リモートワークで雑談を生み出す仕組み - JMDC TECH BLOG
こんにちは。ユーザープラットフォーム開発本部(UP部)の原です。 あなたのチームの雑談チャンネルは1日あたり何回ぐらい発言がありますか？ 小さい仲良しチームなら頻繁に発言があるかもしれませんが20人,30人あたりになってくるとだんだん発言が少なくなってきますよね。 チームメンバーのエンゲージメントや生産性を高めるためには少なくともお互いがどんな人なのかを知っているようにしておくべきです。 JMDCは数百人いる組織だし、私の所属するUP部だけでも20名以上の社員が所属しており、しかもほぼ全員リモートで仕事をしている状況なので、いかに "チームメンバーがお互いにどんな人なのかを知っている状態" を作り出すかが課題になっています。 GitLabのリモートワークガイド参考にする 自らを “A world leader in remote work” と呼んでいるGitLabも雑談を重要なものと捉え
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
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