人事科学読本

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記事

Google社でのPA(ピープルアナリティクス)への取り組み事例 Into the Weeds #1

2020年より新シリーズ・Into the Weeds(イン・トゥ・ザ・ウィーズ)を始めることにしました!
In the weeds とはもともと「生い茂る雑草の中」の意。つまり、必要以上の詳細に入るということです。

本シリーズでは本編HRproに載せきれなかった裏ばなしや誰も知りたくない詳細を、まさに雑草をかき分けるように掘り下げお伝えしていきます笑。
雑草の中にも綺麗な花があるように、あなた

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絵は口ほどに物を言う?! - 人事データを効果的に可視化するアプローチ

見た目で人を判断するな、とはよく言われたものですが、ことデータ分析においては見た目は重要です。人間の脳は視覚情報をより有効活用するように出来ているため、データを可視化することは、見る人がデータを理解したり解釈する上で非常に重要な役割を担います。

可視化とは、単にグラフや表を作るだけには留まりません。強力な分析ツールと高いインタラクティブ性を兼ね備えたダッシュボードを構築することで、データの専門性

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その意思決定は不完全なデータに基づいていませんか?

どんなときも部分的なデータから判断を下すのは危険なことです。それが人事判断であればなおさら。

さまざまなHRシステムをまたがって管理される採用から退職までの従業員データは、全て連続して相互に繋がっているものであり、組織の実態を把握するためには必ず俯瞰的に分析されなければなりません。では部分的に分析して全体像を捉えなかった場合どうなるのでしょうか。今回は、データを俯瞰的に捉えず分析したつもりになっ

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ピープル・アナリティクス入門:データサイエンティストが噛み砕いて説明します

人事スペシャリストのあなたも、現場マネージャーのあなたも、ベンチャー創業者のあなたも、最近出入りした他の社員が単に気になるあなたも、「ピープル・アナリティクス」という言葉を聞いたことぐらいはあるかもしれません。

データやピープル・アナリティクスが、職場環境や働き方を変えつつあると言っても過言ではないでしょう。人事業界の専門家もこのトレンドを敏感に察知しており、例えばデロイトは『人事を「データ化」

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ピープルアナリティクスは従業員体験(EX)をどのように変えるか?

最近カスタマーエクスペリエンス(顧客体験, 以下CX)とならんでエンプロイーエクスぺリエンス(従業員体験, 以下EX)が脚光を浴び始めているようです。今回の記事ではEXがなぜ重要なのか、そしてピープル・アナリティクスの出現でEXに対する認識がどう変わりつつあるかを、人事領域のデータサイエンティストである私の視点で紹介します。

ブランドと消費者とのあらゆる接点が消費者体験を創り出すように、会社と求

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