「Pythonをパソコンにインストールしたのですが、何からやったらいいか教えてください」というご相談から始まった案件です。プロジェクト・ベースド・ラーニングという手法を取り入れた伴走支援により、実践的なスキルアップを目指しました。
人事担当者が実際にデータを使って分析しようとすると、技術だけでなく、問いの立て方や、分析の進め方まで多くの壁に直面します。その一方で、人事内で分析活動を行えるようになると、仮説検証の速度が圧倒的に早くなり、課題解決指向で施策を打てるようになります。
お困りごと
- データ分析の結果を人事の課題解決や具体的なアクションに結び付けることが難しい。
- チームで立てた分析計画や分析結果の解釈が適切か判断がつかない。
- 人事部内のメンバーでPythonを使った分析をできるようになりたい。
ご支援内容
- エンゲージメントなどの組織サーベイ分析プロジェクトに技術アドバイザとして参画し、実プロジェクトの疑問を解消しながら伴走型でスキルアップを支援。（プロジェクト・ベースド・ラーニング＆アドバイザリ）
- 問題設定や分析アプローチ、レポーティング方法に対する具体的なアドバイスを行い、プロジェクトの円滑な進行を促進。
- Pythonを使ったデータ加工、可視化、モデリングに対する疑問を解消。
- 次年度に向けた分析の深掘りポイントを整理。
効果
- 探索的なデータ分析を効果的に行うことで、プロジェクトメンバーが段階的に課題を理解・共有できるようになった。
- データ分析実務にPythonを取り入れることで、データ加工や集計、可視化、モデリングの幅が広がった。
- プロジェクト・ベースド・ラーニングにより実践的なノウハウが得られ、組織サーベイから施策につながるインサイトを得ることができた。
分析アプローチ
- データ可視化と相関分析を中心に社内サーベイ結果と人事・組織属性との関連を探索。
- 探索で得られたインサイトを元に回帰分析で深堀り。
分析手法
- データを用いた対話
- データ集計
- データ可視化
- 回帰分析
- テキストマイニング（情報提供）
※守秘義務保護のため、実際の支援実績をもとに設定の一部変更や複数事例の統合を行っています。
