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プロジェクトＲＧＢへようこそ！ 準備中です。
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背景 私達が同じような商品を購入する際に、デザインを重視するように、プロジェクト以外でも、デザインは非常に大事なものである。自分達が作るものであれば、それはなお更である。 問題 デザイン(美しさ、気品、経済性、使いやすさなど) について考えるのが遅すぎるとプロジェクトに滞りが生じ、そのプロジェクトの良さを出すことができず、つまらないプロジェクトになってしまう。 イメージ図 imageプラグインエラー ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (pp12.jpg) 解決 最終成果物が形になるまでは、常にデザインのことを考えるようにプロジェクトメンバーに促すようにしよう。優れたデザインに対して、常に直感的、本能的に刺激しあうことで、モチベーションの向上にも繋がる。 具体例 プロジェクトの会議の時に、毎回デザインについて考える時間を設けることで、機能やシステムに重視するばかりではなく、外見にも気を配らせるようにしよう。自分達がかっこいい、センスがいいと思えないものは、それを利用するものにとっても、良い物とは言えない可能性が高い。 名前 事例 名前 コメント
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滝川駅（Takigawa）駅 [#c745f67b] 駅名標 [#pb703a0c] 概要 [#r11dc199] 歴史 [#d80cfb34] 名所・ランドマーク [#hf6e6ebd] 路線・隣の駅 [#r434ba50] 元ネタ [#ia4aeef2] 滝川駅（Takigawa）駅 駅名標 #ref error ：ご指定のページがありません。ページ名を確認して再度指定してください。 概要 芝地区開発プロジェクト（以下芝プロ）によって建設された檜花線の駅。 芝市の南東に広がる宇流良区の中心地にて、やまとの停車駅でもある。 歴史 第05回（2024年）檜花線伸張・宇流良線誕生に伴って誕生。 第06回（2034年）やまと伸張、停車駅となる。初音放送滝川放送局、チャペル滝川誕生。 第08回（2049年）滝川放送局の西棟が取り壊され、跡地にチャペル滝川グランドホテルが建設される。 第09回（2058年）媛芝線誕生、立体駅舎となる。 第10回（2061年）特急群雄誕生。やまとの路線が変更となる。 名所・ランドマーク 初音放送滝川放送局 主に芝地区以南の報道、取材、放送を手がける、初音放送の分局。専属キャスターが人気であり、『斜め４５度の女神』と言われているとかんなんとか・・・ チャペル滝川グランドホテル 路線・隣の駅 ■ 寝台特急「やまと」 茂束駅 ← 滝川駅 → 芝張閣下町駅 ● 檜花線 羅沙学舎駅 ← 滝川駅 → 緒洲良駅 ■ 特急サンダーバード 茂束駅 ← 滝川駅 → 緒洲良駅 ● 宇流良線 滝川駅 → 触蔦駅 ● 媛芝線 有唆坂駅 ← 滝川駅 → 芝仲駅 ■ 特急群雄 西葛西駅 ← 滝川駅 → 芝張閣下町駅 元ネタ 「Mabinogi」クリステル司祭 滝川クリステル
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https://w.atwiki.jp/tkgp/pages/10.html
あああ
https://w.atwiki.jp/ora_tips/pages/44.html
リスク ①工数を考える場合 工数としてはユーザの了承/戻りを考える。リカバリに苦慮する
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従来型データベース データウェアハウス 蓄積されたデータの戦略的活用 BI (Business Intelligence) 従来型のデータベースでは困難 累積型データ - 日常型データ 日常型データが 5 年 10 年と集めると、 累積型データとなる。 ウェアハウス型データ - 定型業務データ OLAP On-line Analytical Processing累積型データを解析する処理。 OLTP On-line Transaction Processing定型業務データを格納する処理。 データウェアハウスの構築 ソースデータの洗浄 (不良データの棄却) 様々なフォーマットの統一 1 個のデータウェアハウスに統合 ETL (Extract, Transform, Load) データマイニング データセットを分析 → 内蔵する隠れたパターンを見つける コンピュータによる自動化あるいは汎自動化操作による 分析の対象となる蓄積データ 財務データ 顧客データ 販売データ etc 決定木 (Decision Tree) 顧客離れの分析 (Analysis of Customer Churn) 電話会社、銀行、保険会社などにおいては顧客の奪い合いが激しい。 一人の顧客を取得するための費用は 200 ドルと言われている。 (携帯電話会社の場合) 従っていったん取得した客をそのまま保持しておくことは、収益の向上に大きく影響する。 それを可能にするため、データマイニングにより、客離れの原因を明確にして必要な対策をとる。 クロスセル (Cross Sell) 小売業では、客の注文を受けると同時に、 関連がありその客が興味を持つであろう別の商品も進めて、売上を増やすことが出来る。 これは、種々の小売業で重要なオペレーションになりつつある。 データマイニングは、各顧客の購買データよりその好みを分析し、 クロスセルの追加商品を決める。 アップセル (Up Sell) 関連商品ではなく、１グレード上の商品を勧める。 不正行為・詐欺行為への対策 保険会社に保険金の請求などが来た場合、 その内容が正当な物であるかどうか確かめる。 この調査を手作業で行うのは時間・費用ともにかかる。 データマイニングによりあらかじめ正当な請求の あるいは不当な請求の傾向を分析する。 リスク管理 銀行のローンなどに於いて、各顧客についてローンの 回収が可能であるかどうか判定する必要がある。 データマイニングはこの種の判定に役立つ。 顧客のセグメント化 顧客をみんな同様に扱うのではなく、 データマイニングによりセグメント化し、 古語のセグメントに適した対応を行う。 これにより客の満足度は向上し、 対応のための費用も最低限に抑えることが出来る。 対象別の広告表示 潜在的な顧客に対応する場合の広告。 訪問客の種類に応じて表示すると、コンバージョン率が上がる。 販売予測 データマイニングにより個々の商品について その売上予測を得ることが出来る。 在庫管理が適切に行われ、収益を増大することが出来る。 データマイニングの諸手法 分類 クラスタリングまたはセグメンテーション アソシエーション 回帰分析 時系列による未来予測 シーケンス分析 異常現象分析 ウェブデータベース ウェブサーバに置かれたデータベースを利用する方法を研究する。 例として、オンラインショップの構築などを行う。 データマイニング技術を取り入れた販売手法も試みる。
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1600DL テスト
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https //projecteuler.net/problem=523 プロジェクトオイラー問523 ｎ番目をソートするときはｎ-1番目まではソートされています。 ｎ-1番目までのソート回数はｎ-1番までのソート回数の期待値です。 4つの場合 [1,2,3,4] [1,2,4,3] [1,3,4,2] [2,3,4,1] のソート回数+長さ３の場合のソート回数の期待値を集計していき４で割れば答えが出ます。 後はこれを３０まで繰り返すだけです。 答えは小数点以下３桁でだしてますので目視で修正してください。 30の場合３０通りだけ検討すれば終わりです。 ソートのシミュレーションはstd listを使えばかなり早くなると思うが配列で手抜き。 計算時間２分。 #include stdio.h #include algorithm #include iostream #include iomanip long double calc(int len,int n){ int ds[31]={0}; long double c1=0; int add=0; for(int i=1;i =len;i++){ if(i==n)add=1; ds[i]=i+add; } ds[len]=n; bool isSort=false; //for(int i=1;i =len;i++)printf("%d ",ds[i]); while(isSort==false){ // //printf("\n"); for(int i=1;i len;i++){ if(ds[i] ds[i+1]){ int t=ds[i+1]; int dell=0; for(int j=len;j 1;j--){ if(j==i+1)dell=1; ds[j]=ds[j-dell]; } ds[1]=t; c1+=1.0; break; } if(i+1==len)isSort=true; } } return c1; } int main(){ long double memo[31]={0}; memo[1]=0; memo[2]=0.5; memo[3]=1.5; for(int j=4;j =30;j++){ long double sum=0; for(int i=1;i =j;i++){ long double t=calc(j,i); sum+=memo[j-1]+t; //std cout "," t "\n"; } memo[j]=sum/j; std cout std fixed std setprecision(3) j " " memo[j] "\n"; } }