ハガー

数理最適化のすゝめ

こんにちは、サービスデリバリーセンターのハガーです。

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2019』  13日目の記事です。

今回は最近私が仕事で行っている「数理最適化」について書きたいと思います。デジタルトランスフォーメーション(DX)による業務最適化への意識の高まりや、量子コンピューティングへの期待からか、「数理最適化」についても最近注目されつつあります。

数理最適化とは

「数理最適化」とは「ある制約が存在する中で、数ある答えの中から最も良いものを見つける」ための手法になります。昔からオペレーションズ・リサーチなどの分野で研究されてきました。

「数理最適化」が適用できる対象にはいくつか種類があるのですが、よく示されるのは以下のようなものです。

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Re:dashでAmazonS3のデータをニアリアルタイム表示させようとしたときに困ったこと

こんにちは、データアナリティクスチームのハガーです。

私はElastic StackのKibanaを使用して可視化することが多いのですが、今回Amazon S3にセンサー系のデータを出力している環境で可視化を行う機会があったため、Amazon AthenaとBIツールのRe:dashを使用して可視化を行うことにしました。

その際、Auto Refresh機能を使いデータをニアリアルタイム表示したかったのですが、手間取ってしまったので備忘録的に記載します。

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Node-REDを使ってKEYAKIにデータをアップロードした話

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2017』 17日目の記事です。

こんにちは、データアナリティクスチームのハガーです。

「Advent Calendar」という言葉ですが、私は中学生の頃にヨースタインゴルデル著の「アドヴェント・カレンダー 24日間の不思議な旅」という本を読んで初めて知りました。内容が面白かったのもありますが、この本をきっかけに実際にAdvent Calendarを買った思い出もあり、私の中では強く記憶に残っている言葉です。

さて、今回はNode-REDの話です。

先日ぷらっとホーム社のOpenBlocks IoT EX1を購入しました。弊社のKEYAKIにデータをアップロードするためにLinux用のSDKを入れようとしたのですが、OpenBlocks の管理がWebUIから実施し易かったこともあり、できるだけブラウザだけで設定を完結させるべく、Node-REDを使用してKEYAKIにデータをアップロードしてみました。

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KEYAKIとElastic Stackを連携してみた

こんにちは、データアナリティクスチームのハガーです。

社内では『IoTを知ろう、学ぼう、体験しよう!キャンペーン』と題してKEYAKIを使ったアイデアソンなどが実施されている今日この頃。

私としましてはKEYAKIに収集したデータを簡単に可視化・分析するため、Elastic Stackを連携させてみました。

KEYAKIとは

弊社が提供しているIoTプラットフォームとなります。

KEYAKIの特徴は以下の4点になります。
・管理機能 : アプリの設定をKEYAKIで一括管理
・SDK for iOS / Android : SDKの提供
・Web API : 収集した情報をWeb APIでお客様へ公開
・外部API連携 : HTTP/HTTPSアクセスで外部システムへ連携

KEYAKIの詳細はこちら。
https://www.cresco.co.jp/iot/solution/keyaki/

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Kaggleに初めて投稿してみた

初めまして。データアナリティクスチームのハガーです。
データ分析のコンペティションサイトであるKaggleに初めて投稿してみましたので、その感想などを書きたいと思います。

Kaggleとは

Kaggleとは予測モデルのコンペティションを行う場を提供している運営会社となります。
Kaggle Top : https://www.kaggle.com

Kaggleでのコンペティションの流れは以下のようになっています。
①予測モデルが必要な企業等が問題とデータを投稿
②分析者が競い合い、より精度の高い「予測」モデルを作成し投稿
③精度が高い予測モデルについては、企業等に予測モデル提供する代わりに、賞金などを得る

賞金などはコンペティションの種類にもよりますが、$1,000,000のものもありました!
まずはチュートリアルで用意されている「Titanic: Machine Learning from Disaster」に投稿してみます。

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