ストレス度が低い会社ってどんな会社だろう?【データ分析/python】

sutoresu

働いているとストレスが溜まることってありますよね。

「仕事にやりがいがない!」「もらえる給料が少なすぎる!」「残業多すぎ!」などストレスが溜まる原因は様々です。

ストレスが少ない会社と言うのはどんな会社なのかを、抽出したデータを基に見ていきたいと思います。

どんな会社に就職すれば、ストレスが少なく働くことができるのでしょうか。

「就職を考える」「働き方を変える」これらを考える基準が見えてくるのではないでしょうか。

用意したデータ

変数dfに用意したデータを読み込ませています。

df.info()

データの中身は以下になります。

ストレス度の低さと各項目を相関関係を見ていきます。

相関関係は「1」に近いほど関係が強く、「0」に近いほど関係が弱いです。

関係性が「-(マイナス)」になると、負の相関性であることがわかります。

インポートするライブラリ

補足ですが、インポートしたライブラリは以下になります。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from pandas import Series, DataFrame
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname=r'C:\WINDOWS\Fonts\meiryob.ttc', size=16)

ストレス度の低さとの相関関係

各項目とストレス度との相関関係を見ていきましょう。

ストレス度の低さの数値が大きくなるほど、ストレスが少ない会社を表しています。

平均年収との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))#グラフのサイズ
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='平均年収',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)#x軸ラベルの文字の大きさ
plt.ylabel('平均年収', fontsize=20)#y軸ラベルの文字の大きさ
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['平均年収']#相関係数を出力

ストレス度の低さと平均年収の相関係数は、0.21です。

ストレスと平均年収の相関関係はないと言えますね。

給与の満足度との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='給与の満足度',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=30,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('給与の満足度', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['給与の満足度']

ストレス度の低さと給与の満足度との相関係数は、0.39です。

ストレスと給与の満足度との相関関係はややあると言えますね。

給与に満足することで、ストレスが緩和されるのでしょうか。

仕事のやりがいとの関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='仕事のやりがい',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('仕事のやりがい', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['仕事のやりがい']

ストレス度の低さと仕事のやりがいとの相関係数は、0.40です。

ストレスと仕事のやりがいの相関関係はややあると言えます。

仕事のやりがいがあれば、少しはストレスも軽くなるかも…と思える結果ですね。

休日満足度との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='休日の満足度',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('休日の満足度', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['休日の満足度']

ストレス度の低さと休日の満足度との相関係数は、0.60です。

ストレスと休日の満足度との相関関係はかなりあると言えます。

休日がしっかりと取れることが、ストレスの低下に繋がるみたいですね。

労働時間の満足度との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='休日の満足度',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('休日の満足度', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['休日の満足度']

ストレス度の低さと労働時間の満足度との相関係数は、0.70です。

ストレスと労働時間の満足度は強い相関関係にあると言えます。

適切な労働時間で働くことができれば、ストレスも低くなってくるみたいですね。

月の残業時間との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='月の残業時間',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('月の残業時間', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['月の残業時間']

ストレス度の低さと月の残業時間との相関係数は、-0.18です。

ストレスと月の残業時間の相関関係は、マイナスではあるもののあまりない。

月の残業時間については、もっと負の相関関係にあると予想していましたが意外な結果になりました。

適切な労働時間内に収まっていれば、あまりストレスにならないと言うことでしょうか。

ホワイト度との関係性

関係性を図示するコードは以下になります。

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(data=df, x='ストレス度の低さ', y='ホワイト度',c='#aac2ff',edgecolors='b',s=50,alpha=0.8, linewidths=2)
plt.xlabel('ストレス度の低さ', fontsize=20)
plt.ylabel('ホワイト度', fontsize=20)
plt.show()
df.corr()['ストレス度の低さ']['ホワイト度']

ストレス度の低さとホワイト度との相関係数は、0.75です。

ストレスとホワイト度は強い相関関係にあると言えます。

ホワイトな職場であればストレスの要因も少なくすみそうですから、これは頷ける結果ですね。

最後に

今回はストレスが少ない会社ってどんな会社なんだろうか?と言う疑問からデータ分析を行いました。

今回の結果から、ストレスが少ない会社は

  • 休日がしっかりと取れる会社
  • 労働時間が適切な会社
  • ホワイトな環境の職場

と言うことが見えてきたのではないでしょうか。

「就職先を決める」「働き方を変える」そんな時は、これらの項目に着目するのもいいかもしれませんね。

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