ではそのようなきびしい状況の中で、成功する30%に入るにはどうするといいでしょうか?
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2020. 07. 29公開 2020. 09.
8%、3520円よりも大きい場合:90. 6%)。また、目標金額が10万4000円〜31万円においても、支援金最小額が3520円より大きい場合、成功率は79. 2%と割と高い傾向がありました。 目標金額が低い場合であっても、支援金最小額が3520円以下の場合は、成功率が63. 2%と少し低めになっていますが、これはプロジェクト規模が小さく、支援する事によるリターン(プロダクトやサービスなど)の魅力も低く、支援するメリットを感じにくいプロジェクトが多いためかもしれません。 一方、目標額が31万円よりも大きくなると、全体的に成功率が低下する傾向がありました(下4つ)。これは、目標額が高くなると、それだけ難易度が高くなりそうという一般的な感覚とも一致するのではないでしょうか。 しかし、この中でも目標額が31万円〜104万円のプロジェクトにおいて、支援金最小額が5875円よりも大きい場合は、成功率が71. クラウドファンディングの成功率はどの程度あるのか？ | 新規事業・イノベーション共創メディア | Battery（バッテリー）. 1%で高くなっています。これは、先ほどとは逆にある程度高い額の支援金単価になると、支援者が得られるリターンも魅力的に映るものが増え、成功率がアップするのではないかと考えられます。 2nd try プロジェクト目標額・支援金単価・カテゴリで機械学習 次に2回目の試みとして、設定する目標額と支援金単価に加え、プロジェクトのカテゴリ(プロダクト、ファッション、フードなど)もダミー変数を使って追加し、機械学習させました。 結果としては、プロジェクトカテゴリの追加前後で、予測精度に大きな改善は見られませんでした。 カテゴリを単に特徴量として追加するのではなく、カテゴリごとの特徴量スケーリングや機械学習、決定木の深さ調整などによって精度を改善できるかもしれません。 3rd try プロジェクト目標額・支援金単価・支援者数で機械学習 最後に、目標額と支援金単価に加え、支援者数も含めて機械学習させました。 集まる支援者数は、クラウドファンディングを実際に開始してみないと分かりづらく、事前にプロジェクトの成功・失敗を予測する上では、少し使いにくい特徴量ですが、考察を得るためにも検証してみました。 3rt try 機械学習の結果 支援者数も特徴量に含めることで、評価値も大きく改善したことが分かります。 Accuracy score:追加前 0. 621 → 追加後 0. 849 F1 score:追加前 0.
4 最も支援が入りやすい ラストスパート期 ラストスパート期は、最も支援が入りやすい期間です。 しかしなぜ、このような現象が起きるのでしょうか? これまでご紹介してきた、事前広報期間、スタートダッシュ期、中期期間。たくさんの支援のタイミングがありますが、支援する立場に立ってみましょう。 最後の達成に向かっている時期にプロジェクトを支援する方が、支援の価値が高いような気がしませんか? 例えば、以下のAとBを状況をイメージしてみてください。 A:プロジェクトリリース当初の期間に、目標金額100万円のうちの1万円を支援する場合。 B:プロジェクトラストスパート期間に、目標金額まで残り5万円のうちの1万円を支援する場合。 Bの方は支援の価値が高い気がしませんか?
以前の記事「 累計調達額100億円、クラウドファンディング マクアケの動向データ 」でクラウドファンディングサービスMakuake(マクアケ)の全体動向をWebサイトデータをもとに分析してみました。 今回はマクアケに掲載されているプロジェクトにフォーカスして、以前と同じデータをもとに、成功 or 失敗するプロジェクトを機械学習を使って、予測・分析・考察してみたいと思います。 目標額達成・未達成を予測する機械学習(決定木)の方法 目標額達成 or 未達成となるプロジェクトを予測するために、今回、特徴量としては設定目標額、支援金単価(最小額、平均値、中央値)、プロジェクトのカテゴリ、支援者数を使います。 機械学習のアルゴリズムは、予測精度の点では大きな期待はできませんが、可視化や考察がしやすいという点で決定木にしました。 マクアケのWebサイトから収集した6080件のプロジェクト実績データをトレーニングデータとテストデータに分け、トレーニングデータを使って機械学習させ、テストデータでその機械学習の精度を評価しました。 6080件のプロジェクトのうち、目標額に到達して成功したプロジェクトが3415件(56. 2%)、失敗したプロジェクトが2665件(43. 8%)という内訳になっていて、比率としてはおよそ半々のサンプルデータとなっていました。 1st try プロジェクト目標額と支援金単価で機械学習 1回目の試みとして、設定する目標額と支援金単価のみを使って機械学習させます。 これらの特徴量はクラウドファンディングを始める前に設定する項目であるため、もしこれらの特徴量のみで目標額達成 or 未達成を精度よく予測することができれば、実際にファンディングを始める前に成功率・失敗率を見積もりやすくなります。 1st try 機械学習の結果 機械学習(決定木)の予測精度評価値として、Accuracy score(正解率)、F1 score(適合率と再現率のバランス)、AUC(偽陽性率と真陽性率で囲む面積)を算出しました。これらの評価値が1に近いほど精度の高いモデルと言えます。 そして、各評価値はStratified K-Fold(層状K分割交差検証:今回は5分割に設定)によって計算した値の平均値を記載しています。 特徴量に目標額と支援金単価を使った1st tryでは、Acuuracy scoreが0.
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更新日:2021年7月29日 【8月開設分以降】 高松市が発行した接種券、または住所地外接種届出済証を持っている人で、1回目を接種した日の3週間後(同じ曜日)の同時間、同会場で接種できる人 ※医療機関で予約している人は集団接種会場の予約はお断りしています。 ※基礎疾患がある人は、当日の予診担当医師の判断で接種できない場合がありますので、できる限りかかりつけ医で予約の上、接種してください。 高松市新型コロナワクチン接種コールセンター(電話087-887-7547または0570-076-059)に電話か予約サイトで登録 !!かけ間違いには十分注意してください!!
新型コロナウイルスの感染者の確認が全国で連日1万人を超え、東京都では31日、4000人を上回る新規感染者が確認された。国立国際医療研究センターの大曲貴夫国際感染症センター長は「1年前に比べ感染のリスクは高まっている。屋外屋内を問わず、マスクを外して会話することは絶対に避けてほしい」と呼びかける。押し寄せる第5波の現状を聞いた。 公衆衛生や医療のいろいろな場面が回らなくなっている。保健所はすごく大変だ。陽性者が出ると、保健所の人たちは全員に連絡し状況を聞き取り、自宅療養かホテル療養、入院するかを決める。入院が必要であれば入院先を決めるが、東京都で1日に2000人、3000人の陽性者が出ると追いつかない。手が回らず、悲鳴が聞こえてくる。
ある特定の国の選手が対戦相手になりそうだから棄権する。こんな事態が 東京オリンピック (五輪)でも起きている。政治の事情がスポーツの世界に持ち込まれる現実がある。 スポーツ大臣が棄権迫る? 「イランの選手として、獲得できたはずの銀メダルだ。でも、残念ながらそれはできなかった。 モンゴル にメダルを捧げます」 サイード・モラエイ(29)は27日の柔道男子81キロ級決勝で 永瀬貴規 に敗れたものの、勝ち取った銀メダルを大事そうに両手で包んだ。 問題は2年前、 東京五輪 の会場、 日本武道館 で起きた。世界王者として迎えた2019年の世界選手権。母国イラン政府から出場辞退を迫られた。 理由は、勝ち進めば、敵対関係にある イスラエル 選手と対戦する可能性があったことだ。そして、「出場したい」と訴えたモラエイに強い圧力がかかった。「家族の自宅に 治安部隊 がいるぞ」「これは法律だから従わないと問題だ」。スポーツ大臣も電話で棄権を迫ったとされる。 イスラエル の選手と対戦することを巡り、 東京五輪 の出場を直前に辞退する選手もいました。記事後半ではその背景を読み解きます。 モラエイは 国際柔道連盟 (I… この記事は 有料会員記事 です。有料会員になると続きをお読みいただけます。 残り: 1783 文字/全文: 2213 文字
2021年7月28日 17:00 日経の記事利用サービスについて 企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。 詳しくはこちら 文部科学省は28日、2020年度の学校保健統計調査の結果を公表した。肥満傾向があるとされた児童の割合が高校1年を除く全学年で上昇したほか、裸眼視力が1. 0未満の小中学生の割合も過去最悪を更新した。新型コロナウイルスによる巣ごもりが子どもの健康に悪影響を及ぼした可能性がある。 調査では全国の国公私立の幼稚園と小中高校に通う児童・生徒約69万人を対象に、身長と体重などを調べた。標準体重を20%以上上回る「肥満傾向児」の割合は、高1を除く全ての学年で前年度から増加した。特に増加幅が大きかったのは小学5年の男児で、前年度から3. 6ポイント増え14. 2%に達した。 他の学年でも割合の増加は顕著で、幼稚園児(5歳)と小1~6、中学2年では比較可能なデータが残る06年度以降、過去最多を記録した。 国は20年春、全国の小中高校などに一斉休校を要請した。休校が終わった後も部活動の制限が相次ぎ、自宅で過ごす時間が増えた。肥満率の悪化の背景には、新型コロナの感染拡大に伴う子どもたちの運動不足があるとみられる。 スポーツ庁が2月に高校生に部活動の頻度を聞いたところ、「週3日以上」と回答した割合は感染拡大後では54. 2%で、拡大前の78. 2%から大きく下がった。「実施なし」も13. 4%に上った。 今回の調査では児童・生徒約334万人の視力も調べた。裸眼視力が1. 0未満だった小学生の割合は37. 5%で、前年度から約2. 9ポイント増えた。約0. 「高知駅」から「須崎駅」電車の運賃・料金 - 駅探. 8ポイント増えた中学生(58. 2%)とともに、いずれも過去最悪の割合となった。 例年は4~6月に調査を実施するが、20年度は新型コロナによる一斉休校の影響で調査期間を年度末まで延長した。同省の担当者は「成長が著しい時期であり、過去の数値と単純比較はできない」とした上で、「視力の悪化が続いていることは事実。家庭でのスマホの利用時間が増えていることが要因のひとつではないか」と分析する。 内閣府の20年11~12月の調査によると、10~17歳の約3400人のうち、1日3時間以上インターネットを使うと答えたのは52. 1%。平均利用時間は約205分におよび、前年度調査から約23分長くなった。 文科省は24年度からデジタル教科書の本格導入を検討しているが、専門家からは端末の利用時間が増えることによる視力の一層の悪化を懸念する声も上がる。 これを受け同省は今年度から、全国の小1~中3の約9千人を対象とした初の大規模調査に乗り出した。近視や乱視、遠視など目の症状を詳細に分析し、端末の利用時間との因果関係も調べる。結果は年度内に公表する方針だ。 子どもの成育に詳しい和洋女子大の村田光範・保健センター長は「休校や長引く外出自粛で生活が不規則になり、肥満率や視力の悪化につながった可能性がある」と指摘。「幼少期の健康は、大人になってからの健康の基盤にもなる。正しい知識に基づく正しい対策を取り、できる範囲で感染拡大前の学校生活に戻す工夫が求められる」と話している。 すべての記事が読み放題 有料会員が初回1カ月無料 日経の記事利用サービスについて 企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。 詳しくはこちら
基本情報 メンバー全員が本業を持つ完全プロボノ集団。活動としては、海外のマイクロファイナンス機関の支援、日本の児童養護施設・社会的養護下の子どもたちへの支援、日本に居住する難民の就労支援等に取り組んでいます。 活動テーマ 国際 こども・教育 移民 平和 自立支援 教育格差 チャイルド・プア 発達障害 児童虐待 シングルマザー 活動場所 フルリモートOK 東京 大阪 必要経費 無料 活動日程 随時活動(活動期間:1年以上の長期) 活動頻度 応相談 募集対象 どんなスキルの方でも歓迎!! ※見学応募時は、メッセージ欄にどちらのプロジェクトに興味があるか記載の上、ご応募ください 注目ポイント メンバー全員本業を持ちながら活動! 20~30代が中心となり活動! オンラインで毎週ミーティングを開催!