MySQLでtimestamp型から日次(daily)・週次(weekly)・月次(monthly)で集計するための変換方法です。日次・月次はto_char関数で'YYYY-MM-DD'や'YYYY-MM'を出力すればいいのですが、週次が少し面倒です。副業(業務委託)でちょこっと稼ぐエンジニア向けに、確定申告における売上・経費の計上の仕方をまとめようと思います。ツールの使い方の話はしません。青色申告を前提としています。集計で、一定期間の月末の日付シリーズが必要になりました。月末を出すためには月初を出す必要があるので、一緒にまとめておこうと思います。する記事を投稿しました。それのBigQuery版です。2019/1/1から90日にわたって、日時がばらばらなデータを10,000行用意します。Pythonアドベントカレンダーをリアルタイムで追っておらず、今更興味あるテーマを見ようと思いました。adventarに登録されているカレンダー数が多かったので、記事投稿数が20以上のタイトルから探すべく、いざスクレイピング。ブログ・Twitterを始めた2019年。その活動振り返りを遅くなりましたが残しておきます。アウトプットの練習として2019年3月にブログを始め、学んだログやTipsなどを記事にしてきました。前回こんな記事を書きました。どのアクションで離脱しやすいか・思ったような行動をユーザーがしてくれているかを把握するために、アプリ内のユーザーの遷移状態・行動フローを可視化したいです。今回はその手段として、PlotlyのSankeyDiagramを使おうと思います。最近ビジネス職の方々の既存の業務効率化のために、スプレで運用していたリスト管理やKPI可視化の自動化に取り組んでいます。分離型キーボードをいつか使ってみたくて、メジャーで周りでも持っている人が多いErgoDoxEZを購入しました。設定は以下の通りです。BigQueryで集計する際に、手元の事前データを条件等で使うために入れたくなる時があります。夕蛙のなく頃にで扱ったようにarrayをunnestすることで実現させていました。違いがあるかを確認するために、Bigquery(SQL)で祝日判定をしたいです。そのためのクエリを考えます。Bigquery(StandardSQL)にもSQLにも祝日判定してくれる便利な関数はないです。技術書典に行きました。事前に15〜20ほどのサークルをチェックしていました。データ構造やアルゴリズムを基礎から勉強し始めました。↑のブログを参考に↓のように取り組んできました。今回扱うのはソートです。代表的なソートとして、マージソートとクイックソートをまとめます。以下のブログで、「基礎」の次の「読み物」として挙げられていました。基礎として『OpenDataStructures』を勉強したので、流れに従って読んでみようと思った次第です。今回は話がガラッと変わって、優先度付きキューの実装の話です。特殊な二分木であるヒープを使います。本の中で特に重要だと言われている項目のみまとめるため、6章から9章に飛んでいます。BinarySearchTreeの問題点は、要素の追加の仕方によって木の構造がアンバランスになることです。