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サンプルデータやペーパーなどの配布物です。

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仮説検証サイクル、どこから始めるべき? (自己診断ツールご紹介)

仮説検証サイクル、どこから始めるべき? (自己診断ツールご紹介)

以前投稿した記事にて、ピープルアナリティクスは人事に仮説検証型のプロセスを導入するための手段だということをご説明しました。 そして、仮説検証の進め方として、Detect/Dig/Decide/ImplementからなるDDDIサイクルという考え方を提唱させていただきました。 ピープルアナリティクスの仮説検証サイクル(DDDIサイクル)ピープルアナリティクスでは、ファクトをベースに問題を発見し課題解決につなげていくことがポイントになります。これにより、人事に仮説検証型のプロセスを導入することができます。 この記事では人事における仮説検証のイメージをお伝えし、ピープルアナリティクスを人事にビルドインするための考え方(DDDIサイクル)をご紹介します。 ビジネスにおける仮説検証 ビジネスにおける仮説の検証とは、ビジネス上の施策を仮説をもって実施しその効果を振り返り軌道修正を図るような取り組み全般を指します。これはピープルアナリティクスに限らず、ビジネスの様々なシーンで活用されているアプローチです。 例えば、生産現場における改善や、WebマーケティングにおけるA/Bテストが代表的な仮説検証...

マインドマップ「人事データ分析の切り口」を公開

マインドマップ「人事データ分析の切り口」を公開

こちらのページでは、人事データを分析するための切り口(観点)を整理したマインドマップを公開しています。 人事データ分析の切り口 人事データ分析で利用できるデータは人事の基本的な属性から勤怠や成績に至るまで多岐にわたります。 データ分析に携わっている皆さまより、「人事データの分析で利用できる項目にはどのようなものがありますか?  分析の切り口についてヒントをください」とお問い合わせいただくことが増えてきました。 そこで、クニラボでは、これまでの分析ノウハウを集約し、人事データ分析でよく使用するデータ項目をマインドマップに整理いたしました。 ライセンス クリエイティブ・コモンズ(表示 - 非営利 - 4.0)にて配布しております。詳しくは以下のページをご参照ください。 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.ja 注意点・制限事項 * 上記ライセンスに従った上でご活用ください。 * 本ドキュメントは経験に基づくものです。その品質を保証するものではありません。また、利用された結果生じた如何なる損害も保...

人事トイデータの公開

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...

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