タグ : ログ

自分専用メーリングリストでメール障害回避?


この記事の所要時間: 330秒 〜 430秒程度(2005文字)


引き続きメールのアクセス障害の話をしよう。前回は、メールにトラブルが起きたとき「やるべきこと」を考えたが、そもそもメール障害を回避する方法はないだろうか。システムに絶対はないので完全にメール障害を避けることはできないが、トラブルに巻き込まれる可能性が下げられるならそれに越したことはない。
 
そこで思い付いたのが、自分専用メーリングリストというアイデア。既存のツールの特徴をうまく活用することで、「障害に強いメールアドレス」がつくれるかも知れないと考えた訳だ。今回は、頭の体操がてら、1つのアイデアとして披露してみる。
 

 
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まず調査ありき、行動ログで生活を変えよう!


この記事の所要時間: 530秒 〜 630秒程度(3014文字)


現代人は忙しい。
いくつものプロジェクトを抱えながら、電話やメールに追われつつ、多数の会議や打ち合わせをこなし、これらの合間に膨大な量の書類をつくっている。もちろん、これと同時に一社会人として一家庭人として、普通に生活もしなくてはならない。日々の仕事や生活に追われる中、ふと「自分は、一体何をしているんだろう?」などと思うことも多いのはないだろうか。やるべきことをコントロールできない状態にもなり易く、そうなるとただただ目の前にあるタスクをこなすだけ。自分がこのような状態に陥っていると少しでも思うなら、そろそろ仕事や生活を見直す時期だ。
 
さて、仕事や生活を改めようとするとき、その場で思い付いたアイデアや人気のライフハックに手を出す人が多いが、それでは大きな成果は期待できない。何ごとも「まず調査ありき」。現状をしっかり把握してから、それに見合った対策を立てる必要がある。とは言え、いきなり自分の生活や仕事を「調査する」と決めても、どこから手を付けていいか迷う人がほとんどだろう。そこでここでは、まず手始めに行動ログを付けてみることをオススメしたい。
 

ストップウォッチ

credit: geralt via FindCC

 
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これならできる!ビジュアルライフログのすすめ


この記事の所要時間: 040秒 〜 140秒程度(583文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 

photo credit : Stefano Agabio

 
これはMY DAY INFOGRAPICという1枚です。
1日の生活を10分毎にビジュアルであらわしています。過ごした場所を色で、そこで行なった行動をアイコンで示しているため、細かな説明がなくてもどのような1日だったか想像できる素晴らしいインフォグラフィックです。
 
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時には意味付けの弱いデータも・・・


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1227文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』という楽しげな記事がインターネットコムに掲載されていました。65万を超えるアプリのタイトルを分析したもので、ランキング上位にはHD、Lite、Free、iPad、Proなどが入っています。
 
このような、一人一人、一社一社が個別に行なった作業の結果を比較的容易に分析できるのが、今の時代のおもしろいところです。Googleの検索単語ランキングやTwitterのトレンドワードなどが、その代表でしょう。
 
いろいろな事柄について、たくさんのデータが蓄積されているため、分析視点と分析技術さえ持っていれば、さまざまな分析が可能になるわけです。データ好きには堪らない時代ですね。
 


データ分析には説得力ある意味付けが必要


データを分析するときには、分析技術よりも分析視点が大切です。
結果をどのように活用できるか、自ら説得力ある意味付けをしなければ、誰もその分析結果に興味を示しません。分析視点をうまく使って、センスあるラベル付けをすることが求められます。
 
Googleの検索単語ランキングの意味を「多くの人が興味を持った単語」とするのは無理がないと思われるでしょう。しかし、よく考えると、人は興味を持った単語をすべて検索するわけではありません。「より強い興味を持った単語を検索する」、「知らない単語だった場合に検索する」、「いろいろな情報が出てきそうな単語だったら検索する」など、いくつもの可能性が考えられます。ここをうまく意味付けすることで、分析結果の価値が上昇するのです。
 
無理のない範囲でジューシーな意味付けをするのは容易ではありません。しかし、だからこそ人々の興味を惹き、説得力を持った意味付けができることにデータ分析者のセンスが役立ちます。
 


無理は禁物


冒頭に挙げた『iPhone/iPad アプリのタイトルに最も使われている言葉は?』は意味付けがされていません。多く使われている言葉を単に指摘しているだけにとどまっています。「(一般受けするために)これらの言葉を使った方がいい」とか、「(既存アプリと差別化するために)これらの言葉を使わない方がいい」などの展開はありません。勿体ないように思いますが、これはこれで一つの提示方法だと思います。
 
分析結果を価値あるものにするためにラベルを貼ることが求められます。そのため、無理をしてしまうことがあるのです。価値を過剰に解釈してしまい、説得力のないラベルを張ってしまうことになります。そんなことをするくらいなら、無理な意味付けをしないというスタンスもアリでしょう。
 
うまいラベルを貼ることは重要ですが、無理は禁物です。時には意味付けの弱いデータを野面で出せることこそが、責任あるデータ分析担当者に求められる能力なのです。

22.5件/1日、77.5文字/1件ペースでツイート中


この記事の所要時間: 040秒 〜 140秒程度(588文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
Twitter関連で、Twilogを使い始めました。
このサイトにTwitterのアカウントを登録すると、1日分のつぶやきがまとめて見られるようになります。まあ、それだけのことなんで「だからどうした!」と言えばそれまでなのですが、見やすい状態で自分のつぶやきの一覧を見ると、そこからまた新しい発見がありそうな予感がします。
 
このサービスには、Twilog Statsという統計情報のページもあります。これを見ると、佐々木は22.5件/1日のツイートをしていて、文字数は77.5文字/1件だということがわかります。朝6時台〜7時台のツイートが多く、土曜日はあまりつぶやかないようです。データ好きの立場からすると、この手のデータはたまりません。特に無意識にやっている作業のログを解析したものは、自分の癖を見ているようでおかしな気分になります。
 
この統計データを他の人の分まで見られるのも凄いですね。
オープンで発信している情報を統計しているだけですから何も不思議ではないのですが、ちょっと怖いようにさえ思います。こういうデータを何万人分も集めて解析を掛ければ、いろいろなことが分かりそうです。まあ、佐々木はプログラムが書けないので直接どうこうはできないのですが、アイデアならいくらでも出せるのにと思った次第です。