はじめに 設計の考え方 データの扱い方と実装方法 メリット デメリット 終わりに はじめに こんにちは！23新卒クライアントエンジニアの角田です！ この記事では、弊社開発タイトルにてクライアント側がどのようにマスタデータを扱っているかについてご紹介します！ ゲーム開発では膨大な量のデータを取り扱うため、データの取り扱い方を工夫する必要があります。 今回は、その中でもユーザー/マスタデータの取り扱い方の仕組みや工夫について紹介させていただきます。 今回ご紹介する仕組みは、弊社開発タイトルでは「FINAL FANTASY Ⅶ EVER CRISIS」で初めて採用され、今後の新規開発タイトルにも導入を検討しています。 設計の考え方 マスタデータは、ゲーム内での不変共通パラメータであり、サーバーから取得したものをクライアント側で保持しています。 クライアントで保持しているマスタデータは、さまざまな
Skip to the content. Geolonia 住所データ 全国の町丁目、大字、小字レベルの住所データ（277,543件）をオープンデータとして公開いたします。 本データは、国土交通省位置参照情報ダウンロードサービスで配布されている「大字・町丁目レベル位置参照情報」をベースとしていますが、「大字・町丁目レベル位置参照情報」データは年に一回更新であるのに対して、本リポジトリで配布するデータは毎月更新しています。 latest.csvをダウンロード latest.dbをダウンロード リリースノート 住所データ仕様 ファイルフォーマット latest.csv: CSV latest.db: SQLite3で読み込めるバイナリ形式 列 都道府県コード 都道府県名 都道府県名カナ 都道府県名ローマ字 市区町村コード 市区町村名 市区町村名カナ 市区町村名ローマ字 大字町丁目名 大字町丁目
はじめに 業務システムで、曜日の判定はできても、祝日・休日の判定が難しいと思うことないですか。今年は特に、平成最後の年ということで祝日がイレギュラーですよね。 以前開発していたAlexaスキルで、祝日・休日の判定が必要な場面がありました。"JavaScript 祝日判定"などのキーワードで検索すると、『国民の祝日に関する法律』を基に祝日の判定処理をハードコードしたnpmパッケージやサンプルプログラムがたくさん見つかりますが、以下の点で問題がありました。 今年のような祝日の例外に対応できない 事業所休業日の反映など、お客様のご要望に合わせたカスタマイズができない 継続的な運用(情報の更新)が難しい これらを満たせる祝日・休日判定処理の実装と運用方法を考えてみました。 祝日データの取得 まずは、今年のような例外にも対応した、正確な祝日のデータが必要です。 祝日に関する事務を所掌するのは内閣府大
2. 自己紹介 • ところてん • @tokoroten • 株式会社NextInt 代表 • 怪文章職人 • 最近の活動 • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 • 最近のお仕事 • 機械学習顧問（4社） • スマホアプリミドルウェア屋 • SIer • ECプラットフォーム • データ分析企業 • 新規事業コンサルティング（1社） • ゲームディレクター(1社) ↓共著 ↓寄稿↓共著 3. 目次 • 相撲の八百長を統計で見つける • 演習：論文を探してみよう • ソシャゲのガチャが壊れた話 • ソシャゲのランキングイベントの話 • Kickstarterにおける不正を見つけよう • 人工衛星と画像処理と金融 • その他、雑多な話いろいろ
ご来店ありがとうございます。 本日より、新刊『みんなのデータ構造』の発売を開始しました。紙書籍の発送は7月25日前後を予定しています。電子書籍は購入後すぐにお読みいただけます。 『みんなのデータ構造』は、Pat Morin氏による “Open Data Structures” を翻訳して書籍として出版するものです。Pat Morin氏による原文は、クリエイティブコモンズ継承ライセンス（CC BY）で公開されており、誰でも自由に教材として活用できるだけでなく、内容に手を入れて別のライセンスで再配布したり、販売したりできるようにされています。堀江氏、陣内氏、田中氏による翻訳と、ラムダノート株式会社による編集も、すべてCC BYで公開しており、同様に自由に利用していただくことが可能です。 書籍版『みんなのデータ構造』（紙書籍および電子書籍）につきましては、クリエイティブコモンズライセンスではなく
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
1. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 第6回 DeNAゲーム開発勉強会 DeNA史上最大級！ FINAL FANTASY Record Keeperの マスターデータを支える技術 2015/08/24 GDI 渋川よしき 2. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. お前だれよ？ 前職 ⁃ 自動車会社の社内SE 現職 ⁃ 社内ゲームエンジン用のフレームワーク (クライアント用もサーバ用も)作ったり、 開発支援ツール作ったりいわゆる社内SE ⁃ たまにゲーム開発を手伝ったりもします。 渋川 よしき プログラミング C++とかPythonとかGolangとかJavaScriptとか 本 つまみぐい勉強法、アート・オブ・コミュニティ(翻訳)、 Mob
こんにちは。Wright Flyer Studios部のにしだ(@hosi_mo)です。LINE タワーライジングのメインプログラマを担当しています。 こんかいは趣向を変えて、“モバイルゲームにおけるマスターデータ運用事例"という題で、タワーライジングでのマスターデータの運用まわりについてお話しいたします。 ゲームの実装はこちらを参照ください。slideshare : http://www.slideshare.net/greetech/towerrising ※この投稿は GREE Advent Calendar 2015の18日目の記事です。 マスターデータとは マスターデータとは、ゲーム内で不変の共通パラメータ群のことを指します。モバイルゲームにおいては、アプリのバイナリアップデートをせずにゲームに反映できるよう、起動時に最新のマスターデータを引っ張ってくることが多いです。Excel
ドリコムアドベントカレンダー9日目前日は@onkさんの「ドリコムの Gemfile 記述スタイル」です。 自己紹介 奈良阪です。こんなアイコン 株式会社ドリコムに新卒で入って3年目、スマホゲームサーバーのRailsとか、新規サービスのTypeScriptとか、Elixirとか、少しPythonとか、なんかよくわかんない組み合わせですがどれも並行してざくざく書いてます。 なお弊社最近JavaScript開発知見がなかったのでむしろしがらみがなく、趣味でやってた自分好みのTypeScript開発体制をスッと入れられてほくほくしています。有識者目指していく。最近github.com/Narazakaの上の方に上がってきたswagger云々とかのTypeScriptのプロジェクトは、仕事で環境整備しているのの切れ端だったりします。 趣味では伺かというデスクトップマスコットのWeb移植版を作ってたけ
日本郵便が公開する郵便番号データをそのまま利用するのがなぜ難しいか。そして、住所から郵便番号を求めるのがなぜ難しいか［PR］ 郵便番号はコンピュータで扱う数字データとしてもっとも身近なもののひとつです。 例えば、ユーザーが入力した郵便番号から住所を補完する処理は、一般的なWebアプリケーションでよく行われています。また、ダイレクトメールの到達率の向上や返送率の低下のため、あるいは住所データをつねに最新のものにするため、住所から適正な郵便番号を付番する処理なども行われています。 その郵便番号は、実は毎月アップデートされています。というのも、市町村の合併や土地の区画整理、新しいビルやマンションの建築など、郵便番号にかかわるさまざまな現実が変化しているためです。 最新の郵便番号データはつねに日本郵便のWebサイトで公開されています。
仕事柄、大規模なデータ移行を何度か経験してきました。 データ移行、特にDBのマイグレーションでもなく、 システム移行のときのようなデータ構造の変更を伴う際には気をつけることがたくさんあります。 クラウドではだいぶ楽になりますが、 特にオンプレミスで検討せざるを得ない皆さんに気をつけないといけない点を共有します。 スケジューリング編 最初から検討し始めよう 開発プロジェクトにおいてシステム移行だけで4割の工数がかかると言われています。 しかし、新規システム部分の開発で頭が一杯になっていると、重要度の割に移行部分が後回しにされがちです。 移行用プログラム、移行用サーバ手配はもちろん、新規、既存システムへの影響も検討しないといけません。 できればプロジェクト開始時から人をアサインして計画を立てていきましょう。 移行自体が一つの開発プロジェクト相当です。頑張りましょう。 後半になって移行計画を立て
サーバーサイドエンジニアの芹沢です。 トレタは検索用のデータストアとしてBigQueryを使用しています。 奇抜な使い方はしていませんが、トレタにおけるBigQuery活用法を紹介します。 システム構成 BigQuery周りのシステム構成を１枚の図にまとめるとこんな感じです。珍しいものは使っていませんがその分安定した構成かと思います。 BigQueryにimportしているデータ 大きく分けて以下2種類のデータをBigQueryにimportしています。 1.APIが参照しているRDBのデータ APIが参照しているRDB(Amazon Aurora)のslaveからデータをimportしてデータ分析や調査用のデータ検索業務に使っています。 2.各種ログ 以下のログをfluentdでBigQueryに保存しています。 nginxのaccessログ railsで1リクエスト単位で出力しているカ
A sound vocabulary and datasetAudioSet consists of an expanding ontology of 632 audio event classes and a collection of 2,084,320 human-labeled 10-second sound clips drawn from YouTube videos. The ontology is specified as a hierarchical graph of event categories, covering a wide range of human and animal sounds, musical instruments and genres, and common everyday environmental sounds. By releasing
最近色んな機能を作る時に、簡単に数値を集計してみて様子を見るということがよくあった。そこで今回はその時に使ったクエリの紹介。 【2016/10/18 10:28追記】 社内でHOUR関数とかGROUP BYにalias名を使ったらもっと簡単にできるよと言われたので、それぞれ追記してみます。 日間の作成数の集計 1日このアクションが何回行われたかとかが集計できる。date_columnにはcreatedみたいなカラムを指定し、table_nameには集計したいテーブルを入れる。他にもCOUNTの仕方を工夫したらいろいろ集計できそう。 SELECT DATE(date_column) as date, COUNT(*) as count FROM table_name GROUP BY DATE(date_column); 【改善版】 SELECT DATE(date_column) as d
iOSもAndroidもWindowsもデータ領域の役割とかパーミッションとかすぐ忘れるので自分用に一覧にまとめました。 適宜まとめなおします。 各OSでのストレージの区分 アプリが利用できるデータ領域は、大きく分けて下記の3種類に分けられる。 インストールディレクトリ アプリケーション本体とそのリソースの領域 自アプリケーションからでも読み取り専用で、書き込みすることはできない。 アプリケーションデータディレクトリ ユーザデータを保存する領域 他のアプリケーションからのアクセスはできないが、自アプリからのR/Wは可能。 パブリックディレクトリ 他のアプリや端末と共有可能な領域 自アプリケーション、他アプリケーションともにR/W可能。 上記3種類のストレージが、各OSでどこに属するかの図は↓のようになる。 iOSは、ストレージによってiTunesでのバックアップ対象かどうかが異なる。 バッ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は下記のURLにあるコミックマーケット90で頒布した同人誌と自分が管理するブログの記事を微修正し、転載したものです。 南関東開発機構 : 同人誌「日本の行政機関が公開中のAPIについて調べてみた本」を公開しました http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/52143201.html 南関東開発機構 : 日本の行政機関が公開中のAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版） http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/5
お役所のデータで消耗するのはもうごめん。データ分析ツールExploratoryを使って、お役所の汚いデータをスクレイピングからビジュアライズまでしてみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory はじめに データ分析ツールExploratoryのユーザ様から、以下のような質問メールが届いたのが事の発端です。 Quittaなど、どれも興味深い記事で楽しく拝見させていただいております。 Exploratoryを使っているのですが、スクレイプしたいデータの一つ一つがタイトルごとに分かれてしまいます。 スクレイプしたい段階で、一つのデータにまとめる方法はありますか。 ご回答いたただけると幸いです。 問題点 ユーザーが抱えてる問題をもっと理解するために、スクリーンショットとタイトルごとに分かれてしまうデータのリンクを送って頂き、自分の環境でも試してみました。 こ
プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも
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