職場で強いストレスを受けているメンバーを見抜く“一言” 5年間3,800人のデータからわかった高ストレス者の特徴と改善策
従業員の「睡眠改善」がストレス軽減やワークエンゲージメント向上につながることを解説した、株式会社フェアワークとNTT PARAVITA株式会社の2社共催セミナー「約3,000人のデータ分析結果からわかった効果的なメンタルヘルス対策」。本記事では、同セミナーの第2部「効果的なメンタルヘルス対策のための実践ガイド」の模様をお届けします。NTT PARAVITAの猪原祥博氏が、定期的に「高ストレス判定」を受ける人の多さや、たった一言で部下の高ストレスを見抜く方法などを語りました。 定期的に「高ストレス判定」を受ける人の多さ 猪原祥博氏（以下、猪原）：今度は「大手IT企業のストレスチェックデータ」をご紹介します。これは許諾をもらい、完全に匿名加工されたものです。全4万件のうち、データ提供に同意した約3,800人の、2019年から2023年までの5年分のデータになります。 5年中5回とも「高ストレス
遺族から相談が多い「故人のiPhoneがロック解除できない」問題→Appleには死後のアカウントデータのアクセス権を信頼できる人に託せる「故人アカウント」設定がある
わいず│iPhone×お得ナビ @ys_docomoPro 【iPhone･iPad･AppleWatchの裏技を毎朝6時に発信!】2010年からiPhone利用のヘビーユーザー｜113日で10,000フォロワー｜元Apple champion認定者 ｜iPhoneの裏技をもっと知りたい人はフォロミー♪ わいず│iPhone×お得ナビ @ys_docomoPro 「亡くなった家族のiphoneがロック解除できない」ケータイショップに勤めているとき、この相談を何回も受けました。中の写真を見て懐かしむ、訃報を伝えるべき相手を見たりと、思いはそれぞれですが9割の方はロックをはずせません。いつ何が起こっても、残された家族のために今すぐ出来る設定は↓ 2023-11-22 06:00:48 わいず│iPhone×お得ナビ @ys_docomoPro "故人アカウント"を設定すること。自分のiClou
データ分析を始めるにあたり最低限知っておくべきこと｜データ分析とインテリジェンス
まずやってみるのはいいけれども限度はあるはず。それはどこだサッカーに興味があるならば、ルールブックを熟読するよりも先にとにかくサッカーをやってみるのがいい、ということに反対する人はあまりいないと思う。 とはいえ全く何も知らないのではゲームが成立しなくなってしまうので、最低限知っておくべきことはあるはずだ。例えば、どうなったら得点になるのかは必須だろう。あとはゴールキーパー以外は手を使ってはいけないとか、範囲を出たらスローインになるとかだろうか。 では「データ分析」における「最低限知らないといけないこと」は何なのだろうか、と考えた内容をまとめた。 前提として、本記事の「データ分析」は「意思決定のための情報＝インテリジェンスを作ること」に絞る。言い換えると、システムに組み込んで意思決定と行動を自動化するような「データ分析」は対象外とする。 インテリジェンスについての説明は「情報」には「データ」
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
Meta製SNS「Threads」が「Appleのデータ保護は幻想」という実態を浮き彫りにしているとの指摘
Metaは2023年7月6日に、当時Twitterという名称だったXの対抗馬と目されるSNSアプリ「Threads」をリリースしましたが、プライバシーの不透明さにより記事作成時点でもEUでの公開が実現していません。そんなThreadsを開発したMetaや、アプリの配信をApp Storeで承認しているAppleのプライバシー慣行の問題点について、デザインに関する情報や知識を発信している「Growth Design」がわかりやすいスライド資料にまとめて解説しました。 Apple vs Meta: The Illusion of Privacy https://growth.design/case-studies/apple-privacy-policy 上記URLにアクセスしたのが以下。右下のボタンかキーボードの右矢印キーで次のページに移ることができます。 Growth Designの共同設
時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開します - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます（なかなか上達しません…）。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント（？）します！年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました （余談として）基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」？ 私たちのチームでは、
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
SamsungやXiaomiのスマホは大量のユーザーデータをメーカーやその他の企業に送信していることが判明
Googleが開発するモバイル向けOSのAndroidはAppleのiOSを上回る市場シェアを誇っている一方、iOSより最大20倍も多くのユーザーデータを収集することが指摘されています。SamsungやXiaomi、Huaweiなどが開発したカスタムAndroid OSを調査した新たな研究では、カスタムAndroidの多くが重要なデータをメーカーやサードパーティー企業に送信していることが判明しました。 Android_privacy_report.pdf (PDFファイル)https://www.scss.tcd.ie/Doug.Leith/Android_privacy_report.pdf Android phones engage in ‘significant’ data collection and sharing https://www.irishtimes.com/busin
行動経済学の『ずる』は予想以上に不合理 - 本しゃぶり
ダン・アリエリーの論文の一つに再現性が無い。 調査の結果、データが全部捏造されたものだという。 どうしてこうなった。 ダン・アリエリーへの疑い ベストセラーとなった行動経済学の本に『予想どおりに不合理』がある。このブログでも何度かお勧めしている本で、読んだ人も多いだろう。 予想どおりに不合理 行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」 作者:ダン アリエリー早川書房Amazon 本書の著者、ダン・アリエリーが共著者である論文について、データ捏造の疑いがかけられ話題となっている。 実験の主導者であるアリエリーは、「データが捏造されていること」については同意しているが、問題のデータは研究パートナーの「保険会社からもらったもの」であり、自分および共同執筆者たちはプライバシーの観点からデータ収集・データ入力・データのマージには関与していないと言っている*1。 本件はデータの不正を暴く過程が面白
若者の「テレビ離れ」は衝撃的か？ 調査データから見える、今どきの若者の生活習慣
5月20日に朝日新聞らが報じた、「若者のテレビ離れ」の記事。元はNHK放送文化研究所が20日に発表した、国民生活時間調査である。メディア側ではこれを「衝撃」と受け止めているが、ネットでは「いまさら何を」的な反応であった。 10～20代の約半数、ほぼテレビ見ず「衝撃的データ」 メディアが世間とズレている、と一刀両断してしまえば話は簡単なのだが、そこにはなかなか簡単にはいかない話がある。まず、こうしたニュースを拾って積極的に自分の意見を発信するネットユーザーは、毎日何らかの形でSNSと関わっている人たちで、そういう人たちは多いとはいっても、まだ「それが平均」とまではいかない。 メディアでは後追いで、若者のテレビ離れについてさまざまな分析記事を掲載しているが、どうも別の有識者に聞くというものばかりで、元データに当たったものが少ないように見える。元データを分析すれば、そこに回答は載っているのではな
LINE、中国での開発を終了 保管データは日本へ完全移行
メッセージアプリ「LINE」のユーザー情報が、アプリのシステム開発を請け負う海外の子会社からアクセスできる状態になっていた問題を受け、LINEは3月23日、コミュニケーション関連機能の開発や保守、運用について中国での業務を終了すると発表した。これまで韓国のデータセンターに保存していた画像や動画などのデータを、日本に移転することも明かした。 トーク内の画像や動画などのファイルは6月、タイムラインの情報は8月までに移転する予定。これに伴い、これまで韓国と日本で分割して保存していたモバイル決済サービス「LINE Pay」の決済情報も、日本のデータセンターに移転するとしている。これにより、LINEのデータは全て日本国内に保管されることになる。 今回の対応に合わせ、ユーザー向けのプライバシーポリシーも改訂する方針という。 今回の問題では、LINEは開発スピードを上げるため、中国子会社に一部の作業を委
Engadget | Technology News & Reviews
FCC fines America's largest wireless carriers $200 million for selling customer location data
もし外資系企業の女子マネージャーが経営戦略部門の「データアナリスト」を務めたら｜次郎花｜note
こんにちは、次郎花です☆ タイトル長い（笑）...ぱ、パクリなんかじゃないですよっ！ はい。 というわけで、今回はわたくしのお仕事「データアナリスト」についてご紹介したいと思います。データアナリスト／データサイエンティスト（以下、DA/DS）のブームもそろそろバブルがはじける頃かと想像していますが（もうはじけてる？）、いまだに一定数の方が憧れを持って、あるいは異世界転生を狙ってジョブチェンジしようとしているこれらの職業。最近では、実際にDA/DSである方の現場の声なども散見されるようになり、どのような職業なのか実態が少しずつ広まってきたようにも思います。ですので、今さら感はありますが、私もご多分に漏れず知見を共有できたらという思いでこの記事を発信しようと考えました。 次郎花って？まずは、次郎花って誰やねん、というところからですね。わたくし次郎花はとある外資系企業のCEO直轄の経営戦略部門で
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
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