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8万人にリモートワーク調査を実施 野村総合研究所、有職者6. 8万人にリモートワーク調査を実施~リモートワークの更なる拡大には公務員・事務職の「情報システム」の改善がポイントとなる~ 株式会社野村総合研究所(以下「NRI」)は、2020年5月18日から25日にかけ、全国の生活者(10万人強。うち有職者6.
2 データからモデルを作る 3. 1 目的変数と説明変数 ─ 説明と予測の「向き」 3. 2 簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果 3. 3 ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析 3. 4 複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用,モデル間の比較 3. 5 線形回帰の仕組みと最小二乗法 3. 3 モデルを評価する 3. 1 モデルを評価するための観点 3. 2 この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定 3. 3 モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数 3. 4 モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度 3. 5 残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット 3. 6 説明変数同士の相関 ─ 多重共線性 3. 7 標準偏回帰係数 第4章 実践的なモデリング 4. 1 モデリングの準備 4. 1 データの準備と加工 4. 2 分析とモデリングの手法 4. 2 データの加工 4. 1 データのクレンジング 4. 2 カテゴリ変数の加工 4. 3 数値変数の加工とスケーリング 4. 4 分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換 4. 5 欠損値の処理 4. 6 外れ値の処理 4. 株式会社ナガセ - 『日本の人事部』. 3 モデリングの手法 4. 1 グループに分ける ─ クラスタリング 4. 2 指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析 4. 3 一般化線形モデル(GLM)とステップワイズ法 4. 4 2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰 4. 5 セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木 4. 4 因果推論 4. 1 データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論 4. 2 因果の有無の検証 4. 3 因果効果の推定 4. 4 因果関係の定式化 ─ 構造方程式モデリング 4. 5 因果関係の定式化 ─ 構造的因果モデル 4. 6 因果関係の定式化 ─ ベイズ統計モデリング 4. 7 因果の探索 4. 8 因果関係に基づく変数選択 第5章 機械学習とディープラーニング 5. 1 機械学習の基本とその実行 5. 1 機械学習の基本 5. 2 機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn 5. 3 機械学習の実行(教師あり学習) 5. 4 機械学習の実行(教師なし学習) 5. 5 スケーリングの実行(標準化・正規化) 5.
3%)。また、外販を行っているそれ以外の子会社を「外販持続・劣勢子会社」と区分しているという(19社、40. 4%)。 外販優勢子会社は、外販持続・劣勢子会社と比較して、「パッケージ・クラウド(自社製品)」「業務コンサルティング」「システムコンサルティング」「デジタル関連の業務コンサルティング・業務支援」を提供している割合が高く、両者には30ポイント以上の差があったとしている(図5)。 内販のみのサービスを提供する子会社(18社、38. 3%)の場合、自社のDX推進の組織能力は、親・グループ会社のDX進展に依存してしまうという。親・グループ会社へのDX推進の中核になれる組織能力を備えた後は、グループ外へのコンサルティングサービスの開発と、そのサービスの絶え間ない改善によるビジネス拡大を通じて、自社の収益基盤を強固にすることが重要だとしている。 【関連記事】 ・ NRI、村田製作所の生産拠点へネットワーク監視ソリューションを展開 ・ NRI、「Oracle Dedicated Region Cloud@Customer」を世界初採用 ・ 野村総合研究所、AIで多様な文書から情報を抽出して定型化するソリューション「Shingan」を販売開始
TOP 気鋭の経済論点 パート女性の実質失業100万人超え、本気の対策を 2021. 野村総合研究所 マイページ2020. 4. 2 件のコメント 新型コロナウイルスの感染拡大で、パート・アルバイトの就労時間が激減している。女性では約103万人が失業に近い状態だ。対策は社会が「コロナ対応力」を付けることにもなる。 武田 佳奈[たけだ・かな] 野村総合研究所 上級コンサルタント 2004年野村総合研究所入社。官公庁の政策立案支援、民間企業の事業戦略立案支援などに従事し、2018年4月から現職。主に雇用・就労問題を中心に活動する。 新型コロナウイルスの感染拡大は、人々の生活に大きな影響を与えている。特に外食やホテルなど宿泊産業で働くパート・アルバイトの方たちは、緊急事態宣言に伴う営業時間の短縮や、消費者の行動抑制による需要減で店舗が休業したことなどによって大きな就労時間減に追い込まれている。 それはパート・アルバイトの方たちの収入減に直結し、中には生活が困窮する人たちもいる。野村総合研究所が今年2月にインターネットを利用して約6万5000人のパート・アルバイト就業者(20~59歳)を対象に実施した調査では、仕事が大幅に減り実質的失業といえる厳しい状況にある人が女性で103. 1万人、男性で43. 4万人に達していると推計できた。 新型コロナは、ワクチン接種が始まったものの収束にはかなりの時間が必要になる。また、遠くない将来もこうした感染症のパンデミック(世界的大流行)は起こり得る。こうした苦境にある人たちの実態を正しく知り、対策を講じておくことは、社会が、医療とは異なる意味でパンデミックへの対応力を付けることになるはずだ。 今回の調査でまず浮き彫りになったのは、パート・アルバイトの方たちの就労時間が大きく減っていることだ。コロナ以前と比較しての就労時間を聞いたところ、女性の約29%が「コロナ前と比べて、シフトが減少」していた(下グラフ参照)。シフト減とは、以前、週3日勤務だったのが週1日になるとか、1日6時間働いていたのが3時間になったといったものだ。 5割以上のシフト減も多くなっている ●コロナ禍によるパートなどの仕事減状況 出所:野村総合研究所「パート・アルバイト就業者の実態に関する調査」 (写真=PIXTA) この記事は会員登録で続きをご覧いただけます 残り1417文字 / 全文2236文字 有料会員(月額プラン)は初月無料!