いいもんつくったーいいもんつくったースマートフォン用の表示で見るいいもんつくったー2020-01-20複数の列でセル改行されているcsvファイルを分割するツール作った度々物議をかもすExcelのセル結合、セル改行。何度お願いだからセル結合だけはやめてと言っても辞めてくれないのが人間の性。解決方法セル改行されているcsvファイルを分割するツールを作りました。使い勝手はこんな感じです。普段Rを使わない方はちょっとだけ前準備が必要です。Rstudioをインストール下記おまじないをRstudioのコンソールに打ち込んで、ライブラリをインストールinstall.packages("shiny")install.packages("DT")install.packages("tidyverse")下記おまじないをRstudioのコンソールに打ち込んで、ツールの実行library(shiny)runUrl("https://github.com/Ry87/SeparateCellsApp/archive/master.tar.gz")コード下記に置いてますが、R・Shiny話す方向けにコード解説もしておきます。今を知る今週の気になった平積み4冊を紹介します。人を動かす「直感・驚き・物語」のしくみ「つい」買ってしまいました。一言で言い表すと、ナッジ理論の実践のような本です。製品企画・開発の方は必読です。将来のためにと「勉強しなさい」と言ってもまったくやらない子供たちetc.相手のことを思って一生懸命伝えようとしているのに、なぜわかってもらえないのだろうか...。それは「人が動くしくみ」を知らないから。仕組みと手法について体系的にまとめたのが本書です。やってしまう・思わず夢中になる・誰かにすすめたくなる商品・サービスのしくみとは企画・開発・マーケティング・営業等、幅広く役立つ体験デザイン(UX)の入門書です。「つい」の秘密をわかりやすく解き明かしていきます。巻末には、「つい」の手法を5つのビジネスシーンに活用するやりかたも紹介。期待をしていなかったプレゼンなのに最後はスタンディングオベーションで拍手をしたり。相手が勝手に動いてしまいます。1,650円アイデア量産の思考法これも即買いしました。製品企画・開発の方や、デザイン思考勉強したい方に是非。締め切りが近いのに新しいアイデアが出ない人マーケティングリサーチをやっているのに有益なヒントを得られない人アイデアを考えるために情報収集しているのにヒントが得られない人そんな「努力しているけどアイデアが浮かばない人」のために、新しいマーケティングリサーチ手法の1つである「新奇事象」を通じて「アイデアの種」を大量にゲットしてもらう1冊です。「新奇事象」とは、普通の人が行っているちょっと変わった消費行動や生活行動です。顕在化している既存のものごとの延長線上で起きている事象に目を向けても、新しいアイデアは得られません。一部の人だけが価値を感じている新奇な行動から、「私たちの隠された欲求や不満」を発見し、全く新しいアイデアが生まれるのです。本書では、のべ20万人を超える市場調査から、100人の新奇事象を選出し、着眼点とともに紹介します。DRIVENクリエイティヴシンキングとクリティカルシンキングってあると思うんですが、それをどう結び付けるかが書かれた本です。個人的にはMBA目指してる方に有効な本だと思います。DRIVEN」とは――。「面白い」を汎用化して方法論として昇華させたような本です。インフルエンサー目指す方是非。SNSを使った言葉によるコミュニケーションや、写真や動画の加工・投稿などを通して誰もが自己表現をするのが普通になった現代。」と言われるものをシェアしたいと思ってはいるものの、面白い表現(=みんなに注目される魅力ある表現)をする自信なんてない、という人が大半ではないでしょうか。本書はそうしたみなさんに向けて、「自分なりの」面白い表現を生み出すためのメソッドを提供します。自分の面白さのツボがどこにあるのか知るための「面白さの地図」。自分が無意識に惹かれている面白さを抽出するための「面白さの観察」。その面白さを言語化した「面白さの法則」。これであなたも、自分ならではの「面白いアウトプット」ができるようになります!仕事を、日常を、人生を、もっと楽しくしましょう。今を知る今週の気になった平積み4冊を紹介します。発売前から話題のKaggle本!先行発売だそうです。Kaggleをはじめよう!データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。Python)上級者向けです。過去の自身のデータから未来のデータを予測するために用いられる手法であるが,予測だけでなく,事象の分解・理解に強みを持つ手法でもある。本書では,応用範囲の広い「時系列解析」について,マーケティングやIoTなどの現場における実解析で応用ができるように解説の内容を選定し,手法の基礎的な理論をPythonのサンプルコードとともに解説した。簡単なデータを用いた簡単な課題を例にとり,基礎的なモデル構築の過程を段階的に体験できるように,また,自学により応用範囲を広げてもらえるように,どの場面で,なぜその手法を使うのかを考えられるように説明している。本書では,経済・マーケティングの分野で多く用いられるARモデルに代表される自己回帰型の古典的なデータ解析手法,工学分野の信号処理でも活躍の場面が多いカルマンフィルタに代表される状態空間モデル,IoT分野で活躍の場面が多い異常検知について説明している。解説では、各手法について、より簡単な手法から説明し、各データに対してモデリングがうまくいかない理由とその克服方法を合わせて提示することで、段階的に各手法の必要性を理解できるように心がけている。MySQL集中講座こちらも先行発売だそうです。読んだ感じ、MySQLを初めて使う人向け。オープンソースのRDBMSとして定番のMySQLを2週間で業務レベルの基礎知識を習得できる解説書です。解説は大きく「基礎編」と「運用編」の2つに分け,基礎編では,データベースやSQLに関する基礎知識,MySQLのセットアップ,設定と内部動作のしくみなどを解説,運用編では,運用の基礎知識,バックアップ,レプリケーション,チューニングなど,現場で必ず必要になる実践的な知識をわかりやすく解説します。(データサイエンス入門シリーズ)ヒストグラムの見方から確率論まで幅広く書かれてます。理系大学一年生の基礎でやるような感じです。現実社会のデータを多く扱いながら、データサイエンスの概念と確率の基礎をしっかりていねいに解説。データサイエンスを知るならまずこの本!【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。コンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。今を知る今週の平積み4冊を紹介します。推薦】この本は、「プログラミングの基礎は勉強したけど、アプリは作ったことがない人」に読んでほしいと思って書きました。この本のタイトルの通り、僕はプログラミングをスクールに行って学んだり、会社の先輩に教えてもらったりしたわけではありません。完全に独学でプログラミングを学んでいます。それでも話題になるアプリが作れたのは、僕にプログラミングの才能があったからでもなんでもなく、個人が趣味で一つアプリを作るくらいのことは、最低限の知識を押さえれば、そこまで難しくないのです。仕事で活かすのであれば、プログラミング以外にも、環境構築やインフラの知識が必要だったり、保守性の高いコードを書けたりする必要があります。「初心者が最初のアプリを作る」のに膨大な時間は必要ないのです。Scriptを利用してアプリを作ります。プログラミングも簡単なJavaScriptがわかればOK。実装できてしまいます。これからプログラミングを勉強してみたいと思っている方は、この本で最初の一歩を踏み出してみましょう。自分の手で動かしてみて、少しでもプログラミングが楽しいと思ってくれればうれしいです。この本では厳密性よりも理解しやすさを重要視しています。エンジニアの方で、ちゃんとしたエンジニアが書いたコードで学びたい方には、この本を読むのはオススメしません。この本は、抽象度や、複雑性、保守性には重きをおかず、まずは独学でアプリを作ってリリースしてみたい、難しいことは抜きにプログラミングを体験したいという方向けに書かれています。ディープラーニングの数学AIのブラックボックスを開けよう!ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を「最短コース」で学べます!本書では、ディープラーニングの理解には欠かせない数学を高校1年生レベルから、やさしく解説します。解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、その相関関係を★特製の綴込マップ★にまとめました。Notebook形式で提供しますので実際に動かしながら学ぶことができます。「ディープラーニング」の動作原理を「本当に」理解できる本です。gear)機械学習本ベストセラーの第2版!著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装ディープラーニングの本格的な入門書。3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。今を知る今週の平積み4冊を紹介します。~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。すべての分野を1冊で学ぶことは無理ですので、各分野で深入りはせず基礎的な事項を取り扱っています。データサイエンティストになるための地図と羅針盤のような位置づけとなることをイメージしています。3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習(教師あり学習、教師なし学習とチューニング)の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。本書には、さらに以下の3つの特徴があります。・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる・データ分析の現場で使える実践的な内容(データ前処理など)が含まれている・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんあるこの本に書いてあることを実践し、読み終えた後には、実際の現場でデータ分析ができるようになるはずです。Python言語の基本から仕事のやり方まで本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。Scientistデータサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に90%以上の時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。これからのデータサイエンスビジネス気鋭のデータサイエンティスト・タッグが、すべてのビジネスパーソンに贈る渾身の一冊。これからの時代を生き抜く未来の羅針盤。この本を手に取られた方の中には、「今さらデータサイエンスの本ですか」?と思われた方もおられるかもしれません。「今だからこそデータサイエンスの本です」と私は主張します。この本の最大の特徴は、データサイエンスビジネスを通じて経験した、失敗の痛みと苦しみも成功の喜びも熟知している著者たちがキレイゴトをいっさい排除して、誰にも忖度せず、ド直球で「だからデータサイエンスビジネスは失敗する!」「だからこうしたほうが良い!」と直言している点です。2011年からつい最近まで書籍では読めなかった、本当のデータサイエンスビジネス、今だからこそわかるデータサイエンスビジネスの話が満載です。基礎的な部分もしっかり押さえています!簡単に著者紹介をしておきましょう。謎の覆面男がマスクド・アナライズさんです。自らをイキリ(調子に乗っている)データサイエンティストと評していますが、メディアでAIに関する連載を持つだけでなく、全国各地で講演を行い、Twitterのフォロワー数は1万人を超えるインフルエンサーです。ちなみにマスクの中の顔は僕ですら知りません。一人が私、松本健太郎です。データサイエンティストを名乗りますが、報告会でガラスの心が割れた回数は数知れず。涙の数だけ強くなれたのか、今では失敗の経験を踏まえて、「少なくともこうすれば失敗は防げるはず」という防御の構えだけは固まりました。この本では、データサイエンスビジネスの今まで(PART1)と、これから(PART3)をマスクド・アナライズさんが、具体的なデータサイエンスビジネスの進め方(PART2)を松本が担当しています。何がダメでうまく進まなくて、本来どうするべきで、だから今後はこうなっていくだろう...そのような過去、現在、未来がわかるような構成になっています。今を知る今週の平積み4冊を紹介します。売り方の教科書お客様を感動させること。それが商品を売る人の仕事です。」という常識は間違っているかも!?モノやサービスの売り方には、あなたの商品やあなた自身に合った方法があります。もとでいくつもの新規事業の立ち上げに携わった著者は、こうした質問を最近よく受けるという。AI、IoT、5G、プラットフォーム、サブスクリプション、ブロックチェーン......次々と登場する新しい技術やビジネスモデルに対して、「自社のビジネスにどう結びつければいいんだ......」と頭を抱えている経営者やビジネスパーソンは少なくない。Service)」に移行しなければ生き残れないとされている。いえ、いきなり「今日から新しいサービスを考えろ」と言われても、それは容易ではない。そこで本書の第1章では、新規事業のアイデアやプランを作り出すための切り口として、社会全体の「ムリ・ムダ・ムラ」を見つけ、それをなくすことを提案する。Management)」と名づけた。これまで日本企業は、会社の中の「ムリ・ムダ・ムラ」を取り除き、徹底した効率化と品質管理のもとで優れたプロダクトを製造してきた。その思考を「会社」から「社会」へ広げることで今の時代に求められる事業アイデアやプランが生み出せる、と著者はいう。第2章では、「孫社長にとっての常識=SQM時代のビジネス新常識」を、7つの切り口で紹介。第3章では、孫社長に学んだ「新ビジネス立ち上げ必勝法則」を、「アイデア出し→事業プラン作成→戦略の策定→事業プランの検証→サービス開始後の検証・改善」という流れに沿って解説する。戦略と情熱で仕事をつくる凡人が「好きなことを仕事にする」方法。才能なんか、なくていい。好き+「戦略×情熱」で"仕事は自由につくり出せる"「ごく平凡な家庭で育ちました。「海外留学したことありません。「華麗な経歴なんて一切ありません。「会社はたった2ケ月で辞めました。「何したらいいかわかりません。好きな仕事をつくることができたのでしょうか...?圧倒的独自性は誰にでもつくれる!誰とも戦わない「ブラックオーシャン戦略」とは就活、転職、ビジネス、副業、お金、人生に悩んでいる人に向けて...本書では"凡人"であっても「戦略×情熱」で急速に成長し、好きなことで生きられるようになる方法を著者の実体験を交えて描かれています。「凡人だからこそ、誰とも戦わない圧倒的個性が必要」だと著者は言います。誰にでも見つけることは可能で、仕事をつくり動かす原動力になります。今を生き抜く方法が学べます。「十分に寝る時間がない」こうした時間についての悩みを抱える人は、気づかないうちに「他人のペース」に振り回されて、「自分のペース」を見失ってしまっているかもしれません。最適な「自分のペース」を見つけ、自由な時間を手に入れるためには「ムダを捨てる」ことが必要です。●「時間のミニマル化」を実践する70のコツ本書では、仕事、お金、人間関係、片づけ、育児などのテーマ別に、時間のムダにつながる行動を指摘します。「疲れ比べをしない」など70のちょっとしたコツで、「時間のミニマル化」が実践でき、心も体もラクになります。今を知る今週の平積み4冊を紹介します。驚きの効果が出る、禁断の手帳術を大公開。夢、叶い過ぎちゃってごめんなさい!!この手帳術のお陰で、単月売上なんと15倍の1500万円を達成することができました。今すでに、結果を出されている方でもさらに目標達成のスピードが加速します。何者でもない自分の、何者かになる物語。読みたいことを、書けばいい。「自分の思いを読んでほしい」そんな「技術」を学ぼうとする人は、出発点から間違っている。シンプルに、あなたが読みたいことを、あなたに向けて書けばいいのだ。事実の中に、あなただけの発見を見出し、調べて、自分に向けて書く。その結果、あなたは誰かとつながり、人生が変わる。自分が読みたいものを書くために退職して「青年失業家」へ。Web記事500万PV超、Twitterフォロワー48000人超。多くの支持を得るwebライター初の著書。書くことは、たった1人のベンチャー起業。実際に「現実が変わる」のだ。新しい文章講義、開講です。読みたいことを、書けばいい。役員、ジャーナリスト、政治家―ほとんどみんなが間違えた。みんなが同じ勘違いをしている。本書は、事実に基づく世界の見方を教え、とんでもない勘違いを観察し、学んだことをまとめた一冊だ。今を知る今週の平積み4冊を紹介します。「稼ぐ」「使う」「貯める」「納める」「増やす」etc.......お金を機能別に章分けし、一からおさらいできる実用書。スタイリッシュなイラストやインフォグラフィックを使用して、誰にでもわかるように解説。「難しく考えてしまい、結局動けない」「Aで行くか、Bで行くか悩んでしまう」など、優柔不断ですぐに行動に移せないことに悩む人は多い。そんな自分を責めて、自分のことが嫌いになる人もいます。いう想いをとっぱらいいざという時に行動できる自分になるために、心理学的見地と実際に著者が大事にされている習慣をもとに説いていく。できない人と対比することにより、「自分はこの傾向があるから気をつけよう」と喚起を促すことができる。「よい人生」を送るための52の思考法を本書で明らかにする。読みたいことを、書けばいい。「自分の思いを読んでほしい」そんな「技術」を学ぼうとする人は、出発点から間違っている。シンプルに、あなたが読みたいことを、あなたに向けて書けばいいのだ。事実の中に、あなただけの発見を見出し、調べて、自分に向けて書く。その結果、あなたは誰かとつながり、人生が変わる。自分が読みたいものを書くために退職して「青年失業家」へ。Web記事500万PV超、Twitterフォロワー48000人超。多くの支持を得るwebライター初の著書。書くことは、たった1人のベンチャー起業。実際に「現実が変わる」のだ。新しい文章講義、開講です。読みたいことを、書けばいい。16:27今週の平積みさん#ビジネス編@ジュンク堂書店Tweet広告を非表示にするもっと読むコメントを書く2019-09-23今週の平積みさん今を知るなるものを始めてみようかと。皆さん平積みはご存知ですよね。本屋さんに行くと、お客さんの目につくように表紙を上向きに陳列してあるあの並べ方です。私、いろんな本屋さんの平積みを巡るのが大好きで。平積みを巡ると、世の中のトレンドがわかるし、その本屋さんの戦略がわかる。週に一度は軽い社会勉強のつもりで本屋さんに行って、平積みを観察しては気に入った本を買う、それが私の趣味でして。それで、今回はこの平積み巡りを通して出会った本を紹介する「今週の平積みさん」企画をやってみようかと。三方良しじゃないかと。今週の平積みさんルール長く続けるために平積みさんルールを定めました。いろんな書店の平積みを、週一以上のペースで配信する。一回につき4冊にしぼる。ビジネス、コンピュータ分野の平積みを紹介する(中の人がエンジニアなのでご了承ください)。