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Sun, 28 Jul 2024 21:12:48 +0000

2021/08/02 クリニック 看護業務 正看護師、准看護師 2021/07/30 クリニック 医療法人 明葉会 明石台こどもクリニック 外来 やすこ女性クリニック 富谷市明石台にあるショッピングセンターの敷地内にあるクリニックです。婦人科、産科(妊婦健診)、内科など女性のトータルライフをサポートしています。 日祝休み 選択中の条件 該当求人数 3 件 地域 宮城県 富谷市 こだわり条件 職種:- 雇用:- 勤務:- 給与:- 施設:- 担当:- 特徴:ブランク・未経験可 キーワード:-

株式会社アロネットの看護師・仙台市若林区のパート求人・主婦・主夫歓迎・女性活躍中・急募|Workin.Jp(10025473581)

勤務地 神戸市内 エリアを選ぶ 沿線・駅を選ぶ 職種 医療・看護・介護 > 看護師 職種を選ぶ 給与 勤務期間 時間帯 朝 昼 夕方・夜 深夜・早朝 勤務日数 雇用形態 アルバイト パート 正社員 契約社員 派遣 職業紹介 こだわり条件 例:大学生歓迎、交通費支給、即日勤務OK こだわり条件を選ぶ フリーワード この条件でメール登録 看護師のアルバイト求人情報トップへ キープしたお仕事 現在「キープリスト」に保存された情報はありません。 最近見たお仕事 最近見た求人はありません。 最近検索した条件 最近検索した条件はありません。

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勤務地 奈良市 エリアを選ぶ 沿線・駅を選ぶ 職種 医療・看護・介護 > 看護師 職種を選ぶ 給与 勤務期間 時間帯 朝 昼 夕方・夜 深夜・早朝 勤務日数 雇用形態 アルバイト パート 正社員 契約社員 派遣 職業紹介 こだわり条件 例:大学生歓迎、交通費支給、即日勤務OK こだわり条件を選ぶ フリーワード この条件でメール登録 看護師のアルバイト求人情報トップへ キープしたお仕事 現在「キープリスト」に保存された情報はありません。 最近見たお仕事 最近見た求人はありません。 最近検索した条件 最近検索した条件はありません。

栗原市/看護師、准看護師、看護助手、保健師、助産師の転職・求人情報なら、【エンジャパン】のエン転職

どんな些細なことでも構いません!気になる点がありましたらお気軽にお問い合わせください♪ 富谷中央病院 正看護師 上桜木2丁目1-6 給与 月給 211, 500円~328, 000円(手当含む) ★年齢、経験、能力を考慮のうえ決定します。 JR仙山線 北山駅 ケアミックス病院での看護のご勤務。残業もほとんどなく、スタッフ同士も仲が良いので働きやすく長く働ける環境です♪ ★★准看護師も募集有り★★ 月給 243, 000円〜358, 000円(常勤モデル) 富谷医院 富谷町ひより台1丁目45-1 正看護師 200, 000円~340, 000円 准看護師 189, 000円~330, 000円 - 内科、外科、整形外科、産婦人科、小児科、皮膚科を主な診療科とし、地域のかかりつけ医として赤ちゃんから高齢者まで、ご家族みなさんの健康維持・促進にお役に立ちたいと考え、診療をおこなっております。 明石台こどもクリニック 富谷町明石台6丁目1-20明石台ショッピングセンター内 220, 000円~270, 000円(手当含む) 買い物にも便利★☆ 明石台ショッピングセンター内に新しくできた綺麗なクリニックです♪♪ 週休二日制でお休みが多く、家庭との両立が可能です! 富谷町を中心に訪問看護を行います。初めは数人で訪問しますが、慣れてきたら一人で4~5件の訪問を行って頂きます。 有給消化率も高く、ママさんナースへの理解もある職場です! 看護小規模多機能が併設しておりますので、幅広く仕事をしながらスキルアップしたい看護師様にもオススメです☆ フル勤務の方も相談可能です。 永楽会 富谷町富谷字桜田1-12 【基本給】176, 000円~192, 000円 ※経験年数による加算があります 知的障害者(児)の通所施設での看護師求人です。 通所施設ですので、医療行為も少なく利用者さんとしっかり向き合いながら業務に関わることが可能です。残業もほとんどありませんので、ワークライフバランスを重視していきたい方にはピッタリの求人です。

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勤務地 松戸市/流山市/鎌ヶ谷市 エリアを選ぶ 沿線・駅を選ぶ 職種 医療・看護・介護 > 看護師 職種を選ぶ 給与 勤務期間 時間帯 朝 昼 夕方・夜 深夜・早朝 勤務日数 雇用形態 アルバイト パート 正社員 契約社員 派遣 職業紹介 こだわり条件 例:大学生歓迎、交通費支給、即日勤務OK こだわり条件を選ぶ フリーワード この条件でメール登録 看護師のアルバイト求人情報トップへ キープしたお仕事 現在「キープリスト」に保存された情報はありません。 最近見たお仕事 最近見た求人はありません。 最近検索した条件 最近検索した条件はありません。

看護師求人の医療ワーカーTOP 宮城県 富谷市の看護師求人 特別養護老人ホーム せせらぎの里 看護師・准看護師/常勤(日勤のみ) ≪日勤のみ◎福利厚生充実◎ブランクOK!育児休業取得実績あり☆マイカー通勤OK☆無料駐車場完備☆≫特別養護老人ホームでの看護師求人です! 管理番号:00092356 ●福利厚生充実!家庭と両立しながら長く働ける環境が整っています♪ ●月9日お休み!残業ほぼナシ!プライベートや家庭と無理なく両立できます! ●マイカー通勤OK!無料駐車場完備!お車での通勤をお考えの方も安心◎ ※応募ではありませんので、お気軽にお問い合わせください。 基本情報 施設名 社会福祉法人 東松島福祉会 特別養護老人ホーム せせらぎの里 募集職種 看護師・准看護師 診療科目 その他 施設形態 介護関連施設 勤務形態 常勤(日勤のみ) 勤務地 宮城県 富谷市 成田1丁目5-7 最寄り駅 仙台市営地下鉄南北線 泉中央駅 アクセス 仙台市営地下鉄南北線 泉中央駅から車15分 給与条件 固定給 【月給】25万円~30万円 諸手当 職務手当 正看護師:3万円 准看護師:2万円 オンコール手当:2, 000円/回 ※実働の際は別途時間外手当を支給します。 家族手当 配偶者:1万円/月 子供:5, 000円/月(2人まで) 子育て支援手当:1万円/月(未就学児/3年間) 住宅手当:1万5, 000円又は1万8, 000円(条件により) 通勤手当:上限2万6, 800円/月 賞与 年2回 計3~3. 松戸市/流山市/鎌ヶ谷市,看護師のバイト・アルバイト求人情報【フロムエー】|パートの仕事も満載. 5ヶ月分 退職金制度 あり(勤続3年以上) ※給与条件は経験によってかわるので、ご相談ください。 就業時間 勤務時間 (1)07:30〜16:30 (2)08:30〜17:30 (3)09:30〜18:30 休日 【休日】年間休日107日 月平均9日【休暇】夏季休暇3日 育児休業取得実績あり 加入保険 雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金 備考 車通勤:OK 担当キャリアアドバイザーからのメッセージ 転職して良かったと思ってもらえるよう、全力でご転職活動をサポートさせていただきます! 特別養護老人ホームせせらぎの里は、雰囲気の良い特別養護老人ホームです!入居者様もスタッフも笑顔になれる施設を目指しています。優しい心で接することができる方大歓迎!資格は正准問わず募集をしております☆入居者様の健康管理等が中心の業務となります!!

2020. 07. 29公開 2020. 09.

いまさら聞けない、クラウドファンディングの成功率とは?

1: スタートダッシュの命運を握る 事前広報期間 実は、クラウドファンディングは公開してからがスタートではありません。 成功者ほど、公開前に準備を進めています。 公開から5日以内に達成率が20%以上になると成功率が約90%になる。 公開から5日以内に達成率が10%以上になると成功率が約70%になる。 このようにクラウドファンディングでは、 スタートダッシュの理想ペースがあります。事前広報期間では、20%もしくは、10%の達成率を5日以内に達成 する準備を進めましょう。 まずはじめに、事前広報期間についてご説明させていただきます。事前広報期間は、プロジェクトを公開する前の期間を指します。 この事前広報期間に、押さえておきたい最初のポイントは、 「事前に、プロジェクトの詳細と挑戦の決意を丁寧に伝えること」 です。 前述の通り、20%もしくは、10%の達成率を5日以内に達成できれば、プロジェクトの成功に向けてかなり良いスタートダッシュがきれたことになります。しかし、理想のスタートダッシュを実現するためには、プロジェクトの公開日から動き出しても遅い場合があります。 あなたが何をしたいのか?クラウドファンディングとはなんなのか?いつプロジェクトは公開されるのか? 応援したいと思っている方も、公開日にいきなり情報を見ても混乱してしまうでしょう。プロジェクトへの共感度が高そうな方や、あなたの挑戦を応援してくれそうな方にこそ、事前に情報を伝えておきましょう。 〜押さえておきたいポイント〜 プロジェクトを応援したいと思っている方も、公開日にいきなり情報が流れてきても混乱してしまうことがあります。 プロジェクトを応援してくれそうな方にこそ、事前にしっかりと以下の4点を伝えておきましょう。 ・どんなプロジェクトを行うのか ・クラウドファンディングの説明 ・プロジェクトはいつ公開されるか ・プロジェクトへの想い POINT.

クラウドファンディングの成功ために知っておきたい4つの期間について - クラウドファンディング Readyfor (レディーフォー)

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?

クラウドファンディングの成功率、「キックスターター」ではどのくらい? | Kickstarternavi

699 → 追加後 0. 871 AUC:追加前 0. 651 → 追加後 0. 904 混同行列を見ると、1st tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが多かったですが、支援者数も特徴量に加えた3rd tryでは失敗と予測したプロジェクトが実際は成功しているケースが大きく減少して、予測精度が上がっていることが分かります(実際に失敗しているプロジェクトを予測で失敗と分類できている)。 ランダムフォレストによる特徴量の重要度比較 ランダムフォレストという機械学習アルゴリズムで、各特徴量の重要度を出してみると、支援者数(supporter)の重要度が他の特徴量と比べて非常に大きいことが分かります。 その後に目標額(goal)と支援金単価(each_amount_***)が同じ程度の重要度で並んでいます。 ちなみにランダムフォレストを使って学習させたモデルでは、Accuracy scoreが0. 91となっており、決定木よりも更に精度よく予測できていました。 3rd try 決定木の分類可視化 3rd tryの決定木モデルの分類を可視化しました。 今回の決定木の深さでは、支援者数と目標額のみで分類していることが分かります。 先ほどと同じようにdtreevizを使って、分類の結果をグラフ化しました。 円グラフを見ると、支援者数を特徴量に追加することで、1st tryよりも成功と失敗のプロジェクトがきれいに分かれていて、分類精度が上がっていると考えられます。 3rd tryの分類を見てみると、まず、目標額が78200円よりも大きい場合、支援者数を14. 5人より多く集めることができないと、成功率は5. 8%と非常に低くなります。 次に目標額が22万8000円の場合、支援者数を14. クラウドファンディングの成功率を高める方法を機械学習で検証(Makuake編)|ぽこしー📊図解ビジネスアナリスト|note. 5〜30. 5人集めることができれば、成功率は70. 2%と比較的高いですが、22万8000円よりも大きく目標額を設定すると成功率は22. 7%とだいぶ下がってしまいます。 目標額が78万8800円以下の場合、支援者数を30. 5〜68. 5人集めることができれば、成功率は75. 6%となっています。また、支援者数を68. 5人よりも多く集められる場合は、目標額が104万円以下であれば、成功率が95.

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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. 7割が失敗するクラウドファンディングで資金調達に成功する方法 | 起業・会社設立ならドリームゲート. 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. 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.

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.