人事データ活用の実践ハンドブック③：営業向きかスタッフ向きか？を分析してみる

読書ノート（33日目）
さて、今日は人事異動をデータ分析の
視点で考えたらどうなるか、についてです

・異動配置をデータ分析する場合
　使用するデータ：適性検査、評価データ

・性格特性であれば「ビッグ5」が有効
　（外向性、調和性、誠実性、
　　神経症的傾向、経験への開放性）

・社内での高評価の社員グループと
　苦戦している低評価な社員とで
　性格特性の差異をt検定で比較し
　有意な差を探す

・仮に営業職で活躍するには
　外向性と誠実性の2つが重要となれば
　その2つにウエイトを設けた
　個人別に活躍確率を算出するモデルを作る
　※ロジスティック回帰や決定木分析を使用

・そのモデルに、将来の活躍確率を求めたい
　人材の性格特性の結果を入れて
　活躍確率を算出する

・算出された活躍確率が0.5以上であれば
　活躍フラグを付けるというルール付けをし
　将来に活躍が期待される人材にフラグ付け

・スタッフ職も同様に活躍確率を算出する
　モデルを作成することで、営業職向き・
　スタッフ職向き・両方に適性があるなど
　を予測が可能となる

ただし、このアプローチは性格特性からのみで
あることと、現在の活躍社員を基にしている
ため、結果について過信しないよう留意が必要

【ロジスティック回帰分析】使用例やオッズ比、エク…｜Udemy メディア

人事視点で考えると、人事異動の際は
①本人と異動先の仕事の適正を考える事と
②上司やチームとの相性を考える事
が多いと思いますが、今回は①についてを
データ分析してみた、というところです。

②については、また明日にでも
紹介できたらと思います。
それではまた明日ー！

PS．
最近、体調を壊してしまいまして
昨日はnoteの更新をお休みしました。

今年も残すところあと少しですが
皆さんも体調にはお気をつけて
元気に過ごしましょうー！！😉