」に関する論文をネット検索して、その論文から構成の作り方を学ぼうと思った。 論文だから、信頼できるというものではないが、専門家のチェックが入っている点から、気分で記事を書いているそこら辺のネット情報よりはいくらか信頼できるかなと思い、今後機械学習のアウトプットする上での構成の作り方を参考にさせてもらうことにした。 構成例 今後の構成 構成例 https://sigfin.org/?plugin=attach&refer=…

株価予測の振り返り

3種類のアルゴリズムを使って、株価予測を行ってみました。 実装したものの、結果が得られなかった2つを含めると、5種のアルゴリズムを手を動かしてやってみたことになる。 結果が得られなかったアルゴリズムとその理由 LightGBM →出力中に接続が途切れるのを繰り返し断念 LSTM→評価指標の結果が得られず（エラー解消できず断念） 共通条件 対象銘柄：ノジマ（7419.JP） 学習用データ：2018-01-01~2021-12-31 テストデータ：2022-01-01~2022-06-03 データソース：pandas.Datareader 'stooq' 評価指標：RMSE、R2 予測精度 アルゴ…

株価予測をやってみた（XGBoost）

XGBoostを使って、株価予測を実装してみました。 実装したコード # ライブラリのインポートfrom datetime import datetime, timedeltaimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas_datareader import dataimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# ワーニングを非表示にする設定(任意)import warningswarnings.simplefilter('ignore')# 最大表示行数の指定(任意:ここでは10行を指定)…

予測精度の指標

予測モデルの良し悪しを判断するために、いろんな指標がある。 小さいほうが良いもの、大きいほうが良いもの、0～1を取るもの、上限はないもの、いろんなものがあるので、整理した。 評価指標の一覧 参考サイト 評価指標の一覧 Google スプレッドシートを読み込んでいます 参考サイト https://predictionone.sony.biz/cloud_manual/tips/eval_reg/index.html ［損失関数／評価関数］平均二乗誤差（MSE：Mean Squared Error）／RMSE（MSEの平方根）とは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT 機械学習の回帰・分類精度に…