でぶい方を「フータ」、細い方を「ナータ」と命名した。名前の由来は妻の「フナみたい」の一言から「フ」と「ナ」から一文字ずつ取った形。一文字とるとか大名家の命名みたいだけど元がフナだと冴えない。冴えないのがいい。
飼ってから１週で、初の水換えをした。水換えと言っても計量カップで飼育水を２リットルほど捨てた後、カルキ抜きをした水をそのまま水槽にぶち込んだ形。ほんとは砂利とかも半分ぐらい洗った方がいいのだけれど、めんどくさくて適当。
アクアシャイニングというバクテリアも７日から１０日毎で適量入れ直してくれと書いていたので入れる。が、入れる前に瓶を振るのを忘れたためほぼ上澄み液しか入れてない。効果あるのか不安になったけどまあいいや。
しかし以前飼ってた時と違うね。フィルターが大層機能しているらしく、まったく生臭い匂いがしない。以前の金魚は投げ込み式のエアレーション（ぶくぶく）兼フィルターみたいなのを使ってたけどあれはあんまり濾過能力が高くないらしい。４日ほどで大体、「ああ、魚飼ってんな」って匂いがしてた。今は全然臭いしない。飲めるんじゃねえかと思うほど健康的な水である。
体調面はどうか。二匹とも元気である。餌やる時だけ獰猛になり、フータがナータをつつき出すけどそれ以外は順調。もしつつきがひどくなるようであれば、一度フータを別水槽で別居させたあと元に戻してみようとおもう。
なぜ別居が効果があるかというと、金魚が他金魚をつつくのは縄張り争い的な要因があるらしい。一度今の水槽からフータを引きはがす事で、フータの縄張り意識を緩和させてやろうという狙いがある。別居後あとから来たフータは、縄張りではないのででかい顔ができなくなるってわけ。興味深い説である。効いたらなんか面白い。
というわけで１週目の総括としては
・フィルターのおかげで水は最高の状態
・つつきがひどいようであれば別居を考える
・でかい金魚でも２日ぐらい経つと慣れて可愛くなってくる
現在の設備環境は下記の様な感じ。
・和金 2匹
・アナカリス（水草） 1本
・水槽 (15×20×30)
・テトラ オートワンタッチフィルター AT－20 ～30cm水槽用外掛式フィルター
・アクア・シャイニング（バクテリア）
・テトラコントラコロライン（カルキ抜き）
・キョーリン飼育教材 浮上性 キンギョのエサ（エサ。２日に１回３粒ずつ）
若干、別水槽で流金も飼ってみたい欲を必死に抑える。まずはフータナータが落ち着いたら考えるべし。
来週も何もありませんように。
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偉い人がよく言うビッグデータ(笑)を真剣に勉強してみる
よく会社の偉い人が何かあれば「ビッグデータを活用して～」とか云々言うのですごい蔑んでいた。ビッグデータ(笑)という感じ。
言葉だけが独り歩きして結局なんなんだよって感じでムカついていた。
とは言え、僕もビッグデータ活用ってどんなことやるんだろう状態。というわけでちゃんと調べてみた結果めっちゃ面白かった。
ビッグデータを学ぶ動機付けとして取っ掛かりとしては下記がかなりお勧め（全10章）。
http://www.albert2005.co.jp/technology/mining/mining.html
では、この記事を読むと具体的に何ができるようになるか。
例えば通販サービスの例。通販の顧客の中で、似たようなものを購入する人をピックアップする。ピックアップした人たちの趣味嗜好にあったレコメンドを出すとかそういうのができるようになる。（Amazon的なやつ）
通販に限らず、○○に行った人とかの位置情報。○○を利用した人のサービスの利用履歴などなど、色んな側面からも様々なアイデアが出せる。
章の中身としては1章から4章までがビッグデータの集め方と活用の基本、6章がレコメンドの仕組みを具体的に説明している。
6章まで見るとどんなデータを取ってこれば何ができるかがなんとなく分かるようになってくる。
取ってきたデータをなんとなく分析してグラフにプロットできるようになったら、7章以降のクラスター分析（似たモノ同士を分類する手法）もやってみると面白い。
http://www.albert2005.co.jp/technology/mining/method3_1.html
そうすると類似するものをうまく分類化できるようになって、やれることがもっと広がる。
比較的開発初級者な僕でもこの記事を読んだだけで、こう開発したらできそうだ、こういうサービスが考えられるなとかイメージが湧くあたり、かなりお勧めの記事。
*
閑話休題。
実際のところこういうビッグデータって無知識でも、「ああ、できそうだよね」って思う。思うは思うのだけれど、どうアルゴリズム組むのか分からないとか、どういうサービスが考えられるか分からないっていう人が圧倒的に多いと思う。
大企業であればあるほどそうだと思うけど、企画の人とかが、こういう技術的なところを一切理解せず、とりあえずビッグデータって言ってるしデータ集めて何かできるんじゃねーのっていう認識だと危ない気がする。調べてみて思ったけど、最低限やや技術的なことも知らないと、企画ができないと感じた。おそらくビッグデータビッグデータ言いつつなかなかサービスが生み出せない企業ってのは、上流の人が
「ビッグデータ使えば何かできるかもしれない。何をしたらいいか分からないけれど」
と言う状態から脱せられず、うまく企画ができなかったりするのかなと思った。
まとめ：
ビッグデータ(笑)に真剣に取り組んでみた結果、
・「なんかよく分からないけど、情報集めたらできそう」っていうレベルから
「こういう分析法を使えば実装できるね」っていうレベルに行かないと
ビッグデータを企画に落とし込むことすらできない。
・無知識でビッグデータに臨むんではなくレコメンドの仕組みなど基礎的なアルゴリズムをおさえた上でさらに何ができるかを検討、勉強していったほうがよい
・統計学や数学的なところは基礎的な部分だけでもおさえておいたほうがいい
というようなことを感じた。がんばって行こうと思う。
追伸１：
この記事を書いてる株式会社ALBERTはfacebookとかでも開発者ブログを公開してたりしてて結構よさげです。
https://www.facebook.com/ALBERTInc
というか内容がめっちゃマニアック。やっぱりきちんと勉強しないと、ビッグデータ活用する企画なんて、できないんだなあというのが、開発者ブログを見てもうかがえる。
追伸2：
もう一つ、こういうことをプログラム的にやるにはR言語とかいうのを使うのが便利らしい。
その辺のツールの使い方のノリは下記をみるとちょっとつかめる。
http://www.slideshare.net/akiaki5516/10rver25
ALBERTの記事＋後輩から借りパクした「集合知プログラミング
統計学とかの基礎は適当に流す。やってるときりがない。それだけで人生終わる（笑）
追伸３：
ちなみに最近の偉い人は「IOT(Internet of Things)」という言葉にはまっているらしい。特に理由はないけど、なんかむかつく。なーにがIOTだバカタレが。
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エリート金魚を飼う
というわけで新しく金魚を飼った。何が「というわけで」か分からない人は前回の日記を見るべし。
今回は祭りの金魚ではなくアクアショップで売ってる金魚を買った。一匹７０円という破格の安さであるが、もう死ぬところは見たくないので素直にアクアショップの店員さんに飼い方を聞きまくった。備忘のために記しておく。
【後編】金魚が家にやってきた
この記事で言ってたけど２匹の金魚買ったんよ。そんで↑のようにちょうどお客様先で修羅場を迎えているところで二匹のうちの一匹、「しとめ」が死亡。上司と営業さんの前で泣きながら仕事をした。冗談ではなくガチで泣いた。
金魚が死んだのが夏。今は札幌も冬真っ盛りの様相を呈してきて、ようやく心の傷が癒えてきた。ので金魚達と過ごした夏のことを書いていこうと思う。
【生まれて】MOVEのタイヤ交換方法【初めて】
北海道らしく、家に帰ったらMOVEが雪まみれになっていた。そろそろ夏タイヤからスタッドレスタイヤに替えねばならぬ。ほんとは雪降る前にやるもんだけど雪降ってからやるあたり、道民初心者っぽいですよね。
ということで生まれて初めてタイヤ交換にチャレンジ。