ピープルアナリティクス

「人事データは蓄積しているけれど、どのように活用したらいいかわからない」、 「人事のデータ活用のアイデアの考え方や引き出しを増やしたい」 このような社内での人事データの活用方法で悩まれている人事の方も 最近は増えてきたのではないかと思います。 そんな人事の方向けに2024/8/28にPA FACTORY-“もしも”で人事課題を考えるアイデアトレーニング- という名でピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会（以下PA協会）主催の元、開催したので イベントレポートとしてまとめます。 是非関心があれば読んでみてください！ [想定読者] ・人事のデータ活用方法の引き出しを増やしたい方 ・人事のデー…

2023年4月、「事業及び社会課題を整理し、テクノロジーでサービスの付加価値を高めるプロ集団」であるデジタルテクノロジー統括部でシニアストラテジストを務める橋本と、リードストラテジストの長谷川が、一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会が提供する認定資格「人事データ保護士」を取得しました。 人事データ保護士とはどのような資格で、企業経営や人事業務においてどのような役割を果たすものなのでしょうか。そしてデータストラテジストである2人が人事データ保護士を取得した背景とは―― 今回は、一般社団法人ピープルアナリティクス＆HRテクノロジー協会 代表理事 長瀬 昭彦様、副代表理事 山田 …

日本企業の課題とピープルアナリティクス ピープルアナリティクスによって「見える化」されるもの ピープルアナリティクスの導入事例 離職率を1%下げると2.6億円のコスト削減に コミュニケーションから業績向上の秘訣を「見える化」 「戦略人事」が求められる時代で 多くの企業が人材マネジメントを課題とするなか、近年「ピープルアナリティクス」という人材管理の手法が注目されています。 文字通り「人材の分析」ということで、ピープルアナリティクスは人材の傾向・志向やスキルなどをデータで「見える化」し、組織づくりに活用するというものです。 そこで今回は、ピープルアナリティクスとはどのようなものなのか、また、導入…

決定木分析を利用するメリット データを分割するルールをつ決定木分析を実行！ 決定木分析のメリットと注意点 決定木分析を利用するメリット 前回までロジスティック回帰で離職リスク分析を行いましたが、今回は同じデータを決定木分析を使って実施したいと思います。 決定木分析は、ツリー構造の条件分岐でデータを説明するモデルです。機械学習の代表的な手法であり、モデル内容が理解しやすいため、実務でも多用されているということです。 また、決定木分析の場合、実行前に独立変数の分布の偏りなどの調整をする必要がないといった点もメリットだそうです。この退職者分析はRを用いて実施したケーススタディを基にPythonで再実…

ロジスティック回帰分析とは Pythonでのロジスティック回帰はやり方がいろいろあるが、一長一短。。 ロジスティック回帰分析とは ピープルアナリティクスで離職リスク分析（どういう人が退職のリスクが高いかを過去のデータから導き出す。さらに予測モデルを作るものも）はポピュラーなものの一つです。 組織にとって社員の退職は大きな痛手ですし、事前にどういう人が退職しそうかということがわかれば、少なからず手を打つことができるかもしれません。 ということで、以前Plotly Expressを使ったPythonでのグラフの可視化でご紹介した、離職リスク分析(Turnover Analysis) のケーススタデ…

統計分析で一番時間がかかるのが前処理。。 カテゴリー変数を0か1かに変換（map変数を活用） 条件式を使って0か1に変換 （最小最大）正規化で連続数値の重みを統一化 統計分析で一番時間がかかるのが前処理。。 Pythonでデータ分析を行うときに一番時間がかかるのが前処理です。 多くの分析の下となるデータはデータ分析がしやすいように集められていないことが普通です。 まず、データ分析でとりわけ回帰分析を行うにおいて必要なのがデータを数値化や数値の重みを統一化すること。でも人事関連のデータには数値でないものがたくさん含まれていますし、数値の値もバラバラだったりします。 それをどう数値化するか？今受講…

Pythonの可視化で何を使うか？ Plotlyの情報は少ない。。 Plotly Express で描画してみる！ ヒストグラム 横並び棒グラフ 箱ひげ図 Pythonの可視化で何を使うか？ データ分析を行うにあたって、重要なことの一つがデータのグラフ化するということです。 データを分析するにあたってすぐ分析ツールを使いたくなるのですが、そもそもどんなデータなのか、それを理解するには、なかなか表では理解が難しい場合がありますよね。 グラフにすることで一目で「こういう傾向があるんだ」ということがわかり、例えばどの変数を分析対象にするかや加工が必要なのかがわかったりします。 Pythonでグラフの…