From:山極綾子
データが増えることは望ましいことです。
特にまだデータが不十分な時、例えば「何らかの母集団」を代表するデータは
とても有効である場合が多いです。
というのも、評価したい母集団の特徴を、より良く表すことができると考えられるためです。
そういう意味では、日本が誇る、そして世界に信頼されている
トヨタ自動車のデータを見ることで得られることがたくさんあるはず。
第一回は日本電産。
二回目はキーエンス。
そして今回は、トヨタ自動車について、生産性を格付けしてみました。
詳細はこちらからごらんください。
【生産性格付けチェック vol.3 トヨタ自動車株式会社／山極毅】
代表的な企業である、ということ以外にも、
トヨタ自動車を取り上げることが有用である理由はいくつもあります。
一つには、働いている方が多いこと。
生産性を評価することはそのまま、働いている方への投資状況を確認することにつながります。
他にも、リーダーシップを持っている企業であること。
他の企業が注目する企業だからこそ、その影響力は計り知れません。
トヨタ自動車の格付けチェック。
もしかすると、あなたの予想を裏切る結果になっているかもしれません。
山極綾子
P.S.
機械学習でデータを増やすことを考えると、実は精度向上の邪魔になってしまうものもあります。
その一つとしては、ノイズになるデータ。
学習しても、全体の傾向を把握するには邪魔にしかならないデータもあったりします。
データ数が増えればその影響は少なくなりますが、少ない時は特に気を付けた方が良さそうです。
P.P.S.
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