Claudeでピープルアナリティクスを試す──LLMが賢くなるほど、使う側が試される
Claudeにピープルアナリティクスを任せるとあっという間にレポートが出来上がる。しかし分析プロセスを詳しく見ると、相関と因果の取り違え、一貫性の欠けたコード、もっともらしいが問題のある提言内容が見えてきた。LLMが自律的になるほど、使う側の評価スキルが試される。
データ分析Tips
データ分析の問題設定や分析方法など、データアナリスト向けの情報をまとめています。
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人事データ分析が難しい理由 ――現場の壁と乗り越え方
ピープルアナリティクスに取り組もうとする組織が最初にぶつかる壁は何か。データの整備状況、ステークホルダーとの合意形成、リテラシーの底上げ——本サイト運営者の武田が実務の現場から語りました。
WinPythonを使ったお手軽データ分析環境構築
この記事では、Windowsのパソコン上にPython環境を手軽に構築できる「WinPython」の導入方法を紹介します。 免責事項： 本記事で紹介しているWinPythonの導入および利用は、利用者ご自身の責任において行ってください。本記事の情報を元に実施した結果生じた、PCの不具合やデータの損失、勤務先のセキュリティ規程違反等のトラブルについて、筆者は一切の責任を負いかねます。特に業務PCで利用される際は、必ず貴社のITポリシーを確認した上でご活用ください。 WindowsでPythonの実行環境を作るには？ Pythonを使ってデータ分析をしている人は非常に多いと思います。私もその一人で、Google Cloud Vertex AIのColab Enterpriseを分析環境として使っています。普通のColabと違い、フルマネージドでありながらランタイムを一定期間セキュアに維持できるのが気に入っています。 一方、ピープルアナリティクスの伴走支援しているクライアントの分析環境をお聞きすると、Vertex AIのようなWebネイティブな環境を持っている企業様は稀です。たいて...
「ピープルアナリティクスのテーマをどうやって発掘するの？」
ニックネーム「ヒカリコ」さんから、ピープルアナリティクスのテーマ決めに関する質問をいただきました。 質問💬 人事内でデータ分析に取り組むことになり、これまでエンゲージメント調査の整理や残業時間の見える化をやってみました。ただ、次に何を分析したらよいか思いつかず苦戦しています。分析テーマってどうやって見つければいいのでしょうか？ 回答📝 質問ありがとうございます。ピープルアナリティクスのテーマ決めには悩みますよね。 すでに実施されているエンゲージメント調査や残業の分析というのは、どの組織でも求められるテーマでもあります。そこから取り組まれたというのは良いことだと思います。 さて、どうやってテーマを広げるかということですが、大きく分けて3つのやり方があります。 * 人事部門として重視している人事施策から考えてみる。 * 直近の1年間で取り組んだ人事施策から考えてみる。 * チームで話しているときに出てきた言葉を拾いあげて調べてみる。 それぞれ順にみていきましょう。 人事部門として重視している人事施策から考えてみる 経営や業務課題から分析テーマを考...
ピープルアナリティクスを学ぶ人におすすめする本
この記事ではピープルアナリティクスのスキルアップを目指す人に向けて、参考になる本を紹介します。
「どうやったら統計手法を実務で応用できるようになるの？」
先週クライアントからいただいた質問です。実は複数のクライアントから同時期に尋ねられた質問でした。質問箱1回目の回答記事として投稿します。 質問💬 研修や教科書でデータ分析手法を学ぶのはいいのですが、それを実際の場面でどうやって応用したらよいか分かりません。応用力をつけるにはどうしたらいいのでしょうか？ 分析チームの先輩データアナリストと話していると「回帰モデル作ってみようか」「次元削減してから」という言葉がするっと出てくるのですが、どうやって発想しているのでしょうか。 回答📝 技術の応用は難しいですよね。教科書で学ぶことと実地でできることには大きな差がありますが、これをやればできるようになる！という確たる手順があるわけでもないのが困るところです。私自身データサイエンティストに転身したときに悩みました。 応用力を高めるには「やってみる」ことが一番です。実践により応用力が少しずつ磨かれ、気が付いたときには自然にできるようになるものです。 とはいえ、これではアドバイスにならないので、応用力を高める上での工夫できることをお伝えします。これは、かつて分析チームに在籍...
Excel × Copilotで変わるピープルアナリティクス―内製化のはじめの一歩
Microsoft 365 Copilotを使えば、Excel上で自然言語によるデータ分析が可能になります。実際に試してみたのですが、内部でPythonコードが動いているようで、Excel単体では難しかった統計解析もサクッと実行できることが分かりました。使い慣れたExcelの延長線上で、これほどの分析ができるとは驚異的です！ 今回は、ピープルアナリティクスを題材に、Excel × Copilotによる分析の様子をデモ動画にまとめました。まずはこちらをご覧くださいませ。 使用したデータは当サイトで公開中のHRトイデータです。コンピテンシー項目に着目し、主成分分析で次元削減を通して隠れたパターンを探索しています。 使い慣れたExcelを使いながら自然言語で高度な分析を指示できるのは魅力的で、ピープルアナリティクスの内製化の切り札になるのではないかと感じました。その理由は次の通りです。 1. 自然言語で指示ができ、分析に関するコーティングの手間を大幅に削減できる。 2. 多くの企業に普及しているMicrosoft 365上で動作するため、Pythonの実行環境の準備が不要になる。...
施策の効果を正しく計測するには？
本レターでは、施策効果の正しい測定に向けた課題と、その対応策としてのA/Bテストおよび因果推論手法を紹介します。
Geminiでピープルアナリティクスを試す
Geminiでデータ分析ができるようになったようですね。Googleスプレッドシートから直接分析できるのであれば結構便利かもしれません。 * 「Google スプレッドシート」でGeminiがデータ分析やグラフ生成を行えるように - 窓の杜 プログラミングの現場には様々な形で生成AIが入り込んできていますが、その流れがデータエンジニアリングやデータ分析の方にもやってくる可能性もあります。 ということで、早速ピープルアナリティクスを題材にGeminiで分析をやってみました。デモ的にざっと流した様子を動画にまとめたので、まずはこちらをご覧くださいませ。 ご覧の通り、Google WorkspaceのGoogleスプレッドシートから直接呼び出す形で実行しています。 自然言語ベースでの作業指示でここまでできるというのはすごいですね。 1年半前にChatGPTのCode Interpreterが登場したときも驚きましたが、そのときよりも洗練されています。 なお、こちらの動画は手早く見えるように編集しているので、実際はもう少し時間がかかっています。キャプチャした動画の元ファイルを確...