AOKI's copy&paste archive

高専から駅弁大学から東工大へ 浅く広い趣味とかキャリアの日記を

Comparing data by python

objective

I want to check a difference between measured and estimated by MLIT(: Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism) in seminar as part of research in university.
Data mean the number of medium and large size category tracks include trailers in Japan.

Honestly, Excel is easily and simply.
I want to write smarter code but anaconda(python software) continued to output errors :(
Thus I decide writing simply as possible as I can.

code

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 25 17:08:42 2020

@author: aoki
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#%%

jikenkyo = pd.read_excel('nums.xlsx')
mlit = pd.read_excel('MLITest.xlsx')
#reforme
jikenkyo.heisei = jikenkyo.heisei+1988
mlit = np.transpose(mlit)

jikenkyo = jikenkyo.loc[:,['heisei','ICE']]
jikenkyo = jikenkyo.drop(0)

mlit = mlit.drop(['year','Unnamed: 1'])
mlitmiddle = (mlit[4].astype(float)+mlit[5].astype(float))*10**5
mlitall = (mlit[8].astype(float))*10**5

plt.plot(jikenkyo.heisei,jikenkyo.ICE,label='measured')
plt.plot(mlit.index,mlitmiddle,label='MLIT estimate: over middle')
plt.plot(mlit.index,mlitall,label='MLIT estimate: all')
plt.legend()
plt.ylabel('number of freight vehicles')
plt.ylim(0,)
plt.xlabel('time /year')
plt.show()

output

f:id:pytho:20200126164021p:plain
A difference is larger than I think.

considerlation

This is difference of category in each survey or statics maybe.
I'll check it.

Transport Econ.

Python is my boom now since I use again as research in university.
I use English only this page to practice my skill.

assignment issue

f:id:pytho:20200126161848p:plain
in transport "economics" lecture in TokyoTech
This is lecture slide, So I show you it as possible as I can.

code

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 26 14:34:11 2020

@author: aoki
"""
#config
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

where=['O1','O2','Market']
x=np.linspace(0,100)#100 is reference value to draw graph
#%%loop
for i in where:
    #initialize
    dummy=[1,1,1]
    total_cost=0
    #case
    for j in range(len(where)):
        if i==where[j]:
            dummy[j]=-1
    #%%cal (100 is reference value to draw graph too
    cost_iron= 20*(100+x*dummy[0])
    cost_coal= 15*(100+x*dummy[1])
    cost_steel=10*(100+x*dummy[2])
    
    total_cost=cost_iron+cost_coal+cost_steel
    #%%output as graph
    plt.plot(x,cost_iron,label='iron')
    plt.plot(x,cost_coal,label='coal')
    plt.plot(x,cost_steel,label='steel')
    plt.plot(x,total_cost,label='total')
    plt.legend()
    plt.title('between '+i+' & Port (reference value)')
    plt.xlabel('distance x: Port to '+i)
    plt.ylabel('cost')
    plt.show()

outputs as a result

f:id:pytho:20200126162228p:plainf:id:pytho:20200126162239p:plainf:id:pytho:20200126162248p:plain

summary

The factory should be constructed just (near) a Port.
This conclusion is near my sense and measured in fact.

業界研究(?):個人的解釈

志望業界中心に見ていこうと思う.

ちなみにいわゆる就活の軸というのは自身の専攻の土木・都市・工学が生かせそうで面白そうで展望が明るいところ.裁量老舗大手よりベンチャー志向.

今後の柔軟性・レジリエンスという点において下記は重要だろう.心配に思うかもしれないが,むしろ下記に述べられているような企業こそ目指すべきだ.無能が減っているから.

headlines.yahoo.co.jp

あくまで主観.

こんなものを書いていたが大きな間違いだと気付く有用な経験:就活

pytho.hatenablog.com

デベ◎

私の第一志望群2社はいずれも不動産業だ.それも名の知れた大手という感じでもない.大手,特に財閥系はオフィスオラオラ系で好感が持てない.さらに法律や政府の思惑もあって海外に出ていけない点に将来的不安を感じる.いくら東京といえど建てても売れなくなる時代はいずれくるのでビジネスモデルの転換が必要だ.大手は先を読めているだろうか.直近でいうとバブル期の建物が寿命と言われる50年を迎え,それに対するスタンスに見ることができる.以下は好例だ.

ps.nikkei.co.jp

コンサル△

人気の訳が分からない.アメリカでは金融に入れなかったやつの滑り止めとして有名だ.外銀はいいかもだが外資コンサルも一般的になってきた現在どうなのだろう.何でも屋すぎてセカンドキャリアも難しそうだ.ここまでの急増を見るに,今の団塊の管理職のように手に余らせるときが来るのは明らかだ.ただNRIは個人的に前向きに見ていて,シンクタンク的な働きがあるとのこと.これは日系ということも強みになって魅力的だ.またそのほか研究所は,専門性を高められ大学に転職もしやすいだろうし,同様に魅力的だ.現状の研究がしんどいので,私はその道は目指していないが.

www.youtube.com

toyokeizai.net

公務員×

上記と同様に人気の傾向がある業界だと思う.コンサルが上位層に人気なのに対して,金や安定性のバランスから中位層に人気の印象.それこそ我が駅弁:埼玉大学も教員はじめ,土木からは高専時からも自治体の土木職は多く,ほかにもMARCHあたりを始め一般事務で人気は高そうだ.ただ激甚化や福利厚生などで激務だ.アウトソーシングもしにくい.レッドオーシャンではなかろうか.残業代もアレだし.官僚もとにかく書類作るわけで大変そうでしかない.まじめすぎて気持ち悪いくらい(以下リンク参照).国民もそこまで厳密なの求めてないと思うよ.

https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/000540524.pdf

インフラ○

ここではライフライン系を指すこととする.電力やガスが該当.交通系も類似するが,共通して寡占的なこともあって,先進性がなく安定性に重きを置いている.トラブルなく運用するというのは至上命題だし,下手な投資でリスクを避けたい気持ちも分かる.その点,専攻を間違えた感があるが相性は悪いなと思っている.また更新が重荷だ.

www.nikkei.com

www.itmedia.co.jp

www.itmedia.co.jp

www.itmedia.co.jp

しかしESGの台頭でインフラ・ビジネスの両モデルの過渡期に差し掛かっている点は面白そうだ.またベンチャーの台頭にも注目だ.彼らは再エネとの相性も抜群だ.Looopは確か以前何かで表彰もされていた.

ゼネコン×

働き方改革が進まないのはなぜだろう.下記はゼネコンではないが業界としてそういうのがありそうと思わざるを得ない.万が一入社したら即ストだと思うんだけどなあ.五輪なんて社会の注目が集まっているからこそ,絶好の機会だったろうに.私は五輪アンチなので,そこで頓挫してくれば二度おいしかったのだが,世の中思うようにはいかない.

pytho.hatenablog.com

交通事業者○

JR

基本的に業務ごとに縦割りなのが残念至極.仮に土木で入ったなら建設,保線,管理があるがそこに留まる.さらにオープンワークの口コミなどによれば保守的らしい.さすがインフラ系といった感じ.ゼネコンも同様の話を聞くが新卒で育ってきた人らを大事にするらしい.悪いことではないが成果主義裁量労働とはそぐわない.また現場主義が強い.個人的に作業着を着て仕事をしたいとは思わないので厳しい.仮にジョブローテで運輸なども見つつできるのならば,経験が広がり魅力的な選択肢なのだが.総合職とはという感じだ.だからポテンシャルと濁しているのだろうか.また一般職も自動化によって,運転士・駅員・車掌の順に淘汰されていくと考えられる.0にはならないだろうがボリュームとして減らされる中で厳しい環境となりそうだ.

NEXCO

詳しい話を聞いていないので正直よく分からない.ただ維持管理という点でインフラ系の面白くない版感がある.

JALANALCC

典型的な日系大企業で説明会は全く面白くなかった.そもそも航空業がグローバルの競争が激しい中でよく持ちこたえている.その点JALは非常にまずい.以前倒産しているし,それを受けて投資に慎重で内部留保をため込んでしまっている.これでは時代の波に乗れない.悪夢は繰り返されるだろう.路線を日本人の多い中韓ハワイに絞って国内線に集中した方が無難な印象を受ける.ANAは詳しくは調べていないがJALよりは明るいと思う.またそうはいってもインバウンドが増えるので傾向として楽になるだろう.ただ国内線とは言ったものの環境意識では新幹線に優位性があるのも苦しいか.

pytho.hatenablog.com

人材系×

以下末尾参照.要は志望しない.

pytho.hatenablog.com

商社△

ビジネスをやっているという点では起業の近道感もあるので魅力的に映る部分は確かにある.しかし本来のサプライヤーとして考えたとき,今後はブロックチェーンはじめAIなどの技術にそもそもの仕事が奪われるだろうという個人的な予測がある.なので将来性という点から疑問.そして自らが何かを直接生み出すという能力に乏しい点もマイナス.これもコンサルなどと同様に人気業界だが,私は疑問視だ.斜に構えていると言われるもしれないが.

IT系×

やや主語が大きくて多種多様ではあるが全体として魅力を感じない.そもそもハードは外国に完敗.ソフトの会社は有象無象だし,ネットワークは便利だが極めて地味だ.そもそも土木と似て階層構造なのが気に食わない.土木は上から降ってくるのでまだいいのだが,こっちは営業が必要な点がさらにマイナスだ.営業と現場の乖離がありそうだ.

メディア△

日経はイデオロギーが薄いし時代の波にうまく乗っている感があるので非常にいい.それ以外は新聞・テレビ共にダメだろう.特にテレビはYouTubeに勝てない.また電通などの広告業も展望は懐疑的だ.根本的に自身で何かを生み出していない点が私の根本と反する.さらに電通もゼネコン同様に,自殺後も勧告を受けるという労働環境のひどさだ.業界トップとしての矜持がないのが謎.人事の話を聞いたところ本人は楽しくやっているようだが,それを管理できない管理職がゴミなのではなかろうか.あるいは営業が仕事を取りすぎているのだろうか.

金融系×

もっともダメと言ってもいいだろう.時代はFinTechだ.ここも人気業界ではあるが.日本にリブラを提案できる会社があるだろうか.技術に支配され虫の息だ.さらにマイナス金利も痛手だ.今まではベースロードの不労所得があったわけだが,そこから突き放され苦境に立たされている.今は大きな問題になっていないが,今後イノベーションのジレンマをもろ被りするだろう.その席に未来いるのはメルカリかZaifか.そもそも手数料で儲けるというのが賢くない.新たな時代に新たな形態を提供して欲しいものだ.そして営業のノルマの設定もどうかと思う.おかげで日本郵政は終わりだ.彼らはそもそも金融のノウハウがさほどないのに,はじめてしまったのが間違いだった.個人的な予想としては,国からの支援を受けざるを得ないだろうし,そこは切り捨ててもいいと思う.まさしく税金の無駄なので.一方でJscoreとかは面白くはある.

就活サイト実用度ランキング

東工大M1の私が就活するにあたって便利なツールをサイト中心にお勧め順で取り上げたい.

BIZREACH

社会人向けにもCMを売っているここのサービス.

上位校向けのみのサービスということもあってか質が非常に高いのも良い.さらにそのシナジーかスカウトが非常に強み.初めはマイページに詳細な記入が必要だが,受け身になれる分,楽だし勝手に様々な業界から誘いがかかるのが便利.自分は登録がやや遅く秋に登録したので,夏の各種イベントを逃してしまったのは惜しいところだったが,十分にその恩恵を受けている.外資ベンチャーといった早期選考が第一志望でなかったのも幸いだったかと.

コンテンツは主に3つ.

食事つき説明会

これは主に渋谷のBIZREACHのオフィスで行われる.選考ではなく純粋に説明会.最後の座談会で食事を交えて行われることが多い.ただ食事としては,毎回ペットのお茶とピザーラのピザなので飽きるというかなんというか.

pytho.hatenablog.com

pytho.hatenablog.com

企業のイベントの紹介・招待

これはBIZREACHが仲介しているような形.スカウトという点とアプリのチャットでコミュニケーションをとれる点が非常に高評価.恥ずかしながら交通系にいながらWILLERは知らなかったのだが,受け身によって新たに知見が得られた点はよかった.こうした形の変化は新たなビジネスチャンスを生むと思うし,今後もさらに期待できるだろう. 

pytho.hatenablog.com

 ちなみに1/25現在でこれまでスカウトを受けたものを挙げると,

あくまでOB訪問始まりましたよの案内のみのものもあるが.専攻や記載した志望業界の都合,不動産や交通系が多めでありつつ幅広く見れるので,やはり魅力的なサービス.

OB・OG訪問

前述のようにOB訪問のためのツールでもある.ただ最近のセクハラなどのガバナンス的な問題を受けて,企業公認の会社のみとなり適正化を行っており非常に好印象.

 

まとめとして,こうした面からも学歴ロンダはするべきだと敢えて述べておく.

Recme

ここも前述と同様に上位校向けサービス.BIZREACHほどではないが高い質のサービスを受けられる.実際にこれらを通して第一志望群を知れたので,その点は感謝であり,自身の情報収集能力の至らなさを痛感する.

話は逸れるが割とアンテナを張っているつもりの私でさえこうなのだから,より下位校の就職先探しは推薦を除けばかなり難しいのではないかと素直に思うのである.

ただこのサービスの欠点を挙げるならば,メルマガが若干うざい点か.結構同一のイベントを複数回案内するなどくどさがある.特に有名企業でないと参加者が集まらないのかより強まる傾向だ.そこで働き甲斐ランキングとか少しキラキラした枕詞をつけているのがより雑魚感を漂わせていて残念なところ.

さらにイベント会場は毎回借りている?ようで,イベントごとに知らない場所に出向かなければいけない点はやや負担だ.ただオフィスは芝なので浜松町周辺が多い傾向だ.しかし定期圏外なので若干だが渋い.BIZREACHの渋谷はちょうど乗換駅でもあって非常に便利だ.あと大手町なら田都から直通で,帰りも乗換なしで帰れるので若干高評価だ.

長所としてはイベントによってはアマギフを配っていて,就活の情報収集をしつつ,小遣い稼ぎできる点だ.その点,時給を意識しているのかベースとしているのか,1000¥/h~というのも”っぽい”.

総合職向けとして合説を設定してくれたのもありがたかった.やはり人間,形から入るので,こうした保守的なものも求めてしまう.一回行けば十分だが.

f:id:pytho:20191123141049p:plain

pytho.hatenablog.com

pytho.hatenablog.com

知るカフェ・Hello Visits

上位校御用達カフェスタイル.そこに通っているだけで飲み物無料で企業のスポンサー料で賄われているそのビジネスモデルが度肝.知ったきかっけはガイアの夜明け

学校の近くのカフェで座談会などができるようになっている.ちなみに知るカフェはバイトで留学の制度なんかもあり,普通に入学していたなら働くのはありだったかなと思ったり.さすがにM1で入ってやったこともないカフェバイトはハードルが高すぎた.

個人的には知るカフェの方がスポンサーも多いようで?,イベントも頻繁に行われており強い印象.

pytho.hatenablog.com

 

pytho.hatenablog.com

比してHello Visitsは弱くイベントは少ない印象.ただマッチングシステムが根本のよう.そのためOB訪問にも力を入れている様子.デベで調べると東急ばかりあたり多様性に欠けるのが玉に瑕.マッチングのためイベントも雑魚就活生には開かれていなさそうな印象もある.

pytho.hatenablog.com

あとは森ビルの説明会なんかも.東工大最寄りの店で早慶が来ていたのが驚きだった.

LabBase・Tech offer

こちらも同様にスカウト系.理系の研究室に籠っている系を就活生の主なターゲットとしているよう.ただニッチな分,企業も研究職などが色濃く,総合職を目指す私との相性としてはイマイチなのでこの順位付け.ただ研究をがつがつやるような人は非常に高相性だと思うし結構お勧め.特に修士.B3と比べ忙しいので.

LabBaseはスカウトマッチングだけでなく,一般的なイベントも開催している点がお勧めか.NRIのコンサルと話せたのは非常によかった.タイミングをずらして両事業聞けたのは大きかったかも.IT系は有象無象感が無きにしも非ずなので志望度は非常に低い.. 

pytho.hatenablog.com

Tech offerは対してマッチングに力を入れている模様.先生の名前を入れるとこれまでの論文のキーワードか多くの単語が私に紐づけられて登録されたときは驚いた.これがテキストマイニングだろうか,AI知らんけど.

学校主催

東工大の課外活動的な

普遍性がないので短く書く.ベンチャーの話などを聞く機会が設けられているので面白い.さらに学内という圧倒的立地優位性.東工大の機構的なVCもいるので機会があればお世話になりたい.

pytho.hatenablog.com

説明会や特別講義

一般的なことをまとめ非常に浅めに話すので微妙.そもそも紹介されるのは大企業ばかりで多様性に欠ける.相談窓口とか行ったことないけど,仮に第一志望群が複数受かったらお世話になるかも.個人的にはそういう感じ.ただK-meetというのはちょっと面白そうかなと思ったり.

キャリア関連イベント | キャリア・就職支援 | 在学生の方 | 東京工業大学

マイナビリクナビ 

個人情報のガバナンスもなっとらんゴミ.寡占の生んだ弊害か.新卒一括採用の崩壊と共に消えてほしい.リクルートは人材以外にもリボンビジネスで手広くやっているので足を洗ってはどうか.とはいえ友達に内定者がいるので強く言うのもどうかと思うのだが正直にね.

欠点はゴミなのに多くの企業がここを窓口としてしまっているところ.しかし一方でこれを介さなくてもエントリーできる会社は多くあるので(HPの作りが似ているので噛んでいるだろうが),そこを介さずに済む会社こそが理想の会社なのではと思ったり.

確か炎上以前にリクルートも試しにエントリーしたのだが自社サイトを使っていなかったのが非常に面白かった.自信があるなら流用して使うはずなので,そもそものシステムに妥協点か何かがあるのだろうなと察したというか考察した.

 

ちなみに人材業界のスカウトとかも多々もらうが,スキルの身に着く流れがイメージできないので排除している業界.金と違って動かすことが必ずしも正義でないし.

www.youtube.com

最後に私の周りの多くは大卒で社会人1年目か高卒でそれなりにやっているが,多くの人が後悔するか既に転職を経験している.ミスマッチだ.これは大きな機会損失で,ファーストキャリアとしてやはり後にも響くだろう.そのため就活は非常に重要だと思っている.個人的にはなかなかいい企業を選べてきているし,選考も初期段階とはいえ順調な感じだ(ちなみに次が最終選考の面接もあり).なのでお互い頑張りたいと述べて締めたいと思う.

headlines.yahoo.co.jp

シビュラシステム実現の兆し

シンギュラリティがどうなるかは分からないが,実質的に人間がAIに支配される日は近そうだ.ただこれは必ずしもディストピアを意味しない.

www.nikkei.com

この記事がとても響いた.同様のシステムは既にあったので,以前からそうした兆しはあったと言え,今回のこれがダイレクトなタイミングというわけではない.

シビュラシステムとはこのブログでもしばしば紹介している私の好きなアニメPsycho-Passに出てくる重要なシステムだ.詳しくは本編を見てほしいが,SF作品でありAIが支配された環境で生活している.

システムが正義を下し、銃が人を裁く近未来。銃の射手として犯罪者を追う刑事たち。システムを逸脱する犯罪に直面したとき、果たして── 人間の心理状態や性格的傾向を計測し、数値化できるようになった近未来。人々はこの測定値を「PSYCHO-PASSサイコパス)」の俗称で呼び、その数値を指標として「良き人生」をおくろうと躍起になっていた。 犯罪も数値によって対処される。厚生省公安局の刑事たちは、高い犯罪係数を持ち犯罪者の心理に迫る猟犬「執行官」と冷静な判断力で執行官を指揮するエリート「監視官」がチームを組み、包括的生涯福祉支援システム「シビュラシステム」によって解析された犯罪に関する数値「犯罪係数」をもとに、都市の治安を守る。彼らは、数値が規定値を超えた罪を犯す危険性のある犯罪者「潜在犯」を追い、「犯罪係数」を瞬時に測定し断罪する銃「ドミネーター」で執行するのである。(C)サイコパス製作委員会

ここでは例えば就職先はこのシステムによって適正が判断され提示される.作中での婚姻への言及は覚えがないが,人々は受動的な生き方をしている.そこで一期では槙島という男が疑問を投げかける.

人は、自らの意志に基づいて行動した時のみ価値を持つ

非常に対比だ.これは現在にも非常に刺さるだろう.目的意識は薄れているように感じる.例えば社会人でもお金を稼ぐことを念頭に置いている人はどれだけいるだろう.進路はまさしくその通りだ.

そしてテーマとして挙げた記事も同様だ.しかしそれを批判するつもりは毛頭ない.それでは成り立たない社会なのだ.日本は政治にしろ友達社会にしろモノ言わない空気を読むことが重視される.それ自体もまた否定はしないが,そうした文化が主体性や自主性を失わせているのではないだろうか.さらに裕福になり過保護になったことが拍車をかけていそうだ.そのため古くからあるお見合いの文化は適したものだったと考えられる.

これにテクノロジーでモダン化したAIマッチングシステムは自然だ.

かくいう私も工学畑なこともあってか女性関係は短所なので力を借りることがあるかもしれない.ゆえに総合的に評価できるし面白いと思う.一方でやはり主体性を重視するものに変えたいと思う.

そこで教育がより重要になるだろう.いわゆるアクティブラーニングのようにして,子供のころから自主性・思考力を育むべきだ.私自身,学校生活の中で暴れすぎた点は否定できないがかなり抑圧された.自身でもホリエモンに影響されている自覚はあるが,クリティカルシンキングで考え肯定している.

www.youtube.com