ぶらりずむ

すきなものだけをあつめました

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統計分析

Python

目的変数と説明変数

目的変数：予測したいもの
説明変数：予測のヒントになりそうなもの

予測問題

  • 回帰問題：目的変数が数値である時の問題
    • 売上の需要予測
  • 分類問題：目的変数がカテゴリである時の問題
    • クリック数の予測：xクリックあるかではなく、クリックが有るか無いかの場合など、画像の料理名は何か

単回帰モデル

  • 1つの目的変数を1つの説明変数でモデル化する方法
    • 弁当の売り上げを予測するにあたり、気温…など1つの要素を使う

重回帰モデル

  • 1つの目的変数を2つ以上の説明変数を使用してモデル化する方法
    • 弁当の売り上げを予測するにあたり、気温・天気・来店数…など複数の要素を使う
天気や曜日など数値ではない要素（質的データ）に対してどう取り扱うか
  • 質的データを数値データへ変換する→ダミー変数
  • いくつか方法はある
    • 1-of-K表現
      • 天気の場合、晴・雨・曇などのカラムを用意し、該当するものは1、該当しないものは0を当てはめる
  • pandasのget_dummies関数を使用することで、ダミー関数化することが可能

汎用的な予測モデル

  • 未知のデータに対応できる予測モデル
  • 学習（Train）データ、検証（Test）データに分割する
  • 過学習にならないように注意する
過学習
  • 学習のし過ぎによって、それ以外のパターンが出た場合に誤った答えを出力してしまうこと

モデリングの手順

  • 説明変数を決めてデータを準備する

モデルの評価

  • 何を予測するかによって評価方法が異なる
  • 評価方法とは評価関数を使用する
  • 評価関数とはモデルの予測精度を評価する数式
    • （例）RMSE：誤差を表す指標のため少ないほど良い、MAE：誤差を測る、その他色々

関数

  • sklearnのメソッド
    • fit：データを学習する
    • predict：データを予測する

明日はお休みです

日記

こんにちは、ほうじ茶です。
5月1日ぐらいからずーっと働いてるんですが、やっと！明日！休みに！するのです！！！


とは言っても、ダブルワークを始めてからというもの、休もうと思った時にはだいたい風邪を引いたり調子が悪くなることが多く、普段の無理が一気に放出されてるのかなと思う次第です。
明日は体調不良になってほしくないけど、気圧の関係からか既にあんまり調子が良くない。。


ゆっくりしたい気分の時にはBILLIE EILISHでも聞こうかなと思って、これを聞いています。


Billie Eilish - lovely (with Khalid) Audio

Pandasの基本統計量

Python

基本統計量はdescribe関数を利用する

import pandas as pd
data = pd.read_csv("CSVファイル")
data.describe()
＃出力結果
# 項目名 意味
1 count その項目の件数
2 mean 平均値
3 std 標準偏差（Standarddivision）
4 min 最小値
5 25% 別途
6 50% 中央値
7 75% 別途
8 max 最大値

標準偏差：ばらつきの大きさを表す数値
中央値：ど真ん中にある値


参考サイト
https://atarimae.biz/archives/5379

データ型はinfo関数で見られる

data.info()

SaaSにおけるユーザーサポートの在り方（着手編）

仕事

タイトルの主語がでかいですが、そういうことを決める・推進する仕事をしています。
元々がっつりサポートの経験があるわけではなく、仕事の中でメインじゃないにしてもやってきたというレベルです。

タイトルにもある通り、着手編ということで、現在進行形です。
なので結果は出ていないし、ベストプラクティスとかはこっちが教えて欲しいぐらいです。
暫く経った後に、こういうことを方針に考えてやっていたんだなぁと思えるようなふり返り用です。


経験について

自分の経験について簡単にまとめてみると

  • 仕事の中でSaaSのサポート経験はあるが、仕事の中の一つの業務という位置づけ
  • コールセンターでの一般ユーザーを相手にしたテクニカルサポートは経験がある
    • 法人ではなく個人相手です

現状について

  • サポートという部署名ではあるものの、実際にはユーザーサポートよりも自社サービスの設定を支援する部署である
  • メンバーは多くないし、上記に記載したサポートの経験者は自分以外はいない
  • 私がサポートの責任者です

という、恵まれてはいないけれども、やりがいのある環境という状態です。
そう、私が責任者なのである程度は自分の裁量で物事を動かせるし、動かしていかないといけないのです。

やるべきこと・やらないことを仕分ける

現状は人手が少なく、従来の設定業務をしながらサポートもしなければいけません。
限られたリソースの中においては、やるべきことに集中して、やらなくてもいいことはやらないようにしないといけません。

なので、まずは「何をやるべきなのか」と「何をやらないでおくか」の定義を決める必要があります。

うちの場合は営業・カスタマーサクセス・カスタマーサポートという、ちょっと今風な感じの組織です。
カスタマーサポートの視点で各部署がやるべきこと・やって欲しいことのベースラインを考えます。


その上で、プラスアルファの要素としてサポートが"遠征"できるポイントを探ります。
忙しいのはお互い様なので、サポートとしての基盤になりそうなことを巻き取ります。

  • 受注ベースでは営業が対応するけど、技術的な仕様や問い合わせが営業にいくと、工数かかるんじゃない？
    • 営業の工数を減らすため、サポートに問い合わせてもらう
    • 必要に応じて営業にも共有をする
  • ユーザーのアップセルを狙う、グロースさせるためにカスタマーサクセスに対して支援できることは？
    • 狙ってるお客さんと同業界の問い合わせを集計して、何か武器になるものを作る
    • サクセスと協力してハンズオンを実施する


ごくごく簡単なことですが、こんなことが思い浮かびます。


ざっとなんとなく全体がぼーーんやり見えてきたところで、ユーザーからの問い合わせをどう回していくかです。

問い合わせ対応の回し方

  • メーラーで管理すると、抜け漏れが発生する可能性が高い（他のメールと混ざるため）
  • 出来れば専用のサービスを入れた方が良い
    • ZendeskやFresh Deskなど

そもそも毎日問い合わせがくるかどうかも分からない状況なので、お金とコストもできるだけ下げておきたいのが人情ってもんです。
その上で、急に爆発してもある程度は対応できるように柔軟性を持たせないといけないので、仕事ってほんと難しいですね。

うちの場合は現在の設定業務において、責任者配下に数名のメンバーがいます。
メンバーの中にもリーダー格の人がいるので、その人が主役となってタスクを回してもらうようにしています。
「責任者→リーダー→メンバー達へ」という流れですね、よくあるパターンです。

メンバーのスキルも経験もばらつきがある状態だと、誰かがコントロールして仕事を割り振っていくのが綺麗に思います。
うちでもリーダー格の人が振り分けを行いつつ、難しいものは自分でも対応するようにしています。

問い合わせをタスクとして捉え、このような形で回していくのが柔軟に対応出来てよいですね。




ということをまとめてみました、今やっていること・やろうとしていることがごちゃ混ぜになっていますが、こういった知見ってあまり出回らないものなので、またいつか綺麗にまとめます。

初期投資をして、楽して稼ごう！

ダブルワーク

これって「楽してダイエットしよう」と同じことだと思うんですよ。


ここ数ヶ月ほどで「副業ブーム」がどんどん熱を帯びていますが、先日テレビとかニュースでもやっってたように、副業セミナーなるものを開いているようです。

www.sameair.net



副業セミナーってなんだよ！って感じなんだけど、それだけ注目が集まっているんでしょうね。
そりゃ「楽して稼げる」ってイメージ持ってる人多いだろうから、そうなりますよね。


あれ？これってどこかで見たことありませんか？
そう「情報商材」と同じ匂いがするんです。


元記事に

副業詐欺に注意「誰でも稼げる」は疑って

ってあるように、仕事を紹介するから初期費用で＊＊万円必要とか、そういう類の話ですよね。

私は言いたいんです。
誰でも簡単に稼げるわけないし、そんなの出来るんだったら誰も苦労しねえよ！！！！！！！！！！！！！！！
f:id:minyou:20180520235142g:plain
と私は声を大にして言いたいのです。




私自身は副業で月に10〜15万ぐらい稼いでるんですが、これ土日全部バイトして8時間以上働いているからこそなんですよね。
その上で、家に帰ってきてから興味があるpythonとかの勉強をしたり、趣味の時間に充てたりしています。

ダブルワークの現実なんてそんなもんです。
ITスキルが高くて、そこそこ営業力やコミュニケーション能力があって、なおかつ自己管理能力に長けている人であれば、本業の他に個人で仕事を受注することもできるでしょう。

でも世の中の大半を占める普通の人は、

  • 人がまだ見つけていないものを見つけて、先行者利益を獲得する
  • 自分の時間を金に換える
  • 将来稼ぐ為の投資として勉強をする

これらぐらいしかないと思うんですよね。


そもそも先行者利益を獲得できる「なにか」を見つけるのって、嗅覚が優れているだけじゃなく、運もないと無理だと思います。
ものによっては先般の仮想通貨バブルが弾けたのしかり、退き際を見極める力も必要です。
そもそも、そのタイミングで金を出せるかどうか（手元にあるかどうか）ということも重要です。

それが出来なければ、大人しく自分の時間を金に換えるか、将来稼ぐ為の投資として勉強をひたすらしていくしかないんじゃないかと思うんです。


しかし、勉強が大事なのは分かるんですが、金を稼ぐことが目的の勉強って続かないんですよね。
勉強をすることが目的ではなく、金を稼ぐことが目的なので、目的達成までに時間がかかって途中で諦めてしまう。
諦めない要素として、勉強が楽しいと思えるようにならないといけない、そうなってくると金は後からついてくるものになってきます。
人間は弱いので、中長期的なことを考えると不安になってくるんですよね、今のこの勉強は本当に金を生むのだろうかと。




oreno-yuigon.hatenablog.com
いつも見ているhideyoshiさんのブログ記事にもちょっと触発されて書いてみました。

人よりも楽をしたり、良い暮らしをしたいなら人がやっていないところでやるしかない。
楽をして稼ぎたいなら、どうやって実現するか頭を使って考えるしかない。
本当に賢い人は黙ってやっているし、少し賢い人はゴールドラッシュ時のツルハシ売りのようなことをやっている、凡人はただ搾取されるのみ。


ちなみにタイトルの「初期投資をして楽して稼ごう」ですが、初期投資は必要だけど、それで楽して稼げるとは思ってません。
稼ぎ続けるということは、常に動くことに他ならないと思うので、稼いでも稼いでも楽して休む暇はないのです。

【Python】データ型を作る

Python

新しいデータ型は属性で性質を決めて、メソッドで機能を作り込む。

classにメソッドを定義する時には、常に1つ引数を書かないといけない。
引数が不要なメソッドにも必要なので、selfと記載する。

>>> def hogehoge():
...     return random.randint(1,100)
...
>>> hogehoge()
99
>>> hogehoge()
12
>>>

>>> class Hoge:
...             def random(self):
...                     return random.randint(1,10)
...
>>> fuga = Hoge() # これでHogeが定義される
>>>
>>> fuga.random()
9
>>> fuga.random()
7
>>> fuga.random()
1
>>>


これらをモジュールにしておくと、再利用が便利になる。

hoge.py

import random

class Hoge:
        def hogehoge(self):
                return random.randint(1,10)

hoge.pyを読み込んで実行してみる

>>> import Hoge
>>> fuga = hoge.Hoge
>>> fuga.hogehoge()
6
>>> fuga.hogehoge()
4
>>> fuga.hogehoge()
3