#パナリットの取説
パナリットのデータクレンジング
データマネジメントやデータ分析において、とても重要なのはデータの質を高めることです。この解説書はパナリット導入時に行われる、システム連携後の「データクレンジング」について、実例と共に解説します。
ライター紹介
Hervé Froc エルベ・フロック Data Engineer | パナリット・ジャパン
フランスESIEA大学に卒業し、AXA Direct Japan に入社。同社でBI・機械
人事は必ず知っておくべき離職率の見方・考え方
こちらの記事は 2 部構成となっています。前編記事はこちらをご覧ください。
（ライター紹介）
Chi Tran
新卒でBCGに入社後、Recruit Holdings、Googleなどで、新規事業開発・DX（デジタル・トランスフォーメーション）・組織の意思決定支援システムに関わるコンサルティングや事業/ 営業推進に従事。Recruitでは最年少幹部候補、GoogleではAPACでのベスト5 コー
人事は絶対に知っておくべき離職率の定義の話。
離職率とは、会社を辞めた人がどれくらいいるか、を示すものです。一見簡単に理解できそうなこの指標ですが、実は大きな誤解や判断ミスをうむ危険性を孕んでいます。一方で正しい理解のもとで利用すれば、企業の意思決定に大いに役立つ指標です。今回は、この「薬」のような離職率について、ピープルアナリティクスを進める上での実用的な事例も踏まえながらパナリット・ジャパンのトランが解説します。
（ライター紹介）
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