From:山極綾子
TITANICという言葉を聞いた時、あなたが思い浮かべるのは何でしょうか。
主題歌のMy heart will go onは名曲ですし、
主演のレオナルドディカプリオとケイトウィンスレットはとっても素敵なカップルでした。
あの映画、1997年公開らしいのですが、そんなに前の映画だったとは驚きです…。
それはさておき、今回のテーマのTITANICは映画のことではありません。
データ分析のチュートリアル的に使われるデータセットのうちの一つに、
TITANICのデータがあるのです。
どのようなデータかというと、各乗客が事故の後生還できたか否かといった情報が、
その乗客の情報と共に載っています。
その中には性別の情報ももちろんありますし、
年齢や、泊まっていた客室の等級などの情報もありました。
（例えば性別で見れば男性より女性の方が生存率は高かったことがデータからも
見て取れるようです。）
TITANICに限らず、データ分析を説明するときに用いられる、
いわばチュートリアルデータにはたくさんのものがあります。
一番最初に載せた数字のデータも、MNISTという手書き数字のデータセットです。
結構な枚数が用意されていて、画像を対象としたモデルも評価などによく用いられています。
ところで、人事のデータはどこから入手すればいいのでしょうか。
実は、e-Statという、とてもとても便利なデータベースが、統計局から提供されています。
そのデータを上手く使えば、特定の業種の生産性を評価することもできるようです。
元自動車会社人事部長がe-Statのデータを使って自動車業界の生産性を評価すると、
どういった結論が得られるのか？
詳細はこちらの動画でご確認ください。
山極綾子
P.S.
e-Stat、とにかくすごいのです。
詳細まで見たことがあるのは人事に関わる指標（売上高など、
人件費を評価するために必要な費目も含みます）だけなのですが、それらは少なくとも、
・たくさんのデータが
・いろいろな業種にまたがって
・（企業が国に提出しているデータであるため）信頼性が高い状態で
提供されています。
ですがもちろん、データは存在しているだけでは宝の持ち腐れです。
どう加工して、どう価値ある情報を取り出すかがカギとなっています。
上手く使えば、生産性を評価することもできるのです。
詳細はこちらの動画からどうぞ。
P.P.S.
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