リモートワークが流行ったぐらいで郊外に引っ越してはいけない
コロナ禍で働き方が変わった人は多い。これに伴い、自宅に対するニーズも変わってきた。そこで流されるニュースはその名の通り、最近の「新たな」変化が取り上げられやすい。変化の一例を見ると視聴者はトレンドがあるように思いがちだが、トレンドがあるなら統計に表れることになる。しかし、事例と統計は意外に逆行していることもある。その見極めをしないと、間違った選択をして一生取り返しの付かないミスを犯すことになりかねない。今回は、人は郊外に移動しているかを検証してみよう。 「郊外に移住する人が増えた」はフェイクニュースか？ コロナ禍でリモートワークが働き方のトレンドになった。リモートワークする場所は、自宅が多いということで、自宅の働く環境が整わない人も生まれた。自粛期間を含め、家に長くいることで、自宅の重要性が増し、より居住性と機能性のある家を検討する動きが盛んになったことは事実だ。これに加えて、会社に通勤す
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
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