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

#人事データ分析

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

4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

11日前

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

2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

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…

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ことが大切です。しかし、グラフの種類はたくさんあるので、どのようなグラフを描けばいいのかわからない、と思われる方も多いのではないでしょうか？このようなときは、いろいろなグラフの例を見ながら考えると、アイデアがでることもあります。私も駆け出しデータサイエンティストのころは、データ可視化の本をめくることが多かったです。そして、できることなら取り組んでいる分野でのグラフを見られるといいの

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

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

ニュースレターをMediumに移行します！

ニュースレター「人事データ分析入門講座」の更新が先月後半よりとまっておりましたが、来月よ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3か月前

ニュースレター「人事データ分析入門講座」配信（第6回）

ニュースレター「人事データ分析入門講座」の第6回配信を行っています。フリーアクセスとなっ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

5か月前

ニュースレター「人事データ分析入門講座」配信（第5回）

ニュースレター「人事データ分析入門講座」の第5回配信を行いました！フリーアクセスとなって…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

5か月前

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」の第4回配信を行いました！フリーアクセスとなっていますので、どなたでもご覧いただけます。今回は、人事データ分析を進めていくためのヒントとして、分析テーマから必要なデータを考える方法と、分析を深掘りするための切り口についてお伝えします。第2～3回では散布図を使って分析を掘り下げる方法をお伝えしました。その中で、様々な切り口で洞察していったわけですが、その切り口をどのように出していくか議論しています。また、人事データ分析でよ