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ピープルアナリティクスの道具箱

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本
人事データ分析にまつわる話を投稿していきます。 この分野はHRアナリティクス、ピープルアナリティクスと呼ばれており、今後国内企業において人事データの分析的な活用は進んでいくだろう…
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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

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！

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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10時間前
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人事データ分析のポイント #1～10

先月より、クニラボの技術ブログにて「人事データ分析のポイント100」というテーマで記事を投…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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8日前
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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

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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2週間前
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問題設定のアンチパターン（続・データアナリストの頭の中）

昨日は、「データアナリストの頭の中」と題して、データ分析の問題設定のコツをお伝えしました…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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2週間前
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データアナリストの頭の中（問題設定のコツ）

データ分析の問題設定はとても楽しいもので、悩みながらもやりがいを持って取り組んできました…

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2週間前
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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…

来る6/25、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にて、お話させていただく…

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3週間前
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データ分析の目的をくっきりさせるには？

はじめてデータ分析に取り組むときには「どうやって分析したらよいのだろう？」と悩むものです。しかし、それ以前にデータ分析の目的を整理することが大切で、分析アプローチの検討よりも難しいこともあります。 目的が大切というのは当たり前の話に感じられると思いますが、意識していてもストレートに解決できない場合もあります。データアナリストやデータサイエンティストの方でしたら、この問題に直面したことがあるのではないでしょうか。特に、ピープルアナリティクスのような新しい分野ではWhyよりもH

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記述的分析の先へ（因果推論を学ぶための本）

記述的分析をひとことで説明するとデータの要約です。平均や分散の計算やグラフによる考察から…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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1か月前
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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）

「人事データ分析入門講座」の記事を配信しました。今回は量的変数の外観を捉える方法を解説し…

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2か月前
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本の紹介「反事実と因果推論」

Counterfactuals and Causal Inferenceの訳本である「反事実と因果推論」を読んでいます。近年…

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2か月前
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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）

「人事データ分析入門講座」の記事を配信しました。今回は量的変数の外観を捉える方法を解説し…

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2か月前
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人事データの可視化例（ギャラリー）を作りました！

データ分析をはじめるときには、そのタスクの種類を問わず、グラフを使ってデータを可視化する…

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3か月前
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人事データ分析に利用できる手法をまとめたページを公開しました

クニラボのWebサイトで人事データ分析手法をまとめたページを公開しました。現時点で24つの手…

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3か月前
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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）

ながらく更新が滞っていた「人事データ分析入門講座」でしたが、ひさびさに記事を配信しました。外観を捉えるシリーズ第一弾として、変数の種類について整理した記事となっています。 変数の種類ということで、量的変数、カテゴリカル変数というような話になっています。また、今回は細かく！ということで、尺度の話にも触れました。統計学や統計解析の本の冒頭に出てくる話です。 これらの本を読んだことがある方は、「あー、なんかわかったような、わからんような・・」という感覚をお持ちの方もいらっしゃる

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