パパ◆DB界隈
13年過ごしたリサーチ業界から、ECサイト系DB業界へ転職して早1年。 全くの未経験だったので、必死に知識と技術を取り入れる日々を過ごし、気が付いたら1年経っていた・・・というのが正直な感想です。 そんな1年を振り返ってみようと思います。
知人から楽天モバイルについて「正直どうなの？」という連絡がチョイチョイ来る。 それだけ気になる人が増えてきたということなのでしょうか？ なので、個人的な感想を書きました。 ------------- 【前提】 ・元々はドコモを約20年利用。 ・度重なる値上げに不信感を持ち、楽天モバイルをお試し→メインに切り替え -------------- 【楽天モバイルを4年使った感想】 ●安い ・ドコモの時と比べて5千〜1万円くらい。 ・スマホでネットをメッチャ使う人なら、それ
実際に手を動かしながら、データベースやビッグデータを処理する練習をしてみたい場合に、個人的におススメだと思う 1 冊をご紹介。 ■背景 今の会社への転職を決めたとき、 ・ビッグデータ（購買データ、アクセスログ） ・SQL という 2 つの未経験事項を抱えていました。（転職時のお話はコチラ） 知識は本を読めば得られるけど、やはり実際にデータをいじって感覚を掴みたいなと思いました。 そこで選んだ一冊がこちら、 『前処理大全 データ分析のためのSQL／R／Python実践テ
Twitter でフォローしている ぺぷりさん（@pepuritan）のインスタ投稿 を見て、「パイナップル豆乳ローションプレミアム」なる商品に興味を持ったオッチャンです。 そこで見つけた「パイナップル豆乳 除毛クリーム」を衝動買い。 人生初の除毛・脱毛系クリームに挑戦しました。 肌質・全体的に超敏感肌（皮膚科医 談） ・額は混合肌 －皮膚科医から受けた指導－ ・洗顔フォームは女性用のものを使用 ・市販の保湿剤は厳禁（余計な成分が刺激になるため） ・夏は日焼け止め必須 ・
EC業界に飛び込んで約2年。 DBを扱う日々にも慣れ、今や若い人たちにアドバイスなんかをしたりしています。 （偉くなったもんだな） そんな中、業務に関わっていく中で感じた事があります。 それが誰もがデータサイエンティストである必要はないです。 「何を今さら。そんなの当たり前だろ？」と思う方も多いでしょう。 私もそう思います（←オイッ！ ですが、いざ現場を見てみると、 「データサイエンティストになりたい」 「データサイエンティストとして働きたい」 という方を多く目にします。
DataBase も EC も未経験で、EC サイトと購買データを分析する世界に飛び込んだ私。 知らないことばかりで、勉強の日々が続いております(^^; そんな中でも経験が活かせていると思うものの中に、分析設計があります。 ザックリ言うと、分析のために仕様を固めたり、必要な分析を行うために追加して取得して欲しいデータを示したり・・・など。 ただ、大局観というか、全体を俯瞰出来ていないまま分析設計を行おうとする方が少なくないことに、少々驚いたりもしています。 そんな中で感じ
フリーランス（個人事業主）として働いていた 8 年半の間、個人的にも社会的にも様々なことがありました。 それらも踏まえ、私が感じたフリーランスのメリット・デメリット、良かったと思ったこと、辛いと思ったことを書いてみようと思います。 フリーランスのメリット①時間的な束縛がない フリーランスと聞いて最初に思い浮かべる人も多いと思いますが、出勤時間や終電に縛られることなく、1 日を自由に使うことができます。 極端な話、納期さえ守れば何でも OK です。 ②仕事場が決まっていな
EC系DBの世界に飛び込んで、もうすぐ1年半。 その中で、リサーチに対する自分なりの考えが出てきたので、一旦整理してみようと思う。 単純なリサーチは不要、DBでは不足する部分を補えるリサーチは必要ECサイトへの流入経路や、サイト内での行動は、どこのECサイトでも取得できていると思う。そこにあるデータは行動履歴という「事実」で、リサーチでの結果のような曖昧さは残らない。 例えば、広告に対する認知・接触に関する設問。 ここでは、どんなに緻密に設計しても、「実際は見ていないのに
いくら独立するとはいえ、何も考えずに走り出すのは無謀だろう・・・ということで、自分なりに調べたり本を読んだりしながら、開業前に方向性を考えた。 ターゲット層を決める当時、私が個人でやっていけることは、集計しかなかった。 なので、まずはどんな範囲をターゲットにするかを考えた。 まず、処理を行う「難易度」と「データ量（設問数）」の 2 軸から、以下の 9 層を設定した。 この中で、利益がほとんど期待できない「データ量 少 × 難易度 低」（左下）と、必要な設備が個人の範囲を
取引先が予算を減らされたとき、会社は・・・集計会社に勤めていたころ、メインの取引先はリサーチ会社だった。 リーマンショック以降、取引先がエンドクライアントからもらえる予算が減り、とても苦しい状況だった。 普段とても良くしてくれていた取引先の担当者が、「本当に予算がないんだ。申し訳ないけど、この金額でなんとかお願いできないか。」というお願いをしてくるようになった。 割合的には、5 回中 3 回が値引きのお願い、1 回が提示額のまま、1 回が余っている予算を上乗せしてくれるとい
13年過ごしたリサーチ業界から、ECサイト系DB業界へ転職して早1年。 全くの未経験だったので、必死に知識と技術を取り入れる日々を過ごし、気が付いたら1年経っていた・・・というのが正直な感想です。 そんな1年を振り返ってみようと思います。 転職しようと思ったキッカケ以前の私は、集計を中心に、リサーチ業界でデータの前処理や加工などの仕事を個人で受けていました。 業界としては、リーマンショック以降、会社の統廃合などで業界再編がしばらく続き、コスト削減のために中小のリサーチ会社も
今後も在宅勤務が続きそうなので、座ってばかりも良くないだろうと思い、立ったままＰＣ操作ができるように台を買ってみた。 折りたたみ ノートPCスタンド Z型に折りたたまれている状態から、3点の角度を調節して高さと代の角度を調節する仕様。 強度はちょっと不安を感じつつも、体重をかけるようなことをしなければ大丈夫そう。 マウス用の台は、息子がちょっといじったら手前に傾くようになり、自然とマウスが動くようになった（笑） 値段を考えれば十分満足できる一品。 とりあえず、しば
ウェイトバックの計算、間違っていませんか？では、ウェイトバック集計の設定に使用するウェイト値の算出方法について、 実数値のウェイトバック集計に注意では、実数値のウェイトバック集計を行う際の注意点について、それぞれ書きました。 今回は、ウェイトバック集計はどうやって行われているのかを書こうと思います。 私個人の経験になりますが、一般の書店で見かけるようなリサーチに関する本で、「ウェイトバック集計とはどういうものか」について書かれているのは見たことがあっても、「どのように行う
最近は、 わからないことでもすぐにネットで検索して調べることができます。 ただ、 ウェイトバックの方法として「実数値にウェイト値を掛ける」という間違えたやり方を載せているサイトがあったので、今回は、それの何がマズイのかを書こうと思います。 実は 2011 年頃、 大手調査会社が配布していた集計ソフトにおいて、この間違った方法でウェイトバック集計を行っていると思われる集計結果を確認しています。 ※現在はどうなのかわかりません。 まず、集計結果にウェイト値を掛けてウェイトバ
今回は「ウェイトバック」についての話です。 これは、平均値と並んで間違える方が意外と多いです。 （関連記事：平均値の計算、間違っていませんか？） データ分析を行う際、調査によって回収したサンプルの数が多いに越したことはないのですが、それでは手間とコストがかかりすぎてしまいます。 （国勢調査を自腹で行うことを想像するとわかりやすいかと思います。） そこで、例えば人口構成比に合わせて調査結果を分析したい時などは、回収したサンプルの構成比を、別の構成比に補正して集計することが
突然ですが、 みなさんは平均値をどのように扱っていますか？ ええ、単純に足し算して割り算して出すアレです。 この仕事をしていると、 「●～▲までの平均値を出してください。」 という指示を頂くことがあります。 「甘さ」とか「苦み」とかの評価点の平均値とは別に、「味全体」としての評価点の平均値が見てみたい・・・などですね。 で、親切な方はその計算方法までご指示を下さるのですが、その指示が間違っていることが多いんです。 どのように間違っているのかというと、 「甘さ」や「苦み
数年前にユーザー辞書の導入を試みるも、あえなく挫折。 新しい言葉などの分析に不便を感じ、MeCabの利用を諦めたが、 Pythonへの再チャレンジを機に、再びチャレンジしてみた。 OSはWindows10（64bit）。 どん底から這い上がるまでの記録を参考に作業した。 mecab-ipadic-NEologdのダウンロードこのサイトの右上の方にある緑のボタンから「Download ZIP」を選択して、 mecab-ipadic-NEologdをダウンロードした。 辞書
