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gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 3 データの見方 part 2

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

▼gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 3 データの見方 part 1 はこちらです。

kharuka2016.hatenablog.com

3-4. 時系列データの見方①-基礎編

時系列データとは

時間とともに観測されるデータ -> 時系列データ

株価チャートしか頭に思い浮かばへんわ。

と思っていたら東証株価指数出て来ました!笑

年次データを見るときの注意点

暦年データ(Calendar Year)
  • 1月~12月までを1年間とするデータ

  • 国際比較が容易

年度データ(Fiscal Year)
  • 会計年度開始月から12か月を1年間とするデータ

  • 各国の会計年度は異なる。

  • 日本の場合は4月から翌年3月までが会計年度となる。

決算月は日本国内の企業によってもバラバラです。

決算が3月末の企業が多いですけどね。

時系列データの種類

ストックデータとフローデータ
  • ストックデータ

ある時点の状態をとらえたもの

  • フローデータ

ある期間の発生量や変化量

ストックデータとフローデータの関係

今期末ストック=前期末ストック+今期フロー

貯金額に置き換えて考えるとわかりやすいですね。

50万年(当月までの貯金額)=46万円(前月までの貯金額)+4万円(当月の貯金額)

時系列データの種類

乗用車のフローデータの説明はわかりますが、

ストックデータ(保有台数)は平成17年度を境に急に減っているようにみえますが、、、笑

3-5. 時系列データの見方②-発展編

時系列データの見方

時系列データはそのまま見るのではなく、様々な加工を施すことが多いです。

データサイエンティストの腕の見せ所ですね!

実質値と名目値

金額を扱う統計で使われる名目と実質について。

50年前の1万円と今の1万円では価値が違います。

黒田日銀総裁は物価を2%上昇させようとしていますよね。

1000万円を貯金だけで資産運用していたら20万円損したことになります。

資産を増やそうと思ったら、3%以上の運用利回りが見込める資産が欲しいですね。

物価の変動分を除去

  • 名目

その時その時の価格により表した金額

  • 実質

ある基準時の価格により表した金額

名目金額の変化の要因は価格の変化と数量の変化があります。

価格の変化分を除いた動きが重要!

実質化について

実質値は名目値を何らかの価格指数で割ることにより求められます。

実質値 = 名目値 / 価格指数

季節性とは

月次や四半期データでは季節性があることがあります。

3,4月は新大学生や新社会人の引っ越しなどで消費支出が増えそうですよね。

新歓や会社の飲み会でお金が貯まらないなんて声も、、、

季節調整法

季節性を含んでいるデータでは前月から当月への変化動向を把握するのは困難

  • 時系列データを年単位にする

  • 前年同月比を用いる

など、季節変動を除去する必要があります。

季節調整値の見方

季節調整値の前月比を見る際のポイント

両者の値の符号が一致しない場合は、傾向に変化が生じている可能性があるので、注意が必要です。

  • 前年同月比は前月比より変化が現れるのが遅れる場合があります。

  • 一方、前月比はより細かいノイズによっても変化することもあります。

前年同月比はプラスで季節調節値の前月比はマイナスってどんな状態ですかね?

パッと例えが出て来ませんね。うーむ。。。

3-6. 時系列データの見方③-分析編

時系列同士の関係

2つの時系列間の関係を見るには、相関係数を見るのが一番、簡単です。

同時点の相関を見るものと、ある時間差をあけて相関を見るものがあります。

本当に簡単?

同時相関

同時点で相関

相互相関

時間差で相関

同時相関を見てみましょう。

グラフの可処分所得って何って思いました。

可処分所得とは?

実収入から、税金や社会保険料などの非消費支出を差し引いた手取り収入を、「家計が自由に処分することができる所得」という意味で、可処分所得という。

要するに手取りですね。ニンゴ、ムズカシイデス。

新社会人は源泉徴収票を見ることをお勧めします。

どれだけ国から税金がむしり取られているか分かりますよー。笑

自分の資産は自分で守りましょう!

見せかけの相関

時系列データから相関関係があるように見えるからといって

必ずしも相関関係があるとは限らないのですね。

だから消費者物価ってなに?

消費者物価とは?

消費者が実際に購入する段階での、商品の小売価格(物価)

気温が上がれば消費者物価が必ずしも上がるとは限らないですよね。

気温に物価が左右される農作物などもありますがね。

時系列予測について

直線の場合はxを時間とすると

y = a x + b

yを予測するのは簡単そうですね。

難しいっす!

▼記事の続きは以下へ。

(執筆中です。)

岩波データサイエンス Vol.1

岩波データサイエンス Vol.1

参考

gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 3 データの見方 part 1

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

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▼gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 2 統計学の基礎 part 2 はこちらです。

(執筆中です。)

3-1. 統計表の見方

第3週のねらい

①現実のデータの詳細

統計表などですね。

②データを見るうえでの注意点

ここは大事なとこですよー。

③簡単な分析の仕方

統計データの分類

クロスセクションデータ(横断的データ)
  • 時点を固定した時の様々な分類のデータ

  • 地域別データが代表的。データの並ぶ順番に意味はない。

例)2014年1月1日時点の各都道府県の人口データ

時系列データ
  • 同じ分類で時点が異なるデータ

  • データは並び順は通常、古いー>新しい、順になることが多い。

例)東京都の1981年から2014年までの人口データ

パネルデータ
  • 各分類の各時点のデータ

  • 大規模なデータになることが多い。

例)各都道府県の1981年から2014年までの人口データ

分類について

統計表によくみられる「製造業」や「商業」などの産業分類や職業の分類のことを質的分類といい、標準化が設定されています。

各統計間で定義が異なると、比較が大変ですよね。

だから、質的分類により標準統計分類が設定されています。

以下が定められています。

  1. 分類の原則

  2. 分類の構成

3-2. 比率の見方①-クロスセクションデータ

比率

総数が異なる

-> 実数同士では正しい比較にならない

-> 総数に占める比率で比較

-> 構成比

2つの比率

構成比

構成比は総数とその内訳の比率

(例) 15歳未満人口割合= (15歳未満の人数)/(総人口)

一つの集団のデータ(一つの県のデータなど)を扱うときは構成比を使うのですね。

相対比

異なるデータを分子、分母に取った比率

(例) 人口密度= (人口)/(面積)

一人当たり県民所得=(総県民所得)/(人口)

異なる集団のデータ(他県同士のデータなど)を比較するときは相対比を使うのですね。

相対比を使う時のポイント

集団の相互比較 -> 各集団の大きさの影響を除去

東京の面積と北海道の面積は全然異なるので、両者のコンビニの件数が例え同じだとしても

北海道ではコンビニが50m歩くごとに見つかるとは思えないですもんね。

決して北海道をバカにしている訳ではないですよ。例え話です。

分母と分子の対応に注意しましょう。

データの意味が変わって来ますからね。

3-3. 比率の見方②-使い方と注意点

相関係数

縦軸を女性数、横軸を総人口(都道府県の人口では?)とすると

都道府県の人口の規模の強い影響を受けて、女性数と都道府県の人口が正の相関関係にあるようにみえます。

しかし、これは正しい分析でしょうか?

比率の相関係数

縦軸を女性の比率、横軸を都道府県の人口とすると

相関係数 = -0.51から判断すれば、人口の多い都道府県ほど女性の割合が高いとは言えませんね。

どうやら女性の割合が多かったり、少なかったりする都道府県があるようですね。

比率の相関係数を使う時の注意点

同じ変数(都道府県の人口)を分母とする構成比同士の相関係数では、変数(都道府県の人口)が1つ減っていることに注意しましょう。

男性の比率と女性の比率の関係は直感的にも負の相関係数になりそうですよね?

▼記事の続きは以下へ。

(執筆中です。)

岩波データサイエンス Vol.1

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参考

はじめての IoT ~ Google Home Mini でビールを注文してみる(LINE編) ~(2018年6月9日執筆)

前置き

本人の強い希望によりR氏からL氏に変更しました。笑

デスノートみたい?

突然友達からおもろそうなメッセージがきた。

L氏「私のGoogle Home Miniでなんか作ろうかと友達が言い出して、まだ具体的な案はないけど、もし興味あったら参加してくれそう?」

私「参加するー。X月X日X時からピンポイントで予定空いてたわ。笑」

L氏「ありがとう!未来のデータサインティストに参加してもらえると心強いね〜笑

詳細が決まったらまた連絡するね!」

私「やろうとしていることはどっちかっていうとIoTちゃう?笑

連絡待ってます!」

L氏「そうね、個人的に、最近出た音声でオーダーできるシステムなどもいいかなーって。私は作れないけど、笑σ(^_^;)

また後日でー」

そんなおもろそうなイベントもちろん参加するやん!

フッカル*1。一度使ってみたかっただけです。すみません。

そんなザックリした会話でIoTハンズオンをやることになったので、久々にArduinoを引っ張り出してきた。この子役に立つかも?

なんか嫌な予感がしたので

Google Home Mini に話しかけたら(注文したら)何かしらの方法でアウトプット出来る方法を下調べしました。

因みに、L氏から「詳細が決まったらまた連絡するね!」の詳細が決まった連絡は無かった。。。

そんなゆるい感じでやってます。笑

前提条件

システムのファームウェアバージョン:118652

Castのファームウェアバージョン:1.32.118652

言語:日本語

Google Home

Google Home

【準備事項】

  • Googleアカウント登録

  • LINEアカウント登録

  • Google Homeのインストール

開発当日

私を含め、言い出しっぺのM氏、誘ってくれたL氏、初めましてのI氏の計4名で

Google Home Mini でなんか作ることになりました。

なんかってなんや?笑

開発スペースはヤフー株式会社様が無料で提供されている「LODGE」をお借りました。

初「LODGE」デビュー!

全くもってシャレオツなオフィスですわ。羨ましい限りです。

LODGEとは?

みんなで「!」を生み出す場所

東京のど真ん中、アクセス抜群の好立地に、 Yahoo! JAPANのオープンコラボレーションスペース「LODGE」が誕生しました。 広さは1,330平方メートル。開放感にあふれ、窓からの展望も素晴らしい空間です。

オープンなコラボレーションを生むため、 利用者同士を結び付けるコミュニケーター制度を導入。 情報交換や新たな協業を生み出していける仕組みを作りました。 Yahoo! JAPANとの事業に親和性を感じる方、地方創生を目指す方、 スタートアップ企業の方、何か面白いことがしたい方、・・・ ここはそんなあなたに来てほしい場所です。

初めましてのI氏もおりましたので簡単に自己紹介を済ませ本題に入ることに。

私「一応Arduino持ってきたんでLチカとかも出来ますよー。」

M氏「Lチカやりたい!

私「ですよねー!ただ今回はR氏から音声でオーダーできるシステム作りたいって聞いてたから、また手軽に始められそうなのでLINEにオーダーのアウトプットを出力することにしましょう。」

というぬるーい感じで開発スタートです。

こんなんで音声でオーダーできるシステムは作れるのか?笑

環境構築

L氏の Google Home Mini のご機嫌が斜めで開発が進まない。笑

Google Home Mini を使った開発をする際は、ちゃんとしたネットワーク環境が必要ということと雑音が少ない場所で開発した方が良いということを身を持って経験しました。

マルチユーザー登録どころかL氏の声にそもそも Google Home Mini が反応しない。泣

スマートフォンにインストールしたGoogle Homeアプリを起動し

メニュー > デバイス

で対象のデバイスにアカウントをリンクさせます。

何とか私のアカウントを Google Home Mini にリンクすることに成功。

ほぼコレに時間を費やしました。泣

L氏ありがとう!

構成

IFTTT helps your apps and devices work together

IFTTTとは? 異なるプラットフォームを連携する便利ツール

  • LINE

Google Home Mini(インプット) → IFTTT(連携) → LINE(アウトプット)

開発手順

1. IFTTT に Google Home Mini にリンクしているアカウントでサインインし、MyAppletsをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012419p:plain

2. New Applet をクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012423p:plain

3. +thisをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012427p:plain

4. googleと検索して、Google Assistantをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012431p:plain

5. Connectをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012435p:plain

6. Google Home Mini にリンクしているアカウントを選択します。

f:id:kharuka2016:20180610012439p:plain

7. 許可をクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012443p:plain

8. Say a phrase with a numberをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012447p:plain

9. What do you want to say?にビールを # 杯下さいと入力します。

f:id:kharuka2016:20180610012451p:plain

10. What do you want the Assistant to say in response?にLineにビールを # 杯注文しました。と入力し、LanguageはJapaneseを選択します。Create triggerをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012455p:plain

11. +thatをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012458p:plain

12. lineと検索して、LINEをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012502p:plain

13. Connectをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012505p:plain

14. LINEのメールアドレスとパスワードを入力してログインをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012510p:plain

15. 同意して連携するをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012517p:plain

連携に成功するとLINE Notifyアカウントに[IFTTT]と連携が完了しました。通知先に設定したLINEグループにこのアカウントを招待して下さい。と通知がきます。通知先に設定するLINEグループにLINE Notifyアカウントを招待してあげましょう。

f:id:kharuka2016:20180610012550p:plain

16. Send messageをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012521p:plain

17. Recipientで通知先に設定するLINEグループを選択します。

f:id:kharuka2016:20180610012525p:plain

18. Messageに注文を受け付けました。<br>ビール:{{NumberField}}杯<br>{{CreatedAt}}と入力し、Create actionをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012529p:plain

19. Finishをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012533p:plain

f:id:kharuka2016:20180610012539p:plain

20. Check nowをクリックします。

f:id:kharuka2016:20180610012543p:plain

f:id:kharuka2016:20180610012546p:plain

コレで開発は完了です。

Google Home Mini に「OK Google.」

緊張とワクワクの中「ビールを3杯下さい。」

、、、

、、、

、、、

。。。

???

???

???

むむむ

これは

もしや

キター!LINEに注文通知キター!!

チームメンバーみんな歓喜の雄叫び。ほんまは私だけ?

f:id:kharuka2016:20180610012553p:plain

▼記事の続きは以下へ。

ChatWork編(執筆中)

参考

*1:フットワーク軽い

gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 3

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

▼gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 2 はこちらです。

kharuka2016.hatenablog.com

1-7. スポーツをデータで科学する〜分析事例⑤

ワールドカップで勝つためには

ワールドカップ2010のデータから勝つための要因を考えてみよう FIFAから国別に得点、シュート数、位置別シュート数、攻撃、守備、反則、パス、走行距離などのデータが公表されている。

資料:FIFA国際サッカー連盟)ウェブサイトより 出典:総務省統計局『なるほど統計学園』

▼以下サイトからエクセルファイルをダウンロード出来ます。

因果関係を分析する(回帰分析)

何を説明したいのか(=被説明変数)

「ワールドカップで勝つためには」という分析の目的からすると、順位、勝率、勝ち数・・・などが考えられる。 ここでは、「勝率」を被説明変数とする。

目的変数とも言いますね。

勝つためには何をすればよいか(=説明変数)

公表されているたくさんのデータから、「勝率」に関係しそうな変数を見つけよう。

先程ダウンロードしてきたエクセルファイルの列から「勝率」に関係しそうな変数を探しましょうよ!と。

1-8. 合計特殊出生率の見方~分析事例⑥

我が国における少子高齢化の現状と展望

急激に進む日本の高齢

65歳以上を高齢者と定義し

総人口に対する高齢者人口割合のことを

高齢化率と呼びます。

WHO世界保険機関の基準では

この高齢化率が14%を超えると高齢化社会

21%を超えると超高齢化社会と定義しています。

日本の高齢化率は2017年の時点でなんと

27.7%!!

ドラゴンボールで言うところのスーパーサイヤ人2ですね。笑

少子化高齢社会

合計特殊出生率」とは?

ある年次の15歳から49歳までの女性の年齢別出生率を合計した数値

1人の女性が一生のうちに、仮にその年次の年齢別出生率で子どもを

生むと仮定した場合の子ども数に相当

人口が維持できる水準(人口置換水準)は2.07

単純に考えても夫婦2人が子供3人をつくらないと人口増加は望めないですよね。

1-9. 国際比較データから日本社会を読み解く~分析事例⑦

国際比較からみる日本社会の高齢社会

世界に先駆けて進む日本の高齢

日本は対高齢化社会へのビジネスを世界に先駆けて経験しているので

世界へ対高齢化社会ビジネスを展開して行きたいですね。

国際比較データでみる平均寿命(2015年)

Q.では国民の経済的な豊かさは寿命と対応している?

国民の経済的な豊かさを一人あたりGDPと定義すると、そうでもないみたいですね。

経済的な豊かさとは?そもそも豊かさとは?何か考えさせられますね。

▼記事の続きは以下へ。

(執筆中です。)

岩波データサイエンス Vol.1

岩波データサイエンス Vol.1

参考

gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 2

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

▼gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 1 はこちらです。

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1-4. M字カーブの改善効果~分析事例②

“M字カーブ”とは 日本の女性の労働力人口比率は結婚・出産期に当たる年代で一旦低下し、育児が落ち着いた時期に再び上昇する。これをM字カーブという。

スウェーデンの女性労働力人口比率と比較して、日本の女性は産後などで育児に専念する傾向にあるため、

スウェーデン並みに日本の女性労働力人口比率を上げて、少子高齢化社会に対する労働力を確保しましょうよ!と。

女性に限らず男性も育児に参加するご時世なので、国を支えるお金が足りないから、

産後の育休期間をなるべく減らして女性を働かせるのは如何なものか?

女性が働きやすい職場づくりをすることは大切なことだが、個々人のライフプランは国が決めることではない。

1-5. 普及率の地域間比較〜分析事例③

太陽光発電システムの普及率の地域間比較

住宅数で比較するのは正しい?

NO!

住宅総数が多い大都市圏で太陽光発電システムが普及しているように見える。

母集団が大きいので太陽光発電システムのある住宅数が多いのは合理的。

これでは正しい太陽光発電システムの普及率はわからない。

比率(普及率)で比較しよう

九州など日射量の多い地域で太陽光発電システムの普及率が高くなる傾向にあることが分かる。

陽が当たらないと太陽光発電出来ませんからね。

1-6. 付加価値額〜分析事例③

“付加価値額”とは 企業の生産活動等によって新たに生みだされる価値のこと 営業利益に給与総額と租税公課を加えたもの 一般的に人件費の高い産業で大きくなる傾向

産業間で付加価値額に差があるのはなぜ?

非正規職員比率が関係していそうだ。

他にも産業として価格競争が起きやすい、近年の飛躍的な技術の発展の波に乗れているか?なども関係していそうだ。

付加価値額と非正規職員比率には関連性がある?

負の相関関係がありそうですね。

非正規職員は労働時間が短く給与が低いため、非正規職員比率が高い産業は付加価値が小さくなる

日本郵政グループが正規社員と非正規社員の「同一労働同一賃金を目指し、

待遇格差をなくすために正規社員の住宅手当などを削減していくというニュースがありましたよね。

待遇格差のなくし方については様々な意見があると思いますが、

正規社員にとってはたまったもんじゃないですね。笑

相関係数

相関係数(そうかんけいすう、英: correlation coefficient)は、2つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標である[1][2]。相関係数は無次元量で、−1以上1以下の実数に値をとる。相関係数が正のとき確率変数には正の相関が、負のとき確率変数には負の相関があるという。また相関係数が0のとき確率変数は無相関であるという[3][4] 。

▼記事の続きは以下へ。

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岩波データサイエンス Vol.1

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参考

gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 1

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

1-1. 大人がデータサイエンスを学ぶべき理由

経験、勘やロジカルシンキングより正しい意思決定をするためにデータ分析を行います。

データ分析をうまく使って、企業であれば企業競争力、個人であればキャリア形成に役立てましょう。

但し、情報洪水に溺れ意思決定が遅くなることは避けましょう。

▼詳しくは以下の仮説思考を一読頂きたいです。

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1-2. データサイエンスと統計

データサイエンスとは

データの分析についての学問。統計学、数学、計算機科学などと関連し、主に大量のデータから、何らかの意味のある情報、法則、関連性などを導き出すこと、または、大量のデータの処理の手法に関する研究を行う。(デジタル大辞泉より)

データサイエンティストとは

データサイエンスの研究者、実践者、技術者。更に進んで、データサイエンスを身に付け、統計を始めとするデータに基づく合理的な思考により課題を解決できる人を指すことも。

データサイエンティストを目指すには

「データ」の代表的なものは統計情報。 データサイエンティストを目指すのであれば、統計(学)に関する知識は必須。

データサイエンティストを目指すには統計学をしっかり学ばなければいけないそうだ。

算数、数学が苦手なんて言ってられないですね。笑

PPDACサイクル

データサイエンスの世界ではPDCAサイクルみたいなサイクルがあるそうな。

Probelm 問題の発見
Plan 調査の計画
Data データの収集
Analysis 分析
Conclusion 結論

1-3. 平均値の見方〜分析事例①

平均値

平均(へいきん、英: mean, 独: Mittelwert, 仏: moyenne)または平均値(へいきんち、mean value)は、観測値の総和を観測値の個数で割ったものである[1]。 例えば A、B、C という3人の体重がそれぞれ 55 kg、60 kg、80 kg であったとすると、3人の体重の平均値は (55 kg + 60 kg + 80 kg)/3 = 65 kg である。 特に断らずに平均という場合の多くはこのような加算して個数で割ったものである。

中央値

中央値(ちゅうおうち、英: median)とは、代表値の一つで、有限個のデータを小さい順に並べたとき中央に位置する値。たとえば5人の人がいるとき、その5人の年齢の中央値は3番目に年寄りな人の年齢である。ただし、データが偶数個の場合は、中央に近い2つの値の算術平均をとる。中央値の事を、メディアン、メジアン、中間値とも呼ぶ。ただし、「中間値の定理」の中間値はこの意味ではない。

最頻値

統計学における最頻値(さいひんち)またはモード(英: mode)とは、データ群や確率分布で最も頻繁に出現する値である[1]。日本工業規格では、「離散分布の場合は確率関数が,連続分布の場合は密度関数が,最大となる確率変数の値。分布が多峰性の場合は,それぞれの極大値を与える確率変数の値[2]。」と定義している。 平均や中央値と同様、最頻値は確率変数または何らかの単一の量についての母集団に関しての重要な情報を得る手段の一つである[3][4]。最頻値は一般に平均や中央値とは異なり、特に歪度の大きい分布では大きく異なることがある。 最も頻繁に出現する値は1つとは限らないため、最頻値は一意に定まらないことがある。特に一様分布ではどの値も同じ確率で出現するため、最頻値が定まらない。

分布が標準正規分布になる場合は平均値(=中央値=最頻値)、分布に偏りがある場合は外れ値の影響を受けにくい中央値でデータの分布を判断した方が適切です。

平均年収ではなく中央値年収の方が庶民の肌感覚にあう?笑

▼記事の続きは以下へ。

gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 2(執筆中です。)

岩波データサイエンス Vol.1

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参考

KUSANAGIを使ったWordPress構築 on AWS part 3

KUSANAGIを使ったWordPress構築 on AWS part 2はこちらです。

kharuka2016.hatenablog.com

詳解 WordPress

詳解 WordPress

WordPressのプロビジョニングと初期設定

今回はWordPressのプロビジョニングと初期設定をしていきます。

6. WordPressのプロビジョニング

6-1. kusanagi provisionコマンドの実行

次のように入力します。

kusanagi provision kusanagi_html

f:id:kharuka2016:20180526000912p:plain

6-2. WordPressのインストールで使用する言語選択

WordPressのインストールで使用する言語を選択します。

今回は日本語版で進めますので、「2」と入力してEnterを押します。

f:id:kharuka2016:20180526000916p:plain

6-3. ホスト名の指定

ホスト名(fqdn)を入力します。

この実演では、ブラウザからIPアドレスを使ってアクセスしますので、「KUSANAGIを使ったWordPress構築 on AWS part1」で関連付けしたElastic IPアドレスを入力します。

6-4. ホスト名の確認

確認で、再度IPアドレスを入力します。

f:id:kharuka2016:20180526000920p:plain

6-5. Let's Encryptの設定

無料SSL「Let's Encrypt」の設定を行います。

今回の実演では設定は割愛します。

悲しみ。泣

入力は行わず空のまま2度Enterキーを押します。

f:id:kharuka2016:20180526000924p:plain

6-6. データベース名とデータベースユーザー名の指定

今回のWordPressサイトで使用するデータベース名を指定し、データベースを作成します。

確認のため再入力を求められます。

データベースユーザーを作成します。

確認のため再入力を求められます。

f:id:kharuka2016:20180526000928p:plain

6-7. データベースユーザーのパスワード指定

データベースユーザーのパスワードを設定します。

確認のため再入力を求められます。

6-8. WordPressのプロビジョニング完了確認

ついにWordPressのプロビジョニングまで完了しましたよ。

f:id:kharuka2016:20180529025336p:plain

WordPressの初期設定

黒い画面とおさらばして、ブラウザでWordPressの設定をしていきましょう。

7-1. WordPressのインストール

ブラウザを起動し、KUSANAGIサーバーのIPアドレスにアクセスします。

WordPressのインストール画面が表示されたら、「さあ、始めましょう!」をクリックします。

f:id:kharuka2016:20180529023224p:plain

7-2. WordPressのインストール

データベース名、ユーザー名、パスワードを入力し、「送信」をクリックします。

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7-3. WordPressのインストール

「インストールを実行」をクリックします。

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7-4. WordPressのインストール

サイトのタイトル、ユーザー名、パスワード、メールアドレスを入力し、「WordPressをインストール」をクリックします。

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7-5. WordPressのインストール

「ログイン」をクリックします。

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7-6. WordPressの管理画面にログインする

ユーザー名、パスワードを入力し「ログイン」をクリックします。

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7-7. WordPressの管理画面にログインする

ログインに成功すると、WordPressの管理画面(ダッシュボード)が表示されます。

ダッシュボード左上のサイト名をクリックします。

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7-8. トップページを表示する

トップページが表示されます。

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KUSANAGI for AWS (WordPress) は WordPress on AWS みたいにサクサク構築出来ませんでしたね。

まだまだお勉強不足であることを実感しました。

日々精進あるのみです。

参考