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第86回R勉強会@東京 LT資料

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第86回R勉強会@東京(#TokyoR)
RをAWS Elastic Container Serviceで動かしてデータサイエンティストがすなる意思決定支援といふものを低額で機械にさせる、俺のために。

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第86回R勉強会@東京 LT資料

  1. 1. 第86回R勉強会@東京(#TokyoR) をAWS Elastic Container Serviceで動かしてデータサ イエンティストがすなる意思 決定⽀援といふものを低額で 機械にさせる、俺のために。 @teramonagi
  2. 2. 誰や
  3. 3. 俺や @teramonagi 所属:幸福のデータ科学㈱という架空の会社 昼はサラリーマン、夜は内緒 株式会社ホクソエムの裏⽅ ↓100万冊買って欲しい
  4. 4. 何やらデータを⽤いた 意思決定の⽀援 業界が熱いらしい
  5. 5. なるほど、よく⾔われている https://www.slideshare.net/dena_tech/dena-dena-techcon-2019-132195761 https://www.slideshare.net/KikuyaTakumi/ss-78848404
  6. 6. なるほど…
  7. 7. しかし…
  8. 8. そんなにすごい “意思決定の⽀援” の技術ならば
  9. 9. “⾃分の” 意思決定の⽀援 もすべきでは?
  10. 10. もっというと…
  11. 11. ⽇々の⾃分の ”⼩さな意思決定” すら⽀援できない 技術者が
  12. 12. でかい⾦ 💰の動く ビジネス上の ”意思決定の⽀援” ってできる???
  13. 13. ⽇々の鍛錬なしに できるわけなくね??? ※私⾒です
  14. 14. こうあるべきじゃね??? 野球選⼿=野球の練習をする 美容師=カットの練習をする 🍣職⼈=握りの練習をする 意思決定の⽀援業者=⽇々の⼩さな意思決 定⽀援の鍛錬
  15. 15. 従って意思決定の⽀援のプロを ⾃称するならば、⽇々の⾃分 の”⼩さな意思決定”を⽀援して いるべき ※私⾒です
  16. 16. 幸福のデータ科学では “⼈に売り込みたくな るくらい良いと思うな ら⾃分でもやるべき” と考える
  17. 17. Data Science for Me
  18. 18. 信⽤ならない例:インドネシアのエビ投資 🦐 🦐 💰🇮🇩
  19. 19. 信⽤ならない例:アレなマンション販売 💰🏢 💰 🏠
  20. 20. 「そんなに美味しい話な らお前がやれよw」
  21. 21. なぜ信⽤ならないのか?
  22. 22. テメェでやらない (⾝銭を切らない) からです
  23. 23. 意思決定の⽀援のプロの皆さん、 ⽇々の⾃分の”⼩さな意思決定”、 ちゃんと⽀援していますか?
  24. 24. Nore more “ウソ”のあるビジネス
  25. 25. 最近は”ウソ”のないビジネスが流⾏(SaaS) https://note.com/taira0131/n/n7fc6e90b617dhttps://band.ventures/201905-maeda/
  26. 26. 私は、やるよ Data Science for Me
  27. 27. でも、意思決定の⽀援の ⼈材を雇うのは⾼い 💴 (〜o(100万円/⼈⽉))
  28. 28. なので、機械でやるよ
  29. 29. (⽇々の⼩さな意思決定の⽀援を機械に任せる) Data Science for Me
  30. 30. さて…本編…
  31. 31. 私は今とても冷蔵庫が欲しい •これが結構⾼い •30万円くらい •許容価格に落ちるまで 監視したい https://kakaku.com/item/K0001233636/
  32. 32. 私は今とても冷蔵庫が欲しい •メールとか毎⽇ブラウザを更新して〜とか⾯倒 •なんか餌のボタンを押す猿🐵っぽい •あと忘れる&脳の作業メモリーの無駄 •知りたい情報が勝⼿に届くいい感じで届くべき • それは機械が勝⼿にやるべき • ⼈間様のやるべきことではない •⼈間は⾼いので機械にやらせる • 100円/⼈⽉ でやりたい
  33. 33. 全体像はこんなかんじ 定期実⾏ RのCodeを Docker Imageに 突っ込んで固め てAWS ECRに Push
  34. 34. Rのコードはこんなかんじ library("glue") library("httr") library("rvest") TOKEN <- ”<your-line-token-here>" ENDPOINT <- 'https://notify-api.line.me/api/notify' scrape <- function(url){ x <- httr::content(httr::GET(url), encoding = "CP932") min_price <- rvest::html_text(rvest::html_node(x, css=".priceTxt")) min_price <- strsplit(min_price, "")[[1]] min_price <- as.numeric(paste(min_price[!is.na(as.numeric(min_price))], collapse = "")) min_price } url <- "https://kakaku.com/item/J0000032397/" min_price <- scrape(url) body <- list(message = glue::glue(" 今⽇の価格は{min_price}円でした {url} ")) httr::POST(ENDPOINT, body = body, httr::add_headers(Authorization = paste("Bearer", TOKEN)))
  35. 35. Dockefileこんなかんじ 何も考えずに前PのコードをCopyしているだけ、これをdocke buildしてAWS ECRに突っ込む FROM rocker/tidyverse WORKDIR /app COPY app.R /app/ CMD ["Rscript","app.R"]
  36. 36. こんなかんじで毎朝LINEに通知が来る https://notify-bot.line.me/ja/
  37. 37. 運⽤コストこんなもん(3円/⽉)
  38. 38. 3円/⽉から始めれる 圧倒的にコスパが良い (⽇々の⼩さな意思決定の⽀援を機械に任せる) Data Science for Me
  39. 39. Enjoy!!!

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