人事へのお問合せをテキストマイニングしてみた

はじめまして😀GMOペパボで労務人事担当しております、あらたんです。

GMOペパボはIT企業で、テックカンパニーです。そして私が所属するHR統括部も管理部門ではありますが、テック化に向けてチームでOKRを設定し、いろいろと取り組んでいます。その中の一つとして人事へのお問合せをbotで返そうとしています。今回はまず、どんな質問が人事によく問われているのかお問合せの傾向を確認しようと思い、人事へのお問合せ内容をテキストマイニングしてみました。↓ はSlack botの「人事答えるくん」がお問合せ内容に回答している様子です。

はじめまして！Python🀄️

機械学習はPythonがよい。そして、WordCloudがおもしろそう。という旦那さん（エンジニア）の意見を聞いて、Pythonでやってみました。下記の記事を参考にして、WordCloudでお問合せの傾向を見える化することをまず目標に。

【コード公開】【Python】テキストマイニングしてみた〜ジョブズのスピーチでWordCloudを作ろう | Analytics Board | python特化のプログラミングサイト

まずは、Pythonのインストールから。家で使ってるMacは古いのでもともと入っているPythonのバージョンが古い様子。下記のサイトを参考にターミナルでやってみました。ここまでは順調にできました✌️

Pythonの開発環境を用意しよう！（Mac）

WordCloudがインストールできない😭

なんでか、WordCloudがエラーでインストールできず・・・困り果てました。下記のエラー。WordCloudが見つけられないんだって。

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement WordCroud (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for WordCroud

救世主！旦那さん（エンジニア）が助けてくれました。

❌pip3 install WordCloud

⭕️pip3 install wordcloud

WordCloudを小文字にしたらインストールできました！！！！

ここからは、コーディング。ターミナルではうまくできなかったので、Visual Studio Codeを教えてもらった。見やすくて初心者にもわかりやすくて便利。

できました👏

結論：人事へのお問合せでまずあいさつしている！ペパボのパートナーは礼儀正しいですね！！！

次は文章を単語ごとに分割して、よく使われている単語が分かるように分析していくぞ。