超スピード文章術って本を読みました。
本の概要は次のような感じです。
本を読んで、印象に残った話は次の話です。
この本に従って書くと、書きやすそうだと思いました。
この本に従って書いた本は、具体的な話が多そうだと思いました。
理論的な話より実践的な話の方が向いている印象でした。
文章を書く時間が長くなってしまう人は、これを使うと早く書けそうです。
僕はブログにそのまま使おうと思いました。
今日も雑な話をします。
とりあえず前置きすると、技術感は、ないに等しいです。
まあ暇つぶしになったら嬉しい、くらいです。
唐突ですが、昨日、聞いた話の中で印象に残ったことがあります。
それは、『事実は情報の価値が高い』と言う話です。
理科系の作文技術って本から得た情報です。
それを聞いて、ブログには持論を書くよりも、自分の周りの事実を書く方が良さそうだと思いました。
と言うわけで、事実を書こうと思います。
で、事実って何を書いたらいいんでしょう？
んー、とりあえず書きやすいことを書きます。
自分のことが書きやすいので、僕の１日に関する事実を書きます。（誰が興味あるんや。という話はあります）
よし、書こう。
よし、朝終わり。
そこから職場で働きました。
あと、今日の仕事が終わった後の話も書こう。
はい。とりあえずここまで。
ふー、情報の価値はあがったんだろうか。
確かに、わざわざ人に言わないようなことも書いてるし、何故そうなった感のある話もあると思うので、中身は濃いような気がする。
中身があることと価値があることは、同じなのかな。
ふわっとしてますが、とりあえずここまで。
人と話してるとほしいWebサービスの案がポンポン出てきて困る。
今日は、某スタートアップな会社の社長と飲んでいて、こういうサービス欲しいんだよね。って話をした。
今回はその話を書く。
それはまるっと言うと『mixiコミュニティ的なやつ』
共通の趣味でゆるく人が集まってオフ会ができるSNSが欲しい。
Twitterだと1:1、もしくは1:Nのコミュニケーションになってしまうので、それをN:Nにしたい。
Twitterで人に出会ったとしてもそれは1:1のコミュニケーションになる。
Facebookのコミュニティは？って話も出てきたけどねFacebookコミュニティは、なんかガチすぎると思ってる。
別にガチな話は好きだからいいんだけど、もっとゆるいつながりも欲しいよね、って話をした。
Twitterのリストは、共通のテーマで集められるのでは？って思ったけど、やっぱりN:Nのコミュニケーションにならないし、違う。
あと、個人的にはオフ会はなくてもいい。どっちかと言うとオフ会がメインではなく、あるテーマに対する話をN:Nでやるコミュニティ。
mixiコミュニティがあった時は、例えば好きなバンドのコミュニティがあって『このアーティストの曲で好きなのトップ3！』みたいな雑なスレッドがあって、適当には書き込みがあって、自分に近い人とSNSでだけ仲良くなったりした。
あと、そのSNSは、ただのオフ会企画サイトだと微妙。知らない人が30人集まったらだいたい変な人が、けっこう混ざる。
mixiコミュニティは、その点、アカウントをみてなんとなくの人なりがわかったのが良かった。
だから今だとTwitter連携必須にするといいのかなーって話した。あと、そのコミュニティの人のツイートを集めたタイムラインを見れて、スレッドにして話ができるUIがあったらいいなと個人的に思う。
そのSNSを軸にして、人が集まって、あとはTwitterでよろしく。というイメージでいい。
IT業界だと勉強会コミュニティが近い役割を担ってると思っていて、それがいいなーって思ってる。
ただ、僕が興味のあるのは、IT業界だけではないと言うのがある。
2chよりも、もう少し人物が特定できて、Facebookよりも、リアリティのないつながり。
ゆるいコミュニティ。
今はそういうゆるいコミュニティの時代だと思うので、ぼちぼちそういうゆるいコミュニティ支援サービスが出てくると思う。
ただ、僕はこのサービスを作らないと思う。 他にもやりたいことがたくさんあるし。
あと、今日飲みに行った社長も多分作らないと思う。あちらの会社は、けっこうビジョナリーな会社だし、このサービスを作るのはしっくりこないから。
そう言えば、サービス開発と使命感って大切なんだろうなって思ってる部分がある。スタートアップで頑張っている知り合いが何人かいるけど、みんな自分がやることに使命感を感じてるように思う。
使命感を感じるから今頑張ってるんだろうな〜 って話を聞いていて思ってる。僕もあの人も、このサービスに使命感を感じられないと思ってる。だから誰か作って欲しいな（ゆるぼ）
散文だけど、今日はこれで終わり。
雑な話をします。
最近パスタに興味があります。
きっかけは、先日食べたパスタにあります。
その店のパスタがすごく美味しかったので興味が湧きました。
それで、あーこのパスタを家で食べたいなあ。
どうやったら作れるんだろう。と思いました。
よーし、研究するぞー！と思いパスタマシンを買おうとしたところ、落ち着け。と、ストップがかかりました。
パスタマシンを買って、本当に何回も作るのか、など話があがりました。
ふむ。
とりあえず、少し良いスーパーにいけば生パスタが売ってるからそこでパスタを買って、研究してはどうか。という話になりました。
なるほど。 とりあえず買えるもの買って、研究するのは良さそう。
と、いうわけでとりあえず成城石井に行きました。そして、とりあえず、僕が家で食べたいと思っているパスタの形状に近いパスタを全種類買いました。
例えば、これ。
とりあえず、市販のパスタを食べて、感想をメモしています。
まだソースは試行錯誤してなくて、パスタをどう作ると良いのかな〜と言うのを研究してます。
今のところ、この市販のパスタを、こうやって茹でたらこんな感じになった。と言うのを繰り返しています。
最初はパスタの種類で味が決まると思うんですが、茹でる時の時間や火の強さ、水の量、とかでも茹で加減が違うような気がするな〜とか思いながら黙々とパスタを食べてます。
まだいい感じのパスタに出会えていません。
もう少しパスタ探しをしようと思います。
自分の書いた文章について、モヤモヤしていました。そんな中で１つの本を読んで、モヤモヤが晴れたので、その話をします。
それは理科系の作文技術、と言う本です。
この本のタイトルを見て、理科系の文章を書くための話なのかなと思っていたのですが、本を読みすすめていくと、理科系のバックグラウンドがある人のための作文技術かと思いました。
この本の中では、文章と言うのは文章の役割が大切と言う話をしています。
そして、文章の役割によって、文章の構成は変わってしかるべき、と言う話になります。
これまで僕は、読む人によって文章を変えないといけない、って考えていました。
まあ、文章を変えないといけない、まで言い切るとちょっと違うように思いますが、少なくともいい文章を書くために読む人は意識した方がいいんだろう、と思ってます。
でも、それって言葉遣いであったり使う用語の話なんですよね。
もしかしたら、日本語が、ほとんど同じ内容で、ニュアンスの違う言葉がいくつかあるのでそれらを適切に選びたいと言う話かもしれません。
でも、理科系の作文技術に書いてある話は、文章の構成の話がたくさん出てきます。
小説の構成、技術論文の構成、新聞記事の構成、レポートの構成など、役割によって文章の構成が違うという話です。
これらの文章は、特性が違っていて、良し悪しの判断基準が違うと言う話が書いてあります。
例えば、小説は、大きな起承転結の流れがありますし、結論がないパターンもあります。結論ありきではないと思います。
新聞記事は、見出しだけを見て、ざっくりと全体がわかるようになっていて、そこから読み進めると内容がわかってくる構成になってます。
技術の論文とレポートでは、どこまで論理性が求められるのか、というのが違ったら、大きな起承転結の流れを作るより、結論から始まって枝分かれしていく構成が求められたりします。起承転結を作るにしても、トピックの中で作ったりします。
なるほどなあと思いました。
最近、自分が気になっていた文章の構造とか目的、役割の関係が書いてあって自分の中でスッキリしました。
人に文章を見せた時に出てくる話で、人や状況によって感想が違うとき、文章の役割や目的が変わっているのかもなあと思いました。
文章の良し悪しでモヤモヤした時はこの本を読むと良さそうに思いました。
では、今回はこの辺で終わります。
ブログの更新が途絶えていました。
なんか更新したい！というか更新あげたい！ ということでとりあえず更新します。
実はブログ自体は１日に一回くらいは書こうとしていました。
ただ、なかなか文章にまとまらなかったんですよね。
自分が何を言いたいのかわからないまま、勢いで書き始めると、文章をまとめるのはなかなか難しいのです。
とは言え、文章がまとまらないからブログを書かない。と言うのも、あんまりよくないと思ったりするわけです。
よくない。と言うと、なんか語弊がありますね。
文章がまとまらないからブログを書かない、と言うのは、ブログを書きたい、と思う気持ちに対して反する行動のような気がする、と言いたいのです。
んー
文章がまとまらないからブログを書かない。と言う話は、文章がまとまらないとブログを書いてはいけない、という考え方が後ろにあるような気がします。
文章がまとまらなくてもブログを書いていいと思うんですよね。
別に自分が書いたブログを誰かが読んでもいいし読まなくてもいいので、ブログ自体が散文になっていてもいいんじゃないかな、と言う気持ちがあります。
だからもっとフランクに更新していいんじゃないかなあ。と思ったりします。
そのブログをキチンとしたメディアに育てていきたいのなら、文章の構成を練る方がいいと思うんですけどね。僕のブログはそうではないように思います。
あ、そう言えば、最近、理科系の作文技術、と言う本を読んでいます。
その中に文章の構成案の話があって、今の話と関係がありそうだと思いました。
本を読んでいて、印象に残った話もメモしているので、その辺り自分の考えの整理もかねてブログに書きたいなあ。
ひとまず、今回は、これで終わります。
書いました。
![PythonユーザのためのJupyter[実践]入門](https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51ZeYjBnmfL._SL160_.jpg "PythonユーザのためのJupyter[実践]入門")
実は、PyConJPで書いました。中をチラッと見たら、データの可視化の話だったので、ちょうど悩んでた部分だわ〜と思って買いました。というわけで、ざっと見ながら、気になる部分について、感想を書いていこうと思います。
まず、これが一番最初に気になりました。 全体をざっとみた感じ、matplotlibよりインタラクティブにデータを可視化できるライブラリのようですね。
すぐに使い始められる手軽なツールとして、Jupyterが紹介されているのをみて、なるほど、そう言うものなのか、と思いました。 僕が、初めて、numpyとかmatplotlibを触った時は、結構敷居の高いツールだったんですが、ここ数年でだいぶ下がったんだなあと思います。
matplotlibの日本語フォントのインストール方法について、書いてくれているのはありがたかったです。 よく文字化けするんですよねえ。
なんて言うか。技術書としてはかなりいい紙を使っている印象でした。 後、グラフをたくさん書いているからと言うのもあってか、かなりカラフルだし、色の出方がいいですね。
jupyterのチェックポイントが紹介されていて、あーそんな機能あったんだあ。と思いました。 万が一の時は使いたいですね。 便利かもしれない。
これは知らなかったんですが、jupyterを人に共有する機会が増えてくると便利かもしれないと思いました。 数式が書けると言うことを知れたのは大きい。
jupyterで書いたページをhtmlに出力するソフトウェア。いつかお世話になるかも知れないなあと言う印象を受けました。
read_csvで、キーワード引数を指定すると、読み込む際に、データ型を指定できるようですね。 これも、知っておくと便利な気がしました。
pandasのSeriesで、複数要素を選んで抽出できると言うのは知らなかったので、これも覚えておくと、痒い所に手が届くかも知れない。と思いました。ありがたい。
pandasのread_csvは、ExcelファイルとかSQLを読み込めるんだ、と言うのを知れました。 これも、へぇ感がありました。
pandasにwhereと言うメソッドがあると言うことを知れました。なるほど。 そのうち使う場面が来たら、使いたい。
pandasの統計量を出せると言うことは知っていたんですが、 どんな統計量が出せるのかまで確認していませんでした。 と言うか、もしかしたら一つ一つを自分で計算していたかも知れない。
pandasの機能を使うと、統計的な分析が捗りそうですね。
pandasのクロス集計は、本を読んでもよくわからなかったのですが、とりあえず噂で便利だと言う話を聞いています。 クロス集計については、もう少し勉強して、さっと使えるようになりたいなあと思いました。
あと、ピボットテーブルも。
pandasって、こんなに時系列データを扱うメソッドが揃ってるんだあ、と思って、ちょっと感動しました。 僕も前に時系列データの分析をしていたんですが、pandasで簡単に出力できるようなデータを頑張って作ったのを思い出しました。
また、時系列データの分析したいなあ。
全体を通して思ったことなんですが、グラフが綺麗なのが印象的でした。 matplotlibってこんなにグラフが綺麗になるんだ。と思いました。
そして、matplotlibのグラフの書式設定について、記載されていたので、これは、色々使いたいと思いました。 分析している時に、グラフの書式が綺麗だとテンション上がるんですよね。
showの挙動について、解説している章がありました。まだあんまり詳しく読んでいませんが、個人的には、興味があるので、面白そうな章だと思いました。
本の最後の方で、GCPを使ってデータ分析する話が出て来ます。 僕は、GCPを使ったことがありませんが、こう言う話をちらっとでも見ることができるのは、色々興味深いので、ありがたいなあと思いました。
あと、なんか最後の方に、RubyとRの話がありました。 個人的に、これはいらないかなと思いました。
最後ですが、初版の日付が、２０１７／９／２２になっていて、なんかおかしい感じになっていました。
いやー、色々ためになる情報が書いてある本でした。 難しいことを書いていると言うより、調べるのがめんどくさそうなことを調べてまとめてくれているのがすごくありがたい。
本当に助かりました。
ただ、本の中を見て思ったことなんですが、この本のタイトルはなんかしっくりこない感じがしますね。
データ分析のための環境を作る話がほとんどだったし、「Pythonユーザのための」と言ってますが、読者の想定が、本当にPythonユーザなんだろうか、と思うような記載があって、どちらかと言うと「データ分析初学者のための」みたいなイメージで書いているような気がしました。いや、それでもすごくためになる本だったのでありがたい本なんですけどね。
