趣味でお世話をしているサーバーインスタンスのうちのひとつが、最近以下のような事象を時折起こしておりまして。 深夜に一時的に高負荷状態に陥る 朝起きてみたらそれに気づく（終息している） さすがに趣味の範疇なので、深夜に飛び起きて対応できるようなアラート通知設定はしておらず、とはいえ起きてからその理由を探ろうとするのだけど、終息したあとに見られるものといったらせいぜい以下のようなことくらい？ モニタリングツール（Mackerel）のその当時のグラフの様子 アプリケーションログを見る /var/log とかに出力されてるログを見る 今回の場合だとCPU使用率とLA（ロードアベレージ）が高騰していたことくらいしかわからずで、そのときにどういうプロセスがリソースを食ってたんだろう、みたいなことは把握することができなかった。 こんなかんじ。diskはちょっとハネてるかな...。。 対象のサーバーには
不毛なExcel得意・不得意議論 ビジネスマンとの会話でExcelというと、ピボットやVLOOKUPが使えれば一人前、INDEXとMATCHこそ至高、VBAが使えなければ得意とはいえない、といった視野の狭い議論になりがちです。私から言わせてもらうと、そんなもの使えて当たり前です。 Excelはビジネスのなかの一つの道具に過ぎません。道具を使えることはそんなにすごいことでしょうか。たとえば、ペンを使えることはすごいことでしょうか。私はそうは思いません。ペンを使って美しい絵画を描くことがすごいのであって、使えること自体に価値があるのは子どものころまでです。 あなたはExcelを使うことが目的ではないはずです。Excelを使って、仕事上の何かしらの欲しい成果を得ることが目的のはずです。まずは視座を一段上げ、Excelを使うことに集中せず、Excelを使って成果を得ることに目を向けましょう。 グラ
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・
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