与件解析者(data analist)は、常に目の前にある与件(data)または計算機の先にある与件(data)を解析する。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
slideshare 比較
slideshare top 10
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2035b961adad19b74c17
| Thema | 記事数 | views数（%） |
|---|---|---|
| Verilog HDL | 5 | 49.8 |
| HAZOP | 2 | 23.4 |
| MISRA C/C++ | 2 | 17.6 |
| IoT | 1 | 9.2 |
slideshareで半数を占めるverilog HDLが占めるが、Qiitaの上位18記事にverilog HDLが入っていない。
時期的に、岐阜大学、富士通関連会社での講義が終わってから、Qiitaを書き始めたからかも。
RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7
事例１ Qiita goods and views
ある投稿者のgoods上位16 20を示す。
| 2020.3 | 2020.1 | 2019.5 | Japanese title | English Title | first ed. | good | views | v/g |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | プログラマが知っているとよい 色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35 | Safety colour, everyone should know the use of colour. | 20180814 | 1431 | 66634 | 46.6 |
| 2 | 2 | 2 | ６５歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f | Getting start programming at 65 years old. | 20190116 | 633 | 27039 | 42.7 |
| 3 | 3 | 4 | プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8 | A program is a music. | 20180722 | 331 | 27937 | 84.4 |
| 4 | 4 | 3 | Qiitaで組立語・機械語・CPU＜アセンブラへの道＞https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2 | Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita | 20180630 | 297 | 22547 | 75.9 |
| 5 | 7 | ー | 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c | I wanted to add something to "Seven meaningless tradition on Information technology that I wanted to stop in the Heisei period." | 20200102 | 274 | 38897 | 142.0 |
| 6 | 5 | ー | 仮説・検証（38）プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b | Hypothesis that there are few people who "jumped out" in programmers | 20190222 | 259 | 17215 | 66.5 |
| 7 | 6 | ー | 仮説・検証（165）40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか？https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54c17cf751894eef56f8 | How changed the software design environment in 40 years? | 20190826 | 251 | 13099 | 52.2 |
| 8 | 8 | 6 | 製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f | machine learning on the manufacturing industry | 20190109 | 160 | 20760 | 129.8 |
| 9 | 9 | 5 | 「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73 | Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials | 20180306 | 155 | 24275 | 156.6 |
| A | A | A | Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679 | 5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows. | 20171218 | 103 | 124888 | 1212.5 |
| B | B | 8 | 量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71 | Road to quantum computing | 20180310 | 89 | 11458 | 128.7 |
| C | ー | ー | 人生で影響を受けた本100冊(一覧) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e | Books affected in my life | 20200305 | 80 | 5662 | 70.8 |
| D | ー | ー | プログラマの思い込みの激しさは強みであって弱点ではない３つの理由 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29 | 3 proof of the intensity of programmers' beliefs is strength, not weakness | 20200208 | 79 | 5934 | 75.1 |
| E | C | ー | 仮説・検証(87)プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていることhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc | What to keep in mind "when writing programs, writing sentences and making excuses" as a programmer. | 20190222 | 72 | 4376 | 60.8 |
| F | D | 7 | C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a | Misunderstanding, twist, unappreciation or reviving on C and/or C++ Languages | 20180325 | 60 | 7538 | 125.6 |
| G | E | ー | 英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624 | Term clashes (terms and examples are being requested) | 20190525 | 53 | 5527 | 104.3 |
| H | F | 9 | dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32 | machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal | 20180922 | 38 | 22767 | 599.1 |
| I | 仮説・検証（48）転職(9) プログラマが苦手な「人との口頭のやりとり」面談技術(interview technique)７つの要点 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f322df6978853c708c99 | interview technique: `` Face-to-face communication'' that programmers are not good at | 20180731 | 35 | 2029 | 58.0 | ||
| J | 仮説・検証(73)プログラマの「日報、週報、月報、年報」考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97ad8ac9217c12c3bb69 | Daily, Weekly, monthly and yearly report by programmers | 20180815 | 33 | 4221 | 127.9 | ||
| K | RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7 | RTL Design Style guide, Verilog HDL(System Verilog support) | 20180319 | 29 | 14525 | 500.9 | ||
| 4462 | 467328 | 104.7 |
stockを容易に集計するプログラムを探している。
極端分析
特徴抽出を始めるか、極端な値を分析するかは作法による。
1. views最大
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
は断突にviewsが多い。
この記事は、
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73
で、自宅・仕事場のWindowsにAnacondaをうまく導入できなかったり、導入できているのに使い方がよくわからずに「ゼロから作るDeep Learning」の勉強が前に進まなかった方が半数近くおみえになったことから作成した記事です。
世の中に、windowsにAnacondaがうまくいれれていない方が多いことがわかった。
この記事にもかかわらず、うまく導入できないと、「いいね」をくださらないか、
この記事でうまくいったのでDeep Learningの勉強に専念できて「いいね」をくださらなかったかもしれない。
この記事は、views/goodsが最大でもある。
goodsをつけ忘れている人が多い理由は上記に候補を書いた。
いいね 最大
プログラマが知っているとよい色使い(JIS安全色)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35
大学の実習生(intern ship)としてプログラミングの勉強に来た学生に、ゲームは遊ぶものではなく、作るものだということを教えることの一部として書いたもの。
他の教材は３つ。
プログラムは音楽だ (A program is a music.) 仮説（54）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8
docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
docker(18) なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
ちょうどその頃、津軽三味線奏者と、元DJ(disc jokie)の二人がpythonで３週間くらいでプログラムがかけるようになっていた。
一人はさらにC言語でおもちゃ大の自動車を制御することに挑戦していった。
別のゲーム好きのプログラマはPythonでゲームを書いてから、C++で自由自在のプログラムを操っていた。
views/good最小
views/good最大は上記にある。最小は
転職(16) ６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
これは自分と、自分の同級生に向けて書いたもの。
64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60
目標達成できなかった言い訳かもしれない。
python100本ノックをやってみて、別に６５歳でも大丈夫じゃんと思ったからかもしれない。
全件解説
特異または特徴的な与件(data)の解析以外に、全件解説という手法がある。
母集団が少ない場合には、母集団全体を解析してみるとよい。
それぞれの特徴を洗い出せば、N件の与件からN次元空間を張ることができるかもしれない。常にN次元空間を意識していると、無限の与件から無限次元空間における特異点を見つけるのが得意になるかもしれない。常に与件に埋もれて生きていると、いつのまにか与件解析の専門家になっているかもしれない。
ちょうど、毎日音楽を聴き続けていると、演奏者ではないのに、音楽の評論が的を得るようになるかのように。
| goods | 特徴 |
|---|---|
| 0-30 | 未読者多 |
| 30-100 | 注目記事 |
| 100-300 | 良好記事 |
| 300-1000 | 推奨記事 |
| 10000- | 人気記事 |
| views | 特徴 |
|---|---|
| 0-1000 | 未読者多 |
| 1000-5000 | 一般記事 |
| 5000-10000 | 良好記事 |
| 10000-50000 | 推奨記事 |
| 50000- | 人気記事 |
| v/g | 特徴 |
|---|---|
| 0-50 | 内容充実 |
| 50-75 | 善良好評 |
| 75-100 | 良好傾向 |
| 100-200 | 一般記事 |
| 200- | 良読記事 |
プログラムは音楽だ
良好傾向
data robot
何かに焦点を当てるのではなく、複数の機械学習に基づく解析を並列的に走らせて、競争させる方式。
「Qiitaのいろいろランキング2019」への感謝と提案
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/40b8557a20e8d75d62b5
小川清式与件解析法
与件を１０件、３０件、１００件、１０００件、１００００件、それ以上集める。
それぞれの段階で、与件解析の方法が異なる。
百分率
１０件の場合には、集計方法により０割から１０割の１０種類に分類できる。
100件の場合には、集計方法により0%から100%の100種類に分類できる。
加算だけで除算が必要ない。
30件
30件は、10件と100件のちょうど中間分析によい。
分散などの値も、ちょうどいい感じになってくる。
大事なのは、10件の時と、30件の時と、100件の時の違いを分析するかどうか。
工程能力指数に必要なサンプル数
標準偏差に必要なサンプルサイズはいくらか？
極端分析
上限と下限の両極端の値が、なにか違う条件があるのかどうかを調べる。
現在注目している条件に合わない場合には、集計から除外した版も作成する。
傾向分析
傾向分析のため、１時間後、１日後、１週間後、１ヶ月後、１年後、３年後、５年後、１０年後など、時間をあける測定を行う。
あるいは、１時間ごと、毎日、毎週、毎月、毎年などの定期的測定を行う。
折れ線図のように図示するとよい場合がある。
傾向分析の場合には、一方の軸を対数にしたり、両方の軸を対数にするものを作る。
各種計算
測定値をそのまま使うのではなく、複数の項目間の差、比などを計算して用いる場合がある。
どのような演算が興味深い特徴を示すか、複数の方法を取るとよい。
論理現象、生命現象を物理現象の模型で表すのはこれまでに成果をあげている。
社会現象は、生命現象、物理現象の両方の累計で表すとどちらかが成果を上げている。
逆も有効かもしれない。
転職(1) なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
経済学部卒論「等価交換原則」は、不等式を用い、等式を用いずに等価交換原則について定式化している。不等式の一辺には、足し算、引き算、掛け算があってもよい。
情報処理技術者試験 ネットワークスペシャリストに合格
大学院理工学研究科の博論「端末間経路選択のための片方向遅延差測定方式」では、主に引き算だけで計算している。
連立微分方程式のPade近似解法 Fortran手による最適化とコンパイラの最適化、誤差の評価
電気工学科の卒論「連立微分方程式のPade近似」は、微分方程式を扱っているが、FORTRANで数値計算をさせ、その誤差評価（引き算）をしているだけと言えば、それだけかもしれない。
難しい理論も、評価する場合には、比を求めて順位を並べて比較するか、不等式か引き算かで何かを出すかで発見できることがたくさんある。
じゃ、何を比較すればいいかは、直感に頼ることの方が多い。
数字の並びを見ると、これを比較しようと手がかってに動く。
これらの結果を機械学習させれば、８割から９割方は、人間が介在しなくても候補が出せるかもしれない。画像処理と同様、大量数値の印象処理は似た経緯を取るかもしれない。
researchmap 比較
| No. | 見出し/閲覧数 | 20200226 |
|---|---|---|
| 1 | 研究日誌 | 1784254 |
| 2 | 作業診断試行 | 448564 |
| 3 | MISRA-C | 391101 |
| 4 | TOPPERS/SSP(最小) | 301727 |
| 5 | 今昔秀歌百撰 | 276815 |
| 6 | 図書館 | 250106 |
| 7 | 数理的手法 | 241736 |
| 8 | RTL設計style guide | 192591 |
| 9 | 技術士 | 189728 |
| 10 | HAZOP(はぞっぷ) | 185705 |
| 11 | 通信規約 | 142635 |
| 12 | 歌集 計画者の一日 | 96917 |
| 13 | がんばろう東北 | 81482 |
| 14 | アイヌ | 80151 |
| 15 | 伏見康治「確率論及統計論」輪講 | 75240 |
| 16 | 和歌・短歌・もどき | 68978 |
| 17 | 歌人佐伯裕子研究 | 56244 |
| 18 | Raspberry PI | 48935 |
| 19 | 短歌研究「うずく、まる」 | 48079 |
| 20 | Python & Ruby | 41743 |
| 21 | 未来短歌会へようこそ | 29135 |
| 22 | LaTeX | 25700 |
| 23 | 英ガーディアン紙1000冊 | 23156 |
| 24 | 戸田響子・小坂井大輔・辻 聡之 研究 | 22797 |
| 25 | ちょけねこ | 20238 |
| 26 | 味噌が好き・題詠百 | 19373 |
| 27 | 名古屋 | 19168 |
| 28 | 平成新選百人一首 | 17609 |
| 29 | 千原こはぎ 嶋田さくらこ短歌入門 | 16210 |
| 30 | 題詠100★20xx | 13148 |
| 31 | situs invrsus, Kartagener Syndrome | 12089 |
| 32 | 小倉百人一首 | 11879 |
| 33 | 八重子若きウタリに | 11614 |
| 34 | 珈琲日和 知己凛 | 10727 |
| 35 | 高齢者・障害者設計指針 | 10299 |
| item | slideshare | researchmap | Qiita |
|---|---|---|---|
| Verilog HDL | 1 | 8 | - |
| HAZOP | 2 | 10, 25 | - |
| MISRA C/C++ | 3 | 3 | 14 |
| IoT/TOPPERS | 4 | 4 | - |
| python | - | 20 | 9,10,16,17 |
researchmapの時系列データは
researchmap v.2 でURLのリンクが全部切れた件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ac8ae90a09a973ed57
に記録している。
タグ集計
Qiitaの自分の画面の先頭にタグの集計の図が出る。表にしてみると
| item | % |
|---|---|
| coding | 19.6 |
| 14882(C++) | 15.5 |
| C++ | 10.7 |
| clang++ | 6.4 |
| g++ | 6.3 |
| C++N4606 | 5.6 |
| C++N4741 | - |
| 名古屋のIoTは名古屋のOSで | - |
| VC++ | - |
| others | 29.3 |
タグは重複してつける。名古屋のIoTは名古屋のOSで以外は、codingの資料。
codingの中では、CとC++があるが、圧倒的にC++が多い。
参考資料(reference)
@takubb Qiita の「いいね！」は何件とれば「いいね！」なのか検証してみた！
10件の「いいね！」がつけば、Qiita内でもTOP10%を占める良記事
自己参考資料(self-reference)
Qiita 表で文字数超過になったとき
https://b.hatena.ne.jp/guide/bbutton
２月時点の表はこちら。
| 2020.2 | 2020.1 | 2019.5 | Japanese title | English Title | first ed. | good | views | v/g | 20200801 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | プログラマが知っているとよい 色使い（安全色）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35 | Safety colour, everyone should know the use of colour. | 20180814 | 1424 | 66204 | 46.5 | 1500 |
| 2 | 2 | 2 | ６５歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f | Getting start programming at 65 years old. | 20190116 | 631 | 26631 | 42.2 | 650 |
| 3 | 3 | 4 | プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8 | A program is a music. | 20180722 | 330 | 27717 | 84.0 | 350 |
| 4 | 4 | 3 | Qiitaで組立語・機械語・CPU＜アセンブラへの道＞https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2 | Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita | 20180630 | 293 | 22320 | 76.2 | 320 |
| 5 | 7 | ー | 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c | I wanted to add something to "Seven meaningless tradition on Information technology that I wanted to stop in the Heisei period." | 20200102 | 270 | 38567 | 142.8 | 290 |
| 6 | 5 | ー | 仮説・検証（38）プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b | Hypothesis that there are few people who "jumped out" in programmers | 20190222 | 258 | 17052 | 66.1 | 270 |
| 7 | 6 | ー | 仮説・検証（165）40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか？https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54c17cf751894eef56f8 | How changed the software design environment in 40 years? | 20190826 | 251 | 12962 | 51.6 | 270 |
| 8 | 8 | 6 | 製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f | machine learning on the manufacturing industry | 20190109 | 158 | 20432 | 129.3 | 170 |
| 9 | 9 | 5 | 「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73 | Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials | 20180306 | 155 | 24481 | 157.9 | 170 |
| A | A | A | Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679 | 5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows. | 20171218 | 104 | 126136 | 1212.8 | 120 |
| B | B | 8 | 量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71 | Road to quantum computing | 20180310 | 94 | 11780 | 125.3 | 100 |
| C | プログラマの思い込みの激しさは強みであって弱点ではない３つの理由 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29 | 3 proof of the intensity of programmers' beliefs is strength, not weakness | 20200208 | 77 | 5698 | 74.0 | 90 | ||
| D | C | ー | 仮説・検証(87)プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていることhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc | What to keep in mind "when writing programs, writing sentences and making excuses" as a programmer. | 20190222 | 74 | 4433 | 59.9 | 80 |
| E | D | 7 | C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a | Misunderstanding, twist, unappreciation or reviving on C and/or C++ Languages | 20180325 | 57 | 7329 | 128.6 | 70 |
| F | E | ー | 英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624 | Term clashes (terms and examples are being requested) | 20190525 | 53 | 5372 | 101.4 | 60 |
| G | F | docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4 | 100 language processing practices on docker. great for learning python. | 20181229 | 51 | 6609 | 129.6 | 60 | |
| H | G | 9 | dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32 | machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal | 20180922 | 37 | 22350 | 604.1 | 40 |
| 4317 | 446073 | 103.3 | 4610 |
参考資料(reference)
あなたもdocker, 私もdocker https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8
今まで書いてよかった技術書を紹介しよう！ https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d31b7c158541d345a7ef
開発環境を豊かにする開発事例 過去・現在・未来 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9bf0c2c671fe7f1c749
Microsoftとの歴史 Cコンパイラを中心に https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7c0cc257e99de0573cf
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20200214
ver. 0.02 表現補正 20200215
ver. 0.03 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。 追記 20200222
ver. 0.04 slideshare追記 20200225
ver. 0.05 加筆 20200225
ver. 0.06 誤植訂正 20200305
ver. 0.07 Slideshare追記 20210226
ver. 0.08 津軽三味線youtube追記 20210626
ver. 0.09 参考資料追記 20210731
ver. 0.10 ありがとう追記 20230311
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