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稿しています。これまでに携わってきた人事データ分析プロジェクトを思い出しながら書いています。本日時点で10個の記事を投稿しました。残り90個、頑張ります！
なぜ書こうと思ったの？
クライアントからいろいろな質問をいただくことが増えたというのが第一の理由ですが、昔学んだことを忘れないうちにまとめたいと思ったことも大きいです。自分の中の暗黙知を見えるようにしたいということですね。
プロジェクトで悩んだこと、うまくいくきっかけになったこと、データアナリストをOJTで育てていたときにアドバイスしたことを思い浮かべつつ書いています。
書いた記事の紹介（1～10）
それでは今までに書いた記事を紹介していきます。ブログの投稿順は思い出した順に書いていますが、このnoteではテーマ別に整理してみます。
問題設定（分析テーマの整理）
人事データ分析プロジェクトでは、問題設定自体が難しい場面が多々あります。コストセンター故にKPI設定が難しいという話に加えて、組織文化、業務特性から他分野とは異なる工夫が必要だと考えるようになりました。その一端を記事にしていますので、ぜひご覧ください。
分析アプローチの検討
人事業務は組織の個性が出る業務であり、課題・データともに千差万別です。したがって、一期一会的な分析が多くなるため、データアナリストには柔軟な発想力が求められます。まだすべてをかけていませんが、私自身がやってきた工夫を記事にしています。
探索的データ分析
国内企業で人事データ分析を行う場合、A/Bテストによる効果検証を行うのは稀なことだと思います。そのため、特に初期分析では、観察データを探索して何らかのインサイトを得ていくことなります。一般的に探索的データ分析というものです。個人的にはとても面白い場面ではありますが、教科書的なノウハウ集があるわけではないので、コツを伝えるのが難しいフェーズでもあります。
今後
今日までに10個の記事をアップしてきました。全部で100まで頑張ります！
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