ピープルアナリティクスの道具箱

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…

運営しているクリエイター: 武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

#人事の仕事

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

1日前

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

9日前

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

2週間前

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3週間前

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

1か月前

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

2か月前

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ています。量的変数は定量的な比較ができますが、カテゴリカル変数は直接的には量的な分析を行うことはできません。そのため、量的変数に何らかのまとまり（グループ）を与えるものとして利用している方も多いのではないでしょうか。例えば、所属別に時間外時間数を比較したり、男女別にエンゲージメントを集計したり。それでは、人事データ分析を始める前にカテゴリカル変数の外観を捉えるとは、どのような作業を

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

2か月前

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

2か月前

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3か月前

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

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）

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…

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3か月前

ピープルアナリティクスのアイデア集を公開しました

事務所Webサイトでピープルアナリティクスのアイデア集を公開しました。ピープルアナリティ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3か月前

データ分析チームを育てる（技術ブログ）

私がデータ分析を始めた十数年前と比べ、データ分析のビジネス領域が広がってきているように感じています。そして、国内でも組織内にデータ分析チームを作ることは、めずらしいことではなくなりました。その一方で、データ分析チームのチーミングには様々な課題が潜んでいます。ピープルアナリティクスの立ち上げのように、新しい試みになればなるほどその課題感は深まる印象です。ということで、データ分析チームの内製化と育成について考えたことをブログに書きました。ご興味のある方はぜひ。