いち早く在宅勤務のデータ分析に踏み出した関西の電子機器トップメーカー【アンケート分析】

機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズテレワークを続けたい人はどのような人か？の探索テレワークの効率が良かった人はどのような人か？の探索 機械学習とSHAPを用いたデータビジュアライズ今回はSHAPという機械学習の結果を説明するアルゴリズムを用いてアンケートの分析を行います。SHAPのsummary_plot関数は、どの説明変数が目的変数に対してどのように寄与したのかをビジュアライズしてくれます。 まずはこのビジュアライズ結果の読み方から説明します。以下の画像はSHAPの公式がサンプルとして公開しているボストンの住宅価格予測問題のsummary_plotの結果です。 SHAPのsummary_plotの読み方としては次の通りです。 縦軸：上から順に、目的変数に対する寄与の大きさ横軸：左側は目的変数に対して負の寄与、右側は正の寄与色：青は小さな値、赤は大きな値これらを組み合わせること

[sh19910711]

"SHAPのsummary_plotの読み方: 色がくっきり分かれていて、左右に大きく散らばってるのであれば強い相関 / 人事関連のデータ活用、アンケート分析には常に「忖度」というインビジブルなものをどう排除するかという課題"

[ytel]

アンケート分析の事例、回帰分析から目的変数へ影響を与える変数を可視化するなど。何かのアンケートでも試してみたい。参考メモ