忘却に抗って学ぶ、是即ち...

気がついたらあっという間に4月で、嗚呼...もう1年の4分の1が終わったんだな...と、形容し難い何かを感じています、しょーすけです。

今年は年初（昨年末）に、知識を深める1年にするぞ！と気合いを入れて学習を始めてからというもの、なかなか上手いこと継続できていると感じてます。

只々、日々学習を続けていくだけだと道半ばで断念したり、モチベーションが維持できなかったりすると思い、試験に即時申し込みをして強制的にやらざるを得ない環境を作ったことが、今のところ功を奏しております...いつまで続くことやら...( ..)φ

で、前回の記事に書いた気がしますが、次に狙うのは「基本情報技術者」と「G検定」です。
（*G検定って、ディープラーニングG検定というのが正式名称なんですね...Gはジェネラリストの頭文字らしいです。）

今さら専門的なエンジニアやAI専門領域で実装する人にはなれないと思いますが、いったんのところ知識として理解できるレベルに少しでも近づければと思います。

その後のことは上2つを無事にパスできてから考えようと思いますが、今年中に統計2級は狙うつもりです。あわよくば準1級までいきたいですが...おそらく相当時間がかかるものと思われるので、腰を据えてじっくり取り組む所存です。

あとはSQLの習得とか、セキュリティ関連、データベース関連の領域への理解も深めたいので、情報検索しつつ柔軟に対応します。

あと先日、試しに申し込んで受けてみたという感じですが、ビジネス統計スペシャリスト試験に合格しました。

試験結果：830/1000（合格ラインは得点率70%）

ほぼほぼ統計検定のDS基礎への理解を活用できる内容だったので、テキストをさらーっと1周するくらいの学習でパスできました、良かったー(´ω`)ﾎｯ...

試験本番もかなり時間に余裕がある状態で進めることができたので、それが勝因かもしれません。

が、どの問題を間違えたのかを知りたい＆復習したいものです...なんとかなりませんか...

とにもかくにも、理論→実践→理論→実践...を繰り返してレベルアップを図ります、はい。

あとScrintalのトライアルとnotionの使い方についても、文章にしておこうと思いますので、どこかのタイミングで書きます。

春眠暁を覚えず。

【統計検定：DS基礎】結果報告と振り返り、これからのこと

3月になったというのに、まだまだ朝夜の冷え込みが強くて辛いです。しょーすけです。

ということで、少し期間は空いてしまったのですが、統計検定：データサイエンス基礎の振り返りを簡単にします。

試験結果：合格

2月末に試験本番だったのですが、無事合格！＼＼\\٩( 'ω' )و //／／

得点率は9割弱で、本番時もかなり余裕を持って解答することができました。

とりあえず一安心。

使用テキストは以下がメイン。

日本統計学会公式のテキストなので、日々このテキストを使用して、ひたすら学習を繰り返しました。（比較的早期に理解できた章でも4周は解きました）

Excelはオンラインで使える無料版でほぼほぼカバーできますが、「データ分析」機能は使用できないため、方法・手順のみをテキスト学習。
（実際の数値についてはGoogle spreadsheetを使って算出）

で、当然ながら本テキストは公式ということもあり、試験形式に則した内容で構成されているので、統計の理論的な学習・理解を主として作られてはいません。
どちらかと言えば統計処理・操作をExcel上でどう実現するのか、実行したい分析のためにどういうデータ処理をし、どの関数を使用するのか、という点に重きが置かれているように感じました。
上記テキストだけの学習だと、重要な理論や考え方を理解しないまま、「操作・実践」だけを学習することになってしまうと考え、以下も併読しました。

「完全独習 統計学入門」は、本当に統計学初学者全員にお勧めできるくらいの良本だと思います。統計学の基本的な考え方や、検定などの使用方法や基準などを分かりやすく説明してくれています。結果、取り組んで大正解でした。
なんだかんだこっちの本の方が周回しておりました。多分10周しないくらい（？）でしょうか...。

あとは、youtubeで統計学習用の動画を探していたところ、たまたま良い動画に出会ったので、それを繰り返し観つつノートに解いてました...( ..)φ

以下に載せておきますので、もし気になったら視聴してみてください。

高校数学が面白い（オモワカ）チャンネル

平日夜・休日空き時間に、不安が無くなるまで上記3つを進めた結果、無事に結果が付いてきたという感じです。

正直、基本的なレベルの内容だったので模擬問題を解きまくるというよりかは、理解と基本操作を万全にして臨む方が自分にとっては重要だと割り切っていたのも功を奏したと思います。

改めて、新しいことを学ぶのは楽しいなぁと感じながら学習を進めることができたのが最も良かったことだと思います。

誰かから言われたり、必要に迫られたわけではなく、自分で興味を持った知識に関して詳しくなりたいと決めたことが、学習を継続できている最大の要因なのかもしれません。

資格や検定を取ったからといって業務やビジネスに活かせるとは限らない、キャリアアップに繋がらない、そもそも統計なんて使う必要がない、そんな学習に時間を使うくらいなら仕事で結果を出してからにしろ、ビジネス書を読め、◯歳で学び始めるのは云々...と、多々色々な言説や考えはあると思いますが、だからといって勉強しなくて良い理由にはならないし、そもそも楽しくて勉強しているので、全く気にならないというのが本音です。

学習するのが好きなら無理に資格や検定を狙わなくてもいいのではないか？とも考えました。
ですが、1つは本番試験があるとモチベーションの維持ができるということ、そしてもう1つは受検日 = 〆切を設定した方が次の勉強を始めやすいということ、以上の2つが資格や検定を狙う大きな意味なのかもしれません。

特に今はスマホ・PCで試験申し込みがいつでもどこでも可能なので、取得すると思い立った時に無理やりテスト日を決めて先に申し込んでしまうのも大いにありだと思います。（ただ、テストによっては1ヶ月先くらいまでしか日程受付していないものもあるので、そこは相談ですが...）

で、これからのことですが、以下を狙おうと思ってます。
（更新版の2024年目標記事でも書いたかもしれませんが）

・基本情報技術者
・統計検定2級
・簿記検定3級（2級狙えそうであれば狙う）
・G検定
・データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）
　※おそらくDS検定 = 基本情報技術者+G検定+統計検定　の領域が必要
・その他

しばらくは統計関連の知識強化を主体としつつ、他の領域にも踏み出していくつもりです。

2024年は頭でっかちな1年にできればいいと思ってます。

次回は...学習ブログか、はたまた読書ブログか...来週あたりに更新できればいいな。

あと、ブログのデザインテーマ変えてみました。

【統計検定：DS基礎】データサイエンス基礎の学習メモ④

少しずつ暖かい気候が感じられるようになってきたことに、喜びを感じております、しょーすけです。

いったん今回で統計検定データサイエンス基礎の学習メモは最終回とします。

次は試験後での振り返りか、別のテキストか...また考えます...( ..)φ

【使用している書籍】

今回はPART5・模擬問題の範囲のメモです...φ(._. )

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PART 1 データサイエンスの基本

第1章 データの構造化とデータマネジメント
　1 データアナリティクスと問題解決
　2 構造化データと非構造化データ
　3 データマネジメント

PART 2 質的データのアナリティクス

第2章 重点志向とパレート分析
　1 パレート分析の手順とパレート表
　2 層別パレート分析
　3 問題の解答と演習問題

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
　1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
　2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
　3 問題の解答と演習問題

PART 3 量的データのアナリティクス

第4章 分析構造の把握と基本統計量
　1 分布の把握
　2 基本統計量
　3 グラフと統計量
　4 代表的な変数変換
　5 問題の解答と演習問題

第5章 相関・予測と回帰分析
　1 相関分析
　2 回帰分析
　3 問題の解答と演習問題

PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

第6章 確率に基づく判断
　1 二項分布を用いた分析
　2 正規分布を用いた分析
　3 いろいろな確率分布を用いた分析
　4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
　5 問題の解答と演習問題

第7章 統計的な推測
　1 推定に伴う誤差
　2 区間推定
　3 仮説検定の考え方
　4 仮説検定
　5 問題の解答と演習問題

PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

第8章 時系列データの分析
　1 指数・増減率・成長率
　2 問題の解答と演習問題
　3 移動平均・季節調整・寄与度分解
　4 問題の解答と演習問題

第9章 テキストデータの分析
　1 文書データの処理
　2 文書データの統計処理
　3 問題の解答と演習問題

第10章 シミュレーションと乱数
　1 シミュレーション
　2 代表的なシミュレーション
　3 問題の解答と演習問題

PART 6 実践模擬問題

第11章 模擬問題と解答
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★PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

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第8章 時系列データの分析
　1 指数・増減率・成長率
　2 問題の解答と演習問題
　3 移動平均・季節調整・寄与度分解
　4 問題の解答と演習問題

メモ
　　・指数、増減率、成長率は日常業務でも度々関わることがあったのでOK
　　・季節調整、寄与度分解の部分は本番前に数回解き直す。
　　　>>Excelでの実装は問題無さそうなので、関係性だけ忘れないように。

第9章 テキストデータの分析
　1 文書データの処理
　2 文書データの統計処理
　3 問題の解答と演習問題

メモ
　　・テキストデータ分析は、ピボットテーブルの処理・操作が主なもの。
　　　>>問題文を正しく理解できればそれほど難しくはないのでOK
　　・クロス集計表、ピボットテーブル等の前章までで使っている操作の応用。

第10章 シミュレーションと乱数
　1 シミュレーション
　2 代表的なシミュレーション
　3 問題の解答と演習問題
メモ
　　・模擬問題では出題されていない部分だったため、概要理解のみ。
　　・実際に乱数、シミュレーションを実行するのは試験直前にする。
　　　>>余裕があれば勉強するが、他のPARTに時間をかけた方が良さそう。

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PART 6 実践模擬問題
※不正解だったところのみメモ

メモ
　・クロス集計処理の期待度数、χ2検定統計量の算出
　・変動係数
　　>>これは算出方法をすっかり忘れていたので、要復習です...
　・確率による統計・推測領域の、ベイズの定理を使う問題
　　>>クロス集計～計算式入力の処理部分
　・季節指数、移動平均あたりの応用問題
　・各検定の役割と目的

おおよそこんなところでした。
ピボットテーブルを活用して分析する問題に関しては、ほぼほぼ問題無く正解を導くことができているのでよしとします。

さ、試験当日まで気を抜かずにテキストをやり込むことにします。

あとは、（試験勉強ではなく）徒然なるままに統計の学習記録も付けていきたいので、少しずつ書いていくことにします。

うーん、GA4やGTM+エンジニア領域に詳しい人に、深いところの仕組みやらの教えを乞いたい最近です...( ..)φ

【統計検定：DS基礎】データサイエンス基礎の学習メモ③

先日、ウェブ解析士の認定資格を無事に取得することができた、しょーすけです。

勉強方法については特に難しいことはしておらず、テキストの読み込み+2023年の問題集（web版）を全問正解できるまでひたすら周回していただけでした。

オンラインでの受験でしたが、本番は時間に余裕を持って終えることができました。

どこかで上級ウェブ解析士も狙おうかなと思ってはおりますが、しばらくは統計やら他の領域の勉強に時間を充てようと考えています。

さて、今回も前回に続き、統計関連の学習メモです。

【使用している書籍】

今回はPART4の範囲のメモです...φ(._. )

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PART 1 データサイエンスの基本

第1章 データの構造化とデータマネジメント
　1 データアナリティクスと問題解決
　2 構造化データと非構造化データ
　3 データマネジメント

PART 2 質的データのアナリティクス

第2章 重点志向とパレート分析
　1 パレート分析の手順とパレート表
　2 層別パレート分析
　3 問題の解答と演習問題

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
　1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
　2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
　3 問題の解答と演習問題

PART 3 量的データのアナリティクス

第4章 分析構造の把握と基本統計量
　1 分布の把握
　2 基本統計量
　3 グラフと統計量
　4 代表的な変数変換
　5 問題の解答と演習問題

第5章 相関・予測と回帰分析
　1 相関分析
　2 回帰分析
　3 問題の解答と演習問題

★PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

第6章 確率に基づく判断
　1 二項分布を用いた分析
　2 正規分布を用いた分析
　3 いろいろな確率分布を用いた分析
　4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
　5 問題の解答と演習問題

第7章 統計的な推測
　1 推定に伴う誤差
　2 区間推定
　3 仮説検定の考え方
　4 仮説検定
　5 問題の解答と演習問題

PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

第8章 時系列データの分析
　1 指数・増減率・成長率
　2 問題の解答と演習問題
　3 移動平均・季節調整・寄与度分解
　4 問題の解答と演習問題

第9章 テキストデータの分析
　1 文書データの処理
　2 文書データの統計処理
　3 問題の解答と演習問題

第10章 シミュレーションと乱数
　1 シミュレーション
　2 代表的なシミュレーション
　3 問題の解答と演習問題

PART 6 実践模擬問題

第11章 模擬問題と解答
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いよいよ（？）本格的な統計っぽい範囲に入るので、特に理解しておきたいところについては多めにメモっていこうと思います。

★PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

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第6章 確率に基づく判断
　1 二項分布を用いた分析
　2 正規分布を用いた分析
　3 いろいろな確率分布を用いた分析
　4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
　5 問題の解答と演習問題

メモ
　　・四分位数、範囲、箱ひげ図の理解が若干怪しかった
　　　>>OK！
　　・変動係数CV（Coefficient of Variation・相対標準偏差）
　　　変動係数 = 標準偏差 / 平均値 × 100(%)
　　　>>模擬問題の時にすっかり忘れてた。注意。
　　・管理図（あんまり使わなさそうだけれども...）は念のため復習
　　　>>いったん保留。
　　・二項分布の考え方は理解できた
　　　>>Excel操作で間違えなければOK！
　　・標準得点（*偏差値は大丈夫だと思う）の算出方法は忘れずに
　　　>>偏差値算出と合わせてOK！
　　・クロス集計とベイズ定理のところは自力で計算進められるように
　　　>>条件付き確率の計算だけ要復習。

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第7章 統計的な推測
　1 推定に伴う誤差
　2 区間推定
　3 仮説検定の考え方
　4 仮説検定
　5 問題の解答と演習問題

メモ
　　・相関分析：基本的なExcelの関数の使い方はOK
　　　*むしろその前段の疑似相関等を考慮する思考力の方が重要
　　・でも散布図はやっておかないと...( ..)φ
　　・共分散が若干怪しいので復習
　　・回帰分析は数学の一次関数の考え方が基本形（傾きと切片）
　　・重回帰分析は深く問われないので、一旦後回しかな...
　　　>>Excelのデータ分析の操作だけチェックしておく。
　　・T.TEST関数の使い方復習
　　・各検定（χ2検定・t検定・z検定）の役割と使用用途確認
　　・回帰分析における各項目名
　　　重相関R：説明変数群と目的変数との相関係数の値
　　　重決定R2：決定係数
　　　補正R2：自由度調整済み決定係数
　　　自由度：「観測値」の数 - 観測値間に必要な関係の数（パラメータ推定値の数）
　　　標準誤差：目的変数の標準誤差の推定値
　　　観測数：データの数
　　　分散分析表：目的変数を、説明変数を要因として分散分析した結果

正直、このテキストの第5章が自分にとっては最重要部分だと感じてます...！

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学習メモとは全然関係ないのですが、最近読み始めた本を載せておきます。

本の内容はさることながら、本自体のサイズ感とデザインも非常に良くてですね...買って大正解の1冊だと思ってます。
読み物なんですが、学術的な側面も入りつつ、全体的には講義ノートに近いような仕立てになってるんですかね......( ..)φﾌﾑﾌﾑ
あんまり統計関連に詳しくない初学者の自分でも、割と読み進めやすい作りになっている気がしております。

他にも2冊統計関連の書籍（著：三中信宏）を冒頭の章で紹介していたので、今のやつを読み終えたら読んでみるつもりです。

学習メモの続きはまた近日中に。

2024年の目標 ver1.2

皆さんこんばんは、しょーすけです。

気づいたら2月も中旬になってしまいました..うーん早い。

年明け頃からは安定して学習を進めることができているのですが、学習を続けていく中で、年初に決めた目標を修正したくなってきてしまいました。

というわけで、以下に修正。

【2024年の達成目標】

〜勉強編〜

• 統計検定データサイエンス基礎
• 統計検定2級
• （※統計検定準1級　もできれば狙いたい）
• WEB解析士
• 基本情報技術者（New!!）
• G検定（New!!）
• データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）（New!!）
• 日商簿記検定3級
• Google Career Certificates：Google データアナリティクス
• Google Career Certificates：Google サイバーセキュリティ

ITパスポート狙うくらいなら、基本情報技術者の勉強に時間を費やして狙った方がと思ったので、上位にすげ替え。

簿記は2級目標でも良いかなと考えましたが、まずは焦らず3級から。

下2つはcourseraで受講する形式のものなので、時間見つけて集中学習で。

資格を取ったら仕事できるようになるなんて考えてないですが、理論等の基礎固めの契機としては非常に役に立つと思うので、積極的に狙いにいきます。

また、追加修正があればここに書こうと思います。

【統計検定：DS基礎】データサイエンス基礎の学習メモ②

年明け頃から寒さに耐えきれず、暖房をつける頻度が急上昇しております。

みなさんこんにちは、しょーすけです。

今回も前回に続き、統計関連の学習メモです。

ここはよく分からんとか、正しく理解できたと...いったような、限りなく独り言に近い勉強メモとしての文章を載せていきます。

【使用している書籍】

今回はPART3の範囲のメモです...φ(._. )

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PART 1 データサイエンスの基本

第1章 データの構造化とデータマネジメント
　1 データアナリティクスと問題解決
　2 構造化データと非構造化データ
　3 データマネジメント

PART 2 質的データのアナリティクス

第2章 重点志向とパレート分析
　1 パレート分析の手順とパレート表
　2 層別パレート分析
　3 問題の解答と演習問題

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
　1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
　2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
　3 問題の解答と演習問題

★PART 3 量的データのアナリティクス

第4章 分析構造の把握と基本統計量
　1 分布の把握
　2 基本統計量
　3 グラフと統計量
　4 代表的な変数変換
　5 問題の解答と演習問題

第5章 相関・予測と回帰分析
　1 相関分析
　2 回帰分析
　3 問題の解答と演習問題

PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

第6章 確率に基づく判断
　1 二項分布を用いた分析
　2 正規分布を用いた分析
　3 いろいろな確率分布を用いた分析
　4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
　5 問題の解答と演習問題

第7章 統計的な推測
　1 推定に伴う誤差
　2 区間推定
　3 仮説検定の考え方
　4 仮説検定
　5 問題の解答と演習問題

PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

第8章 時系列データの分析
　1 指数・増減率・成長率
　2 問題の解答と演習問題
　3 移動平均・季節調整・寄与度分解
　4 問題の解答と演習問題

第9章 テキストデータの分析
　1 文書データの処理
　2 文書データの統計処理
　3 問題の解答と演習問題

第10章 シミュレーションと乱数
　1 シミュレーション
　2 代表的なシミュレーション
　3 問題の解答と演習問題

PART 6 実践模擬問題

第11章 模擬問題と解答
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いよいよ（？）本格的な統計っぽい範囲に入るので、特に理解しておきたいところについては多めにメモっていこうと思います。

★PART 3 量的データのアナリティクス

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第4章 分析構造の把握と基本統計量
　1 分布の把握
　2 基本統計量
　3 グラフと統計量
　4 代表的な変数変換
　5 問題の解答と演習問題

メモ
　　・四分位数、範囲、箱ひげ図の理解が若干怪しい
　　・変動係数CV（Coefficient of Variation・相対標準偏差）
　　　変動係数 = 標準偏差 / 平均値 × 100(%)
　　・管理図（あんまり使わなさそうだけど）は念のため復習する
　　・標準得点（*偏差値は大丈夫だと思う）の算出方法は忘れずに

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第5章 相関・予測と回帰分析
　1 相関分析
　2 回帰分析
　3 問題の解答と演習問題

メモ
　　・相関分析：基本的なExcelの関数の使い方はOK
　　　*むしろその前段の疑似相関等を考慮する思考力の方が重要
　　・でも散布図はやっておかないと...( ..)φ
　　・共分散が若干怪しいので復習
　　・回帰分析は数学の一次関数の考え方が基本形（傾きと切片）
　　・重回帰分析は深く問われないので、一旦後回しかな...
　　・回帰分析における各項目名
　　　重相関R：説明変数群と目的変数との相関係数の値
　　　重決定R2：決定係数
　　　補正R2：自由度調整済み決定係数
　　　自由度：「観測値」の数 - 観測値間に必要な関係の数（パラメータ推定値の数）
　　　標準誤差：目的変数の標準誤差の推定値
　　　観測数：データの数
　　　分散分析表：目的変数を、説明変数を要因として分散分析した結果

正直、このテキストの第5章が自分にとっては最重要部分だと感じてます...！

うーん...回帰分析の基本は理解できていると思うのですが、これをいざExcelでカチャカチャやるとなった時に混乱しそうですorz
Google Spreadsheet上で回帰分析するとなると、XLMiner Analysis ToolPakという拡張機能を使って実行しているので、操作性の違いが一番不安要素です。

こういう表計算関連の作業が含まれるテストは、MicrosoftとGoogleのどっちか選べるようにしておいてほしいものです...( ..)φ

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学習メモとは全然関係ないのですが、最近読み始めた本を載せておきます。

amzn.asia

本の内容はさることながら、本自体のサイズ感とデザインも非常に良くてですね...買って大正解の1冊だと思ってます。
読み物なんですが、学術的な側面も入りつつ、全体的には講義ノートに近いような仕立てになってるんですかね......( ..)φﾌﾑﾌﾑ
あんまり統計関連に詳しくない初学者の自分でも、割と読み進めやすい作りになっている気がしております。

他にも2冊統計関連の書籍（著：三中信宏）を冒頭の章で紹介していたので、今のやつを読み終えたら読んでみるつもりです。

学習メモの続きはまた近日中に。

【統計検定：DS基礎】データサイエンス基礎の学習メモ①

気づいたらラピスラズリ湖畔イベントが始まりました...。

みなさんこんにちは、しょーすけです。

5記事目にしてこのブログの本題といいますか、ブログを再開した目的に最も沿った内容である「学んだことについてのメモ」を載せていきます。

本記事のトップ画像の中に、格好つけて使っている「忘却と学習の旅～日々の記録と現在地、これからのこと～」ですが、本人はなかなかに気に入っています。
学んだことについての記事は、しばらくこのお題目を使用する予定です。

今回のブログですが、統計関連の学習メモです。
（※今現在、統計検定の取得に向けて学習中のため）

ここはよく分からんとか、正しく理解できたと...いったような、限りなく独り言に近い勉強メモとしての文章を載せますので、悪しからず。

【使用している書籍】

今回はPART1～2の範囲のメモです...φ(._. )
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★PART 1 データサイエンスの基本

第1章 データの構造化とデータマネジメント
　1 データアナリティクスと問題解決
　2 構造化データと非構造化データ
　3 データマネジメント

★PART 2 質的データのアナリティクス

第2章 重点志向とパレート分析
　1 パレート分析の手順とパレート表
　2 層別パレート分析
　3 問題の解答と演習問題

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
　1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
　2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
　3 問題の解答と演習問題

PART 3 量的データのアナリティクス

第4章 分析構造の把握と基本統計量
　1 分布の把握
　2 基本統計量
　3 グラフと統計量
　4 代表的な変数変換
　5 問題の解答と演習問題

第5章 相関・予測と回帰分析
　1 相関分析
　2 回帰分析
　3 問題の解答と演習問題

PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

第6章 確率に基づく判断
　1 二項分布を用いた分析
　2 正規分布を用いた分析
　3 いろいろな確率分布を用いた分析
　4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
　5 問題の解答と演習問題

第7章 統計的な推測
　1 推定に伴う誤差
　2 区間推定
　3 仮説検定の考え方
　4 仮説検定
　5 問題の解答と演習問題

PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

第8章 時系列データの分析
　1 指数・増減率・成長率
　2 問題の解答と演習問題
　3 移動平均・季節調整・寄与度分解
　4 問題の解答と演習問題

第9章 テキストデータの分析
　1 文書データの処理
　2 文書データの統計処理
　3 問題の解答と演習問題

第10章 シミュレーションと乱数
　1 シミュレーション
　2 代表的なシミュレーション
　3 問題の解答と演習問題

PART 6 実践模擬問題

第11章 模擬問題と解答
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うーむ、なかなかに充実した量である...（と言いつつ、既にテキストは1周完了した状態で、現在は2周目なのです。）

2月末での取得を狙っていますが、最大の懸念事項としては、日常業務ではgoogleのspreadsheetを使用しているため、Excel形式での操作をしなくてはならないという点です。

PART 1 データサイエンスの基礎
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第1章 データの構造化とデータマネジメント
　1 データアナリティクスと問題解決
　2 構造化データと非構造化データ
　3 データマネジメント

メモ

第1章は基本的なデータの定義の確認、全体像の把握で終了。
特に大きな問題もなく理解できた。

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PART 2 質的データのアナリティクス
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第2章 重点志向とパレート分析
　1 パレート分析の手順とパレート表
　2 層別パレート分析
　3 問題の解答と演習問題

メモ

ここから問題を解き進めるにあたってExcelを使う必要が出てくるのだけど、Excelが厄介。

そもそも、今現在ExcelではなくGoogle Spreadsheetを使っているので、微妙に操作感が異なる。
わざわざこの学習のためにExcelの有料版を導入するのもなんか違うなぁ...と思いつつ、Microsoftの無料で使えるオンラインアプリ版で対応。

ただ、問題演習にあたっての操作については難解なものが無く、アプリ版でも充分対応可能でした。
問題自体もまだ理解しやすいレベルだったため、問題無し。

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
　1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
　2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
　3 問題の解答と演習問題

メモ

2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定　の部分
>>ここの部分が一番重要かな...考え方と、実際に関数を自分で使えるようにするまでが少し大変。
検定については理解していたが、実際に自分で使ってみるとなるとなかなか上手くいかない時もあったので、各検定に関する知識はまたまとめておく必要がありそうです。

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続きは近日中に。

2024年の目標

明けましておめでとうございます。
昨年内にもう1記事書こうと思っていましたが、年末は記事を書く時間が取れないまま2024年を迎えてしまいました、しょーすけです。

昨年の振り返りについては、長々書くのも少し億劫なので避けますが、学習習慣を取り戻すことができた1年でもあり、自分が身につけたい知識の領域や方向性が分かってきた1年になったと感じています。

今年は、昨年の学びを土台にして専門性を深める1年にしたいと思います。
ただ何かしらの客観的な指標や、学習意欲を維持・向上するキッカケがあった方が自己評価できると考えました。

【2024年の達成目標】

〜勉強編〜

• 統計検定2級
• 統計検定データサイエンス基礎
• WEB解析士
• Google Career Certificates：Google データアナリティクス
• Google Career Certificates：Google サイバーセキュリティ
• ITパスポート
• 統計士
• 日商簿記検定3級

あとは高校数学の知識をちゃんと取り戻さないといけないので、同時並行で進めていきます。

生活面含め、その他の継続目標・達成目標については簡単に以下。

• 料理のレシピ増やす
• 物減らす
• 読書習慣継続
• 美味しいご飯のお店探す
• 体重56.5〜57.5kgで安定させる
• O脚の改善

大体こんなところです。
また日々過ごす中で見直すこともあると思いますが、上記が不動の目標陣です。

2024年もよろしくお願いします🙇‍♂️

2023年に使ったツールとアプリケーションに関するメモ

ポケモンスリープのクリスマスイベントBGMが、とてもpopな感じで好きでした。
みなさんこんにちは、しょーすけです。

そろそろ2023年も終了という時期になりましたので、今年使ってみたツールやアプリケーションについて、経緯と所感、あと個人的評価（10点満点）を簡単に書いておくことにしました。
*あくまで僕の個人的な意見です。

何の役に立つかは全く分かりませんが、偶然でも読んでくれるひとが居たら、それだけで有難いです。

それでは、張り切ってどうぞ！

notion【評価：8.5 / 10.0】

結構前に『TAKE NOTES！』という書籍を読んだことがきっかけで、使い始めたツールです。現在も使用中（ですが、乗り換え検討中です...）
そもそもnotionを使ってみよう！となった当初の考えは、以下でした。

①デジタル版のツェッテルカステン（*詳細は省きます）の構築・運用
②情報ソースをカテゴリしつつ、一時保存庫→取捨選択するという流れの構築
所感
・ツェッテルカステンはほぼ実現できている
・デザインや基本的な機能については何も問題無い
・表の挿入→文字入力をする際に、別の表からのデータをコピペで貼り付けるときに、そのまま全部を貼り付けることができない。
（スプレッドシート→notion内の表に転記する作業に手間が発生する）
・スマホのアプリからだとレイアウトが微妙なので、基本はPC使用ベースになる
・ツェッテルカステンと連動して、マインドマップ的な表示や使い方ができたらいいのに

Todoist【評価：5.5 / 10.0】

日々のTO DO・タスク管理のために無料版を一時期使っていました。

所感
TO DO管理という観点だけ言えばめちゃくちゃ良かった。
ただ、僕はTO DO管理だけではなく、読書メモや情報収集の覚書き...といったような他の使い方もできるようなツールを探すようになったため、そのタイミングで手放しました。
これはツールが悪いというよりかは、僕の要望に沿わなかっただけです。

Bing chat（Microsoft Copilot）【評価：9.5 / 10.0】

Chat GPTが世に放たれてからなかなかの時間が経過しましたが、業務という面で今現在最も使用しているAIのはBing chatです。
最初はChat GPTを使っていたのですが、いつぞやGPT-4が搭載されているという話を聞きつけてからMicrosoft Copilotに乗り換えました。

所感
使い方については日々模索しながらの状態ではありますが、使い心地は非常に良いです。
特に文章やレポートの全体構成案の草案作成だったり、GTMのカスタムJavaScript作成だったりで活用する場面が少なくないので、感謝感謝。
しばらくはBing様と併走して、業務をさくさく進められるように工夫していきたいと考えてます。

Google Bard【評価：9.5 / 10.0】

Bingと併せて活用しているGoogle Bardです。

所感
まだ細かくAIの比較などはできていないので、詳細な違いについては明言できないのですが、デザインがカッコいいです。
あと何と言っても、やはりGoogleが作っている大規模言語モデルということで、今後様々なGoogle関連のツールと統合して、横断的にAIが入り込んでくるという期待値が非常に高いですね。
そして、最近の話題だとGemini。うーん、楽しみです。

ラッコキーワード【評価：9.0 / 10.0】

無料で使用することができるキーワード分析ツールの「ラッコキーワード」（有料にすると機能をより幅広く使うことができます）。
ここまで紹介したツールと違って、このツールは日常的に使うものではありません。
SEO用の専門ツールになるので、自分のwebサイトやブログの流入キーワード等を調査・分析したいという時に使います。

所感
まず何と言っても名前とアイコンが可愛いです。これで既に8点くらいあります。
今自分が携わっている仕事にも少し関わる部分があり、無料・有料の両方で使ってみたのですが非常に良かったです。サイトのデザインも非常に可愛い。
無料でキーワード分析等をしたいという人はまずラッコちゃんを頼りましょう、とお勧めできるくらいには素晴らしい。

Figma【評価：7.5 / 10.0】

まだほんの少ししか触っていないですが、操作感とデザインの第一印象は非常に良かったです。将来的に機会があればFigma使っていこうと思えるくらいの使いやすさだと思います。

所感
現状デザイン・開発部分に関わることがそこまで無いため、保留中です。
まだ使ってないから何とも言えないですが、印象と期待値で7.5点です。
使ってから評価しろよという意見については重々承知しております。

サクラサクLABO【評価：8.5 / 10.0】

ラッコキーワードと併せて使っております。無料のキーワード分析ツールを探していた時に検索に出てきたので使ってみたところ、非常に良かったです。
正直、本当に無料？というくらいには充分な機能を備えていると思ってます。

所感
サイトデザインも好きですが、「共起語調査」「関連語調査」「上位サイト調査」あたりがとても使いやすくて、個人レベルで使うのであればまずはこれをお勧めします。
ラッコキーワードと併せて使ってみて、好きな方を選ぶのも良し、併用し続けるも良しという感じです。ラッコの方がアイコンが可愛いので、0.5点分差をつけました。

Miro【評価：8.5 / 10.0】

正直、この機能がnotionとかにくっついてくれたら、それでほぼ全部完結するのになぁ...と思いながらMiroを使ってます。
ツリー構造やマップ、全体像を描きたいなぁ...何かいいツールあるかなぁ...と探していて、色味が良い！（黄色が好き）といってトライしてみたところ使いやすさも備わっていて、気にいってます。

所感
図的な思考をしたい場合にはMiroが今のところ最適解になってます。
が、Miroで完結するという感じでは使ってなくて、あくまでドキュメントとの併用が前提のツールとして機能してます。
もう少し良い使い方があると思うので、2024年に時間を設けて試行錯誤するか...（もしくは他の画期的なツールを見つけるか、出現してくるか...）

Coggle【評価：6.0 / 10.0】

Miroと比較検証した後に使わなかった方のツールです。
うーーん、悪くはなかったのですがMiroが良すぎたために選ばなかったというのが本当のところです。

所感
Miroは結構チャートっぽくかっちりした雰囲気のマップも描けるし、マインドマップっぽくラフに使うこともできるという印象でしたが、Coggleは矢印とかがうにょうにょしてて自分的には使いづらい部分がありました。
（矢印うにょうにょだけが選ばなかった理由じゃありません）
ただ、カラフルで単調にならないところはとても良かったですね。
選ばなかったというところですが、操作性は悪くなかったです。好みの問題ですかね...。

Scrintal【評価：∞】

まだ先日発見したばかりのツールなのですが、めちゃくちゃ気になっています。
そもそも無料版が出ていなくて、年間プランと買い切りプランの2つしかリリースされていないのですが、ツェッテルカステンの考え方が実現されているツールらしい。
デモ画面を見る限り、情報収集と思考の整理に重きをおいていて、アイディア出しやブレストにはもってこいのツールっぽいです。
うーん、月間でトライアルしてみたいんですよね...1年間となるとなかなかの料金するので、少し踏ん切りがつかない状況です。
ただ、印象値としては、notionからの乗り換え最優先候補になるかもしれません。
今後に期待したいです。

と、合計10個のメモを載せましたが、やはりScrintalが今一番気になりますね...年明けも注視していきたいところです。
（無料トライアルか、1か月プランみたいなのがリリースされたら即試そうと考えてます。）

年内にもう1記事くらい書けたらいいかなーと思ってますので、まだ年末の挨拶はしないでおきます。

Mac mini 2023（M2）への移行に付随した問題と解決に関するメモ。

つい先日、Mac mini2023（M2）モデルを購入してとても浮かれています。
こんばんは、しょーすけです。

今までずっと使っていたMacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015)が、いつ限界を突破してもおかしくない様子だったので、壊れてしまう前にMacを新調せねばと考えぬいた結果の購入です。

検討段階で、次買うならばデスクトップにしようと決めていました。
外であまり使わないこと、価格と性能的にデスクトップの方が希望に沿っていることが主な要因です。

加えて、現在既に使っているモニター(HP製)があったので、iMacだけではなくMac studioとMac miniも選択肢の中に入ってました。

あとは価格と性能などを比較検討して、最終的にMac miniに決定した感じです。

使い心地は非常に快適です( ˶˙º˙˶ )୨

今は心穏やかに、ノーストレスで使うことができているのですが、到着してから数日間は大変苦悶しておりました...一時は返品まで視野に入れていたくらいでした。

今回はその時の戦い（？）の記録をするべく、文字を書き起こします。

これから新機種に移行するというMacユーザーが、どうか苦悶を回避できますように...と若干の祈りの気持ちを込めて書き進めます。

1. Mac mini2023（M2）の起動～データ移行の状況

Mac mini2023（M2）開封から起動までは異常無し。
まずは、MacBook Proからデータ移行をする必要があったので、googleで検索して良さそうな手段を調べました。

support.apple.com

（やはり頼りになるのは公式情報です...!!）

MacBook ProとMac mini2023（M2）が同じWi-Fi*1に接続されていることを確認。
両方で「移行アシスタントアプリ」を起動して、以下の通りに手続きを進めました。

始める前に

• できれば、双方のコンピュータのソフトウェアをアップデートしておきます。
• 双方のコンピュータで Wi-Fi が有効になっていることを確認し、両者を近付けておきます。いずれかが OS X El Capitan 以前を搭載している場合はさらに、両者を同じ Wi-Fi ネットワークに接続しておいてください。
• ウイルス対策やファイアウォールのソフトウェアがインストールされている場合は、移行が終わるまでそのソフトウェアを無効に切り替え*2ておきます。

移行先の Mac で

1. 新しい Mac で移行アシスタントを開きます。「アプリケーション」フォルダの「ユーティリティ」フォルダにあります。「続ける」をクリックします。
2. 移行アシスタントで変更の許可を求めるメッセージが表示された場合は、管理者のパスワードを入力して「OK」をクリックします。
3. 情報の転送方法を確認する画面では、Mac、Time Machine バックアップ、または起動ディスクから転送するオプションを選択します。「続ける」をクリックします。

上述の引用から先の手順についても公式情報に従って進めていき、問題無く画像や書類等、Macbook Proに入っていたデータの移行（というかデータのコピー）が完了。
（ふーっ、一安心。）

また、Google Chromeのブックマーク等については、Mac mini2023（M2）の方でGoogle Chromeをインストールした後、Googleにログイン→ブックマーク同期を行えば即時に引っ張ってこれるため後回しにしました。

2. Mac mini2023（M2）のOSアップデート

（ちょっと記憶があやふやですが、間違いないはず）
「移行アシスタント」を使ってデータ移行が完了した後に、Mac mini2023（M2）のOSを最新のものにアップデートしました。

Mac mini2023（M2）の起動時のOSはVenturaだったので、Sonomaにアップデート。
本来であればデータ移行の前にしておいた方が良かったのかもしれませんが、こちらも問題なく実行できました。

3. Mac mini2023（M2）がインターネットに繋がらない...

ここまでで基本的な移行・引継ぎ設定が終わったので、「よーし、早速使いまくるでー！」と意気込んだはよいものの......あれ？インターネットに繋がらない...？

トップ右上のWi-Fiアイコンを確認すると、確かに「接続」状態のアイコン表示がされている。Wi-Fiは繋がっているのに、インターネットに繋がらない...なんで？

【Google Chrome】インターネットに繋がらない時の画面

この時点では確たる原因を発見できず、よく分からない状態だったため、とりあえず以下のことを試してみた。

• 本体の再起動
• 設定の「ネットワーク」から接続を確認
• Wi-Fiを2.4G帯・5G帯それぞれで接続
• 手持ちのiphoneを使用してテザリング接続

上記のどれを試しても状況は変わらず、「Wi-Fiには繋がっているけれどインターネットには繋がらない」状態が続いている。

うーん...これは困った...と頭を抱えると同時に、これはもしや初期不良や故障じゃないのか（？）と不安がよぎりました。

4. 状況確認～検証のあれこれ

この状況に陥った時は、Mac mini2023（M2）が到着したばかりで期待も高まっていたこともあり、非常に狼狽していました。

ですが、（なんとなくの感覚として）PCの様子を窺う限り初期不良や故障ではなさそうなので、（何かよく分からないけれども）自分の訳知らぬところに原因があってインターネットに繋がらないだけなんだ！と腹をくくって検証に乗り出しました。

4.1. 状況確認

まずは、Mac mini2023（M2）の設定、状況確認を改めてすることにしました。
以下、この時点でのMac mini2023（M2）の状況（箇条書き）です。

• 右上のWi-Fiアイコンは接続済み表示だけど、インターネットに繋がらない
  （※ちなみに2.4G、5Gの両方とも繋がります）
• IPアドレスの確認もしたが異常無し
• OSは最新版（Sonoma）をインストール済み
• セキュリティソフトは無効にしてある
• ファイアウォールも無効にしてある
• 自室のWi-Fiルーターも異常無し
• 他のPCやiphoneは問題無くWi-Fiでインターネット接続できている

>>およそApple公式に書かれているような設定をしているが、それでも繋がっていない状態というわけです。

4.2. 検証開始

以下、検証したことをなるべく簡潔に書いていきます。
（なお、以下公式に書かれていることは全て試しました。）

support.apple.com

1. 日付設定の確認
   どうやらMacは日付設定が間違っている（現実世界と異なる）と、インターネットに繋がらないらしい。という記事を見つけて確認するが、間違っておらず。
   自動的に正しい時刻に設定されるようになっていた。不発。
   
   
2. 有線接続
   結論、繋がりませんでした。
   Wi-Fiも駄目、有線も駄目。回線の問題ではなさそう。これも不発。
   
   
3. ゲストユーザーでログイン
   結果的には原因究明に至らずでした。
   何回か偶然（？）インターネットに繋がる時があったのですが、やっぱり繋がらない状態が続いてしまった。うーん、つかの間の喜びでした。残念。
4. IPアドレスの見直し
   原因はこれではなかったです。
   Macbook Proとかち合ってるわけでもなかった。うーむ、分からない。
   ここまでで初日の検証が終わり、No.5以降は2日目の検証です。
   
   
5. 自室のWi-Fiルーターの初期化・再起動
   Wi-Fiには繋がっているとはいえ、回線に問題がある可能性が無きにしも非ず...という希望を込めて検証しましたが、こちらも不発。
   そもそも他のデバイスが問題無く接続できているので、回線が問題ではなさそうだなと分かってきた段階です。まだまだ原因が分からない。
   
   
6. 手持ちのiphoneでのテザリング接続
   おそらく繋がらないであろうな...と疑惑を抱きながら検証をしましたが、案の定繋がりませんでした。うーん、これも違う。
   
   
7. 内蔵の診断ツール使用
   最初にこれを試せよ...という感じではありますが、ベストプラクティスの環境にしてください的な、無難なメッセージが表示されて終了です。
   問題の解決や、原因の追究には至らず、苦悶は続いていく...。
   
   
8. OSの再インストール
   

   support.apple.com

   駄目でした...OSを改めて入れてもインターネットに繋がらない状況は変わらず...なかなか心にきていました...これでもないのか...残念。
   
   
9. セーフモード起動
   セーフモードでインターネットに繋がるかどうかを確認。
   上記の設定などもセーフモードで一通り再確認しながら検証してみたが、ネットに繋がらない。
   ゲストログインをしても、有線接続をしても繋がらない。
   電波がねぇ！繋がらねぇ！Macを買っても楽しくねぇ！
   希望がねぇ！仕方がねぇ！返品覚悟でやるしかねぇ！
   ....ということで、検証の旅はもう少しだけ続きます。
   
   
10. Appleのチャットサポートに相談
    

    support.apple.com
    

    ここからMac ノートブック→インターネットを選択して進めていくと、お問い合わせ方法として「電話」「チャット」の2つが表示されたので、チャットを選択。
    （どうやらPCからのアクセスのみ「チャット」が表示されるっぽい。真偽不明。）
    チャット用のウィンドウが開き、数分待つと専属カスタマーの方に繋がり、チャット形式で相談のやり取りが可能に。すかさず、上記の状況をあれやこれや...と詳細に伝えました。
    （※チャットだけでは詳細な状況が把握できなかったので、電話+画面共有で専属の方が状況確認をしてサポートしてくれることに。チャット経由でアプリ等の案内はしてくれたので安心安全でした。）
    
    最初にいくつか提示してもらった検証方法では解決に至らなかったのですが、何日か状況報告も含めてやり取りしていたところ...
    
    
11. セーフモードで起動+ゲストユーザーログイン+セキュリティソフト消去
    カスタマーサポートの方からこの方法を提示してくれました。
    セーフモード起動でも駄目、ゲストユーザーログインでも駄目、セキュリティソフトは無効にしてあると伝えたところ、「セーフモード起動+ゲストユーザーログインをした上で、セキュリティソフトはアンインストールしてみましょう。」と。
    
    藁にもすがる気持ちで言われるがままに手順を進めました。
    【MacのESETアンインストール方法】
    

    eset-support.canon-its.jp

    すると、何の問題も無くインターネットに繋がるようになりました....
    無効じゃなくてアンインストールしないと駄目だったんですか...そうですか...
    
    Appleのカスタマーサポートの方、本当にありがとうございます！

と、数日間の格闘の末、今や快適なMac mini生活を送れるようになりましたが、この時の苦しみはなかなかに小さいものではなかったので記録しておこうと思ってペンを取りました。

新しい機種やデバイスが正常に動作しないのは、想像以上に辛いものです。
1人でも同じ苦しみから救われる人がいたら、これ幸いです。

*1:使用した回線はWi-Fiの5G帯（ルーターはIODATA製品使用

*2:ウイルス対策系統のソフトは、ESET Security ProをMacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015)に入れていたので無効に切り替えて実行しました

再々浮上（はてなブログでリスタート）

皆さん、大変お久しぶりです。しょーすけです🐿️

気が付いたら早1年どころか2年くらい（？）時間が過ぎ去っておりました。
日常の合間合間に「よーし、今日はnote再開させるでー！」と頭の片隅で意気込むものの、書き始めるのであれば何について書いていくのか、記録したいものは何なのかを決めねば…と思い悩んでいるうちに季節は廻っていました…嗚呼、なんと罪深きや。

で、色々書いておきたいと思うことはあるのですが...

1. 文字書きを再開した理由・目的
2. はてなブログに書き残すこと・もの
3. ぼんやり考えていること、その他

今日のところはとりあえず、上の3つに関して書きます。3つだけです。

1.文字書きを再開した理由・目的

そうですね...以前書いていたnoteを隙間時間に見返していて、「ああ、文字書くのやっぱり良いなぁ...」と再確認できたのが一番大きい要因です。

また、人間の記憶力には悲しいかな限界があるので、その時その時で考えたことや気づいたこと、疑問や想像やアイディアを何かしらの形で残しておかねば！と感じたこと。
そして、それを自分以外の人が見られる場所に残しておくことで、目に留まった人に（ほんのわずかだとしても）何かを与えられればいいなと考えたからです。

打算的な部分で言えば、文字を書く機会を少しでも増やすことで、「文字を通じて伝える力」を身につけたいという気持ちがあります。もっと言えば、「書くという行為を通じて、時間をかけて考えること」を意識したいということかもしれません。
インターネット黎明期〜スマホ普及〜AIの出現・隆盛を振り返ると、デジタルツールやネット経由での行動がまるでファストフードの如し...という感じで「多くて早くて正確な（安くて早くて美味しい）」存在ということは間違いないと思います。

かく言う僕も、デジタルツールを使うのはとても好きですし、アレルギーは1mmも無いと思っているのですが、「生産性」や「効率化」といった表現があちらこちらで目にする今の環境については、正直好ましくないと思っています。必要だとは思うけど。
だから、せめてこのブログに触れている時くらいはゆっくり考えたり、時間をかけて言語化したり...ということを書き手の僕はもちろんですが、読み手の人にもしてもらえたらなぁと考えている次第です。

と、少し真面目に書きましたが、日々のメモ置き場というかログ倉庫くらいの感覚で気軽に使っていこうと思っています。

※以前のnote

2.はてなブログに書き残すこと・もの

書き残していきたいと考えているトピックは以下です。

• 個人の学習ログ（勉強内容・方法とか...）
• Google Tag Manager・Google Analytics...他、Google関連のツール
• 身につけたいこと、学びたいこと、知りたいこと
• 趣味のこと（読書、映画、音楽、珈琲...etc）
• 作った料理、美味しかったご飯
• Hatena Blogの使い心地、長所と短所
• Apple製品を長らく使ってきての所感
• logic pro（まだ全然触れてない...）
• 日常のあれやこれやそれ
• 日々のメモ、メモ、メモ...

とにかく日々のメモとして使っていきたいので、特定のトピックに限定しすぎない運用をします。目指せ雑記帳。

3.ぼんやり考えていること、その他

ブログの1記事の文字数どれくらいにしようかとか、どのくらいのペースで公開しようか...とか、考えてたりします。

あと、現実世界で会ったことのある人も、会ったことのない人も、このブログを通じて先々繋がれたらいいなぁなんてぼんやり想像したりしていなかったり。

とりあえず大いなる妄想や大言壮語を吐くことはせず、細々と更新していくことを目標にいざスタートします。

記録の旅の始まり始まり。