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# 線形回帰付き散布図
- URL: https://hub.ku2t-lab.com/gallery-lmplot/
- Published: 2024-03-21T15:00:00.000Z
- Updated: 2026-04-03T02:08:37.000Z
- Author: 武田 邦敬
- Tags: ピープルアナリティクス, ギャラリー, Python, 人材育成

線形回帰付き散布図を使った人事データの可視化例です。散布図は量的変数同士の関係を観察するために利用されます。散布図に回帰直線をフィットさせることで、傾向を捉えやすくなります。

## 人事データ可視化の例

![散布図](https://storage.googleapis.com/studio-cms-assets/projects/G3qbJAGLqJ/s-669x583_v-fs_webp_17ce0951-d57d-48f0-b1eb-764d53a18f64.png)

## 人事データ可視化の狙い

- マネジメント教育施策の検討のため、勤続年数とコンピテンシーの関係を調査する。

## 人事データ可視化アプローチ

### 利用するグラフ

- **散布図**： 量的変数と量的変数の関係を可視化。
- **線形回帰(単回帰)**： 変数同士の線形な関係を推測する。

### アプローチ

- 関心のあるコンピテンシー項目と勤続年数から散布図を作り、関係性を確認する。
- 採用種別により勤続年数の意味合いが異なると想定し、グループ分けしたうえで回帰直線をフィットさせる。

## グラフの作り方

- Pythonのseaborn.lmplotによる可視化例。

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import japanize_matplotlib
import seaborn as sns

sns.set_theme(style='ticks')
japanize_matplotlib.japanize()

# データの読み込み
df_hr = pd.read_csv('./hr-toydata-basic-600.csv')

# グラフ
sns.lmplot(data=df_hr, x='勤続年数', y='コンピテンシー_マネジメント', hue='採用種別', height=6, scatter_kws={'alpha': .5})
```

## この記事で使ったデータ

以下のページでデータを配布しています。

[人事トイデータの公開こちらのページでは、クニラボで作成した人事トイデータを公開しています。 トイデータとは？ トイデータ(Toy Data)とは、演習用に使えるリアルでないデータのことをいいます。データ分析や機械学習のライブラリに附属する場合もあり、手元にデータがなくてもそのライブラリをすぐに試せるのが利点です。 人事データ分析の演習にご活用ください ピープルアナリティクスを学んでみたいが手元に良いデータがない、という方も多いのではないでしょうか。人事データは個人情報を含むため、ピープルアナリティクスプロジェクトの正式なメンバーでないと触ることができません。 そこで、演習用にデータを自作しGoogleドライブより公開しています。これまでも代表のnote記事の中でリンクを張っていたのですが、複数の記事で利用するためこのページを作りました。 \* 2023/11/29追記 「HRトイデータ\_人事情報\_拡張版.csv 」を追加しました。 \* 2024/3/23追記 「HRトイデータ\_月別時間外.csv 」を追加しました。 \* 2024/11/18追記 「HRトイデータ\_エンゲージメントスコア![](https://storage.ghost.io/c/54/85/548553f8-0bec-43c7-af9d-5c0a5fe9f73b/content/images/icon/----------------5.png)People Analytics Idea HUB武田 邦敬![](https://storage.ghost.io/c/54/85/548553f8-0bec-43c7-af9d-5c0a5fe9f73b/content/images/thumbnail/23-1-1.png)](https://hub.ku2t-lab.com/toydata-for-people-analytics/)