約20％の労働者は在宅勤務できるなら給料が約3割カットされてもいいと考えているが半数以上は給料が減るなら出勤を選択するという調査結果
近年はさまざまな企業や職種でリモートワークが普及しており、一度リモートワークを経験してしまったばかりに、「もうオフィスや現場での勤務には戻れない」と感じている人も多いはず。オーストラリアで行われた研究では、約20％の労働者は「リモートワークを続けられるなら給与の16～33％を失ってもかまわない」と考えていることがわかりました。 Employee preferences for working from home in Australia - ScienceDirect https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167268123003074 What’s it worth to work from home? For some, it’s as much as one-third of their wage https://th
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
Tableauを使って報道の自由度世界ランキングのレーシングバーチャートを作る｜ゆかとデータ
最近、日本を騒がしている様々な問題や事件が報道され、マスメディアに対する信頼が揺らぐ事案が増えているように思えます。この中で、日本の報道の自由度についての疑念が議論され、国境なき記者団が毎年発表する【報道の自由度世界ランキング】が注目されています。このランキングによれば、２０２３年においても日本は６８位にとどまり、報道の自由度が他の先進国と比べて低いとの指摘がなされています。 しかし、日本の報道の自由度が他国に比べてどの程度低いのか、そして過去のランキングとの比較を通じてその傾向を理解する必要があると感じます。そこで、今回はTableauというBIツールを活用してレーシングバーチャートを作ります。そのチャートを通じて年度ごとに各国のランキングをアニメーション効果で示し、日本を含む各国の順位変動を視覚的に追跡し、報道の自由度の推移を明らかにしていきます。 まずTableauって何？Table
アドビ、未来の働き方に関する調査を7カ国で実施
アドビ、未来の働き方に関する調査を7カ国で実施 テレワーク導入でライフワークバランスが向上した一方で、紙業務が多く残る日本では「オフィス外での仕事環境向上」が課題に 【2021年9月16日】 アドビ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：神谷知信）は、この度、未来の働き方に関するグローバル調査を実施しました。今回の調査では、テレワークの導入によりワークライフバランスが向上したと答えた人が日本を含めグローバル全体で多くなった一方で、日本では「テレワークではオフィスほど仕事がはかどらない」と答えた人が調査対象国の中で唯一多数を占めました。 アドビが昨年行った調査では、判子や書類へのサイン、オフィスに保存してある紙書類を確認するため、6割以上の方がテレワーク中にやむなく出社した経験があると回答しており、このようなオフィスでしかできない紙を使った業務が、テレワーク環境下の仕事効率化の妨げにな
日本は「忙しそうに見せるだけの無駄な仕事」に時間を費やしている国トップ3に入ることがSlackのレポートで発覚
チャットツールなどを展開するSlackの調査で、日本やシンガポール、インドで働く従業員は、生産的な仕事よりも「忙しそうに見せるためだけの仕事」に多く時間を割いていることが報告されています。 The State of Work in 2023.pdf (PDFファイル)https://d34u8crftukxnk.cloudfront.net/slackpress/prod/sites/6/State-Work-Report.en-US.pdf The State of Work in 2023 | Slack https://slack.com/intl/ja-jp/blog/news/state-of-work-2023 Employees in Asia are spending the most time looking busy at work https://www.cnbc.c
【それを言ってはいけない！を言う】「データ分析失敗事例集」 を読んで - 学習する天然ニューラルネット
はじめに 2023/08/03発売の「データ分析失敗事例集 ―失敗から学び、成功を手にする―」を知り合いのご厚意により頂いたので、読んでみたところ非常に面白かったので、感想をブログにまとめようと思います。 www.kyoritsu-pub.co.jp 全編通していい意味で社会性フィルターが外れていて、これを出版することは非常な苦労があったと察します。著者に敬意を評して、本ブログでも特に配慮などはせずに感想を書いていこうと思います。(何か問題があったらコメント欄で教えてください。コメントは公開前に自分にメールが来るようになってます。) 本書の概要 本書ではデータ分析の失敗談を短編小説のように楽しむことができる。 技術的な話はあまりないが、一部の専門用語については基本的な理解があると読みやすい。 例えば、BERT, 傾向スコア, Redshift, Tydyverseと聞いて、どういうものでど
なぜデータをグラフにするのか？ ～ BI の重要な要素 ～ - Qiita
はじめに BI では必要なデータをよしなに整形し、モデリングが終わったら、ビジュアライズしていく。これはどんなツールでも同じで、ツールによって、それらの作業をオールインワンでできるものと一部を他のツールに任せるものがある程度の違いしかない。 Excel ユーザーがよく言うことだが、 「Excel と BI の違いは何ですか？」 「Power BI と Excel の違いを教えてください。」 とてもよく聞かれる。そんなとき、最初にこう答える。 俺氏「まず、名称が違いますよね」 だいたいみんな、きょとんとする。 これは別にウケを狙っているわけでも、ネタでもなく、まして冗談でもない。至極、真面目なのだ。 俺氏「名称が異なるということは、それは違うサービスまたはツールだということ。あなたは同じことができるもの、あるいは似たようなことができるものという前提でその違いが知りたいと言われている。それはあ
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
シュートを外した後で、ゴールポストを動かして「入っていた」ということにしてはいけない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんなことをコメントしたら、思ったよりも反応が多くて「皆さん同じことを思っていたのかな」と感じたのでした。 シュートを外した後でゴールポストを動かして入ったことにするのはダメですよ / 「当初は有意差が認められなかったが、毛乳頭細胞が少ないと思われる被験者を除いて追加解析したころ、塗布24週後の毛髪密度は「含む」を使った被験者のほうが統計学的に有意に上昇したという」 https://t.co/K91NElUAgN— TJO (@TJO_datasci) 2023年6月6日 要はこれは再現性問題の典型例だという話なんですが、近年あれだけ再現性問題が騒がれた割には意外と未だに世間的にはあまり広く知られていないのだろうか、という気もしています。 このブログでも再現性問題については一通り論じたことがありますが、ちょうど良い機会なので改めてこの手のQRPs (Questionable Resea
実は日本人が、「他人を助けない不親切な国民」になっていた…！（田中 世紀） @moneygendai
「日本人は、困っている人を助けるやさしい国民だ」――こういった主張はときどき聞こえてくるが、はたして本当なのだろうか？ 新刊『やさしくない国ニッポンの政治経済学』から、様々なアンケート結果から見えた「日本人のやさしさ」について、一部編集のうえで紹介しよう。 日本人は他人を助けない？ 海外に住んでもう10年以上経つので、外国人の知り合いから日本旅行のエピソードを聞かせてもらった経験がそれなりにある。概して日本はキレイで、現代と伝統のバランスがとれているなどと言われるから、こちらとしても誇らしい気分になる。 中でもよく耳にするのが、日本では落とした財布が返ってくる、というものだ。本当に財布を落としたのか、都市伝説的な噂話をこちらの気分をよくするために言っているのかは定かでないが、かなり多くの友人から聞いたことがある。 他にも日本について美談を聞くことは多く、「アメリカと違って、震災や災害のあと
AIQuest2021に向いている人・向いていない人｜JoanOfArc
皆様こんにちは。私は AIQuest 2020 に参加・修了した黒男(Twitter : @Black_Jack_2021) といいます。今年も AIQuest 2021 が開催されるということで、参加を迷っていらっしゃる方もいるかと思い、簡単ではありますが自分の意見を発信させて頂ければと思います。 1. そもそもあなたは誰？ と思われる方もいらっしゃると思いますので簡単に自己紹介だけさせていただきます（興味がない方は飛ばしていただいて結構です。）。私は去年まで学生（経済学系の大学院生）で、今年から金融機関でデータサイエンティストとして勤務しているものです。したがって私が AIQuest に参加したとき、まだ学生でした。当時の自分のスペックは以下のようなイメージです。 1. 機械学習 全く専門といえるほどの知識はないが、大学の講義でかじったり簡単なテーブルコンペに出たりした経験が少しある程
「信頼できないデータ」をいかに可視化するか｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のデータをビジュアライズするにあたっては、信頼できないデータの扱いに頭を悩まされている。 ここで信頼できないデータとは改竄とか隠蔽という意味ではなく、定義が頻繁に変わったり、事象の発生と公表日にタイムラグがあったり、時系列での継続性が担保できないデータを指す。 そもそも厚生労働省から発表されるCOVID-19のデータは、基本的に時系列ではなくその日時点で判明している累計数字だけだ。 （厚生労働省「新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について（令和２年５月１６日版）」より）過去分の訂正は行われず、新たに判明した追加や訂正があると最新の数字だけが変更される（いちおう注記にはその旨が書かれるが、結局いつ・どのくらい訂正されたかが書いていないので過去データの修正ができない）。したがって、時系列で見るとマイナスになるはずのない項目がマイナ
表の数字は等幅フォントになっているか - データ可視化ミニ講座（６）｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
データを表形式で表すときは、数字のフォントがモノスペース（等幅）になっているか確認するとよいでしょう。 モノスペースとは、数字や英字の幅が文字によらず一定である種類のフォントを指します。たとえば細長い「1」でも比較的幅の広い「8」でも同じ字幅となるのがモノスペースフォントです。表の数字をモノスペースで表すことによって、上下の行と桁数を比較するときに「桁数」と「見た目の幅」が視覚的に一致します。 逆に、文字によって幅が異なるフォントをプロポーショナルフォントといいます。可変幅フォントとも呼ばれます。「i」や「l」など細長い文字は細く、「G」「M」のように太い文字は太く表示されます。文字の幅はそれぞれなので、文章などを表示する際にはプロポーショナルフォントを使うのが読みやすいですが、上下の行と比較されることがある数字をプロポーショナルフォントで表示すると、実際の桁数と見た目の幅が一致しません。
データ可視化・データ報道の最新情報を入手する方法｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
先月末の報道実務家フォーラムにて登壇した際、「データ可視化やデータ報道に関する情報収集はどうしているか」という質問がありました。その場でもお答えしましたが、改めて考えると色々や手段があるなと思ったので目的や形態別に分けて整理したいと思います。 Data Visualization Society会場でも答えたのがData Visualization Societyというデータ可視化のコミュニティです。非営利団体が運営しており、Slack channelや各種の調査などを運営しています。 特にThis Week in Data Vizという週に1度届くNewsletterは、その週に発表された報道分野の特筆すべき作品、データ可視化関連のイベント予定、求人情報などを網羅しています。 Top 10 in Data Journalism調査報道に携わるジャーナリストの団体であるGIJN（Globa
技術調査の結果を表にまとめる際のコツについて考えてみた | DevelopersIO
テンプレートの特に重要な点の補足 上の表の「目的」にパーツに込めた設計意図は記載しましたが、特に重要な点を掘り下げてご紹介します。 おすすめ欄はできる限り書く 表を作る人が「自分はどれをおすすめするか」について印をつけることで、より自分ごととして調査できるようになります。 私もよく表を作ったはいいものの、いまいち深掘りできていないなと悩むことがあります。そのようなときに、「結局自分はどれがおすすめなんだっけ？」と印をつけることで、「この案をちゃんと説明するためにはこの観点や確認事項が漏れているな」と気づき、調査をもう一段階深掘りできることがよくあります。 もしチーム内での利用以外であえて自分のおすすめ案をアピールしなくても良い場合は、表を完成させてからカラムを抜くとよいかもしれません。 観点はカラム内で足して100%になるように心がける 調査対象に抜け漏れがないように分類は足して100%に
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
DoubRingへようこそ！
グローバル化が進み、多様性が尊重される世界において相互理解の重要性を強調しすぎることはありません。DoubRing によって、私たちがいかに他者のことをほんのわずかしか理解していないことが明らかになるでしょう。 だからといってそれは悪いことではなく、むしろ大きな前進です。「いかに理解していないかを知ること」は理解を深めるための第一歩だからです。 1. コミュニケーションは幻想である 私たちの日々の悩みのほとんどは何らかの形でのコミュニケーションギャップから来ているといっても良いでしょう。ここでの問題は、私たちが他人とのコミュニケーションが有効に機能していると思い込んでいることです。アイルランド生まれの劇作家ジョージ・バーナード・ショーは「コミュニケーションにおける最大かつ唯一の問題はそれが達成されているという幻想である」という言葉を残していますが、これはコミュニケーションの本質をついた言葉
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