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クラスタリング

手法

ユーザーを属性に基づいてクラスタリングするためには、いくつかの手法があります。以下に代表的なものを紹介します：

1. K-meansクラスタリング:

   • ユーザーを事前に決めた数のクラスタに分ける手法です。各クラスタの中心（セントロイド）を計算し、ユーザーを最も近いクラスタに割り当てます。

2. 階層的クラスタリング:

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ペルソナ

• 生成 AI との融合で素早く深くペルソナを理解する！AI インタビューのご紹介

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SQLModel

テーブル定義

• SQLModel で簡単なテーブルを作成する

Alembic マイグレーション

• SQLModel で設計したモデルを Alembic でマイグレーション
• Alembic で複数モデルを扱う

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Wordpress脆弱性

Advanced Custom Fields (ACF)

• https://rocket-boys.co.jp/7886/

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Javascript ページ内のアンカーの取得

ブラウザの「検証」でコンソールからプログラムを実行

// ページ内のすべてのアンカー要素を取得
const anchors = document.querySelectorAll('a');
// アンカーのhref属性を配列に格納
const urls = Array.from(anchors).map(anchor => anchor.href);
// 結果をコンソールに表示

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ltsv

ltsv から　 csvに変換

#!/usr/bin/env python
import click

import pandas as pd

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Gunicorn

max_requests / max_requests_jitter

Gunicornでメモリリークを避けるために子プロセスを定期的に再起動するには、max_requestsとmax_requests_jitterの設定を利用するのが効果的です。これにより、一定のリクエスト数を処理した後にワーカープロセスが自動的に再起動されます。

以下はその設定方法です：

1. max_requests: 各ワーカープロセスが再起動される前に処理するリクエストの最大数を指定します。
2. max_requests_jitter: 再起動のタイミングをランダム化するためのオプションです。これにより、全てのワーカープロセスが同時に再起動されるのを防ぎます。

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Alembic

• リレーション
• フェイクマイグレーション

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アンケート

「ランキング(順位回答)

「ランキング(順位回答)」形式の設問を設定する際には、回答者に複数の選択肢を提示し、それらを順位付けしてもらう形になります。具体的な記述例を以下に示します：

設問例

Q1. 以下の旅行先を、行きたい順に1位から5位まで順位付けしてください。

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NPS(Net Promoter Score)

Net Promoter Score (NPS) とは、顧客が企業や製品、サービスを他人に推薦する可能性を測定する指標です。 NPSは、顧客満足度やロイヤルティを評価するために広く使用されています。

NPSは、次のような質問に基づいて計算されます： 「この製品/サービスを友人や同僚に推薦する可能性はどのくらいありますか？」顧客は0から10のスケールで回答します。

• 9-10: 推奨者 (Promoters) - 非常に満足しており、積極的に推薦する可能性が高い。
• 7-8: 中立者 (Passives) - 満足しているが、積極的に推薦する可能性は低い。