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人事データ分析のポイント #1~10

こちらの記事が「 #人事の仕事」カテゴリで週間No.1スキをいただいたようです。みなさん、ありがとうございます! ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会のHRテクノロジー研究会でお話することになりました! https://note.com/ku2t/n/ncf823e009068

本日、ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会様のセミナーでお話させていただきました。あっという間の60分。興味深いご質問もいただき、リアルで濃いセッションになったと思います。ご参加された皆様、事務局の皆様ありがとうございました!

人事データ分析入門講座:変数の外観を捉える #2 (量的変数)

人事データ分析の可能性にかけ、飛び込んだいきさつ

3か月前

人事データ分析入門講座:変数の外観を捉える #1 (変数の種類について)

人事データ分析入門講座:変数の外観を捉える #3 (カテゴリカル変数)

久々に #人事の仕事 でカテゴリ1位をいただきました。やったー。 人事データ分析入門講座:変数の外観を捉える #1 (変数の種類について) https://note.com/ku2t/n/nbae6aa007f11

ピープルアナリティクスに関する投稿記事のまとめ

コミュニケーションのためのピープルアナリティクス

Microsoft 365 Excelの「データ分析」機能をつかって人事データを探索する

先週投稿した記事が #人事の仕事 カテゴリで週間No.1をいただきました! ずっと温めていたアイデアだったのでうれしいです。ぜひご覧ください。 仮説検証サイクル、どこから始めるべき? |武田邦敬 https://note.com/ku2t/n/n327f6adfcb2a

SHIFTにおける人的資本開示のリアル

ニュースレター「人事データ分析入門講座」配信(第2回)

ニュースレター「人事データ分析入門講座」配信(第4回)

ニュースレター「人事データ分析入門講座」配信(第3回)

仮説検証サイクル、どこから始めるべき?

人事に仮説検証スタイルを実装するDDDIサイクル

人的資本管理の高度化に立ちはだかる人事データの課題を解消する方法

2か月前

何かとピープルアナリティクスの記事で自前の人事トイデータを使うことが増えてきたので、データ公開用のページを作りました。 https://ku2t-lab.com/news/toydata-for-people-analytics?utm_source=note&utm_medium=referrer&utm_campaign=pa-page