JAL、働きやすいオフィスづくりにIoT活用 社員のストレス可視化
日本航空（JAL）が、ストレスフリーなオフィス環境を構築すべくIoT（Internet of Things）の積極活用に乗り出した。2015年10月5日から、間接部門で働く従業員約80人が名札型のセンサーを勤務時に着用する取り組みを開始。約3カ月かけデータを収集し、従業員の行動に関する“ビッグデータ”を人工知能を使って分析する。 狙いは、オフィス内の各組織における活性度を可視化することだ。そのうえで、社員がストレスを感じてるエリアがあればレイアウトなどを改善。働きやすさを生産性向上につなげ、競争が激化する航空業界での生き残りに結びつける。 「ワークスタイル変革」は正しかったのか 「間接部門では近年、固定電話・机を廃止してフリーアドレス制にした。ワークスタイル変革の施策が本当に従業員の満足につながっているのかを検証したかった」。今回の取り組みを指揮したIT企画本部IT運営企画部次世代技術企画
Pythonの"Tweepy"でTwitter APIから取得したデータを読んでみる - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
[追記] このエントリを書いた後、レスポンスデータの読み方について別途詳しくエントリにまとめました。 www.statsbeginner.net [/追記] 前回のエントリで、PythonのTweepyライブラリを導入し、TwitterのAPIをいじることができるようになりました。 statsbeginner.hatenablog.com で、APIから情報を取得して分析とかをするのであれば、Tweepyが返してくるデータから必要な項目を抜き出さなければならず、「Tweepyはいったいどんなデータを返してきているのか」を理解してなければ話にならないですよね。 とにかくまずはTweepy公式サイトのReferenceを読んでいくべきですが、取得されるデータの内容について細かいことは書いてないような気が？ どっかにドキュメントあるのかなと思ってGitHubをみてみたら、ソースコードとかは読めま
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