データの可視化例を集めています。
主成分分析によって次元削減された人事データに対する散布図の可視化例です。コンピテンシーなどの複数の量的変数から構成されるデータを要約する目的で、主成分分析がよく使われています。その結果を散布図を利用して可視化し、特徴をつかむことができます。 人事データ可視化の例 人事データ可視化の狙い * 多くの変数で構成されているコンピテンシーを主成分で要約し、人事属性との関連を探る。 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。 アプローチ * データからコンピテンシーに関する項目を抽出し、主成分分析を適用する。 * 第1主成分と第2主成分を使って、データの分布を可視化する。主成分の寄与率などを確認しながら他の主成分の状況も確認する。 * グレードなどのカテゴリカル変数で色分けし、コンピテンシーとの関連を探る。 グラフの作り方 * Pythonのseaborn.scatterplotによる可視化例。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt i...
散布図を使った人事データの可視化例です。散布図を使うことで量的変数同士の関係を確認したり、クラスターの存在を発見したりすることができます。 人事データの可視化例 人事データ可視化の狙い * 時間外勤務と年次有給休暇の消化状況の関係を把握する。 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。 アプローチ * 散布図に含まれる点の分布を見て、働き方の特徴を観察。 * 年代を順序尺度の変数に変換した上で散布図の点を色分けし、年代別の特徴を観察する。 * 全体の分布から外れた特異なクラスターがないか確認する。 グラフの作り方 * Pythonのseaborn.scatterplotを使った可視化例。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import japanize_matplotlib import seaborn as sns sns.set() plt.rcP...
バイオリンプロットを使った人事データの可視化例です。カテゴリ別に量的変数のばらつきや分布を比較する際に利用します。箱ひげ図よりも分布の形状を捉えやすい利点がありますが、データが少ない場合は曲線のフィッティングが不安定になることもあります。 人事データ可視化例 人事データ可視化の狙い * グレード別のエンゲージメントの分布を確認し、組織開発のヒントを探る。 人事データ可視化アプローチ 利用するグラフ * バイオリンプロット： 量的変数の分布を滑らかな曲線と四分位数（箱ひげ図）で確認する。 アプローチ * 量的変数であるエンゲージメントをグレード別に分け、バイオリンプロットで可視化することで分布の違いを確認する。 * グレードを順序尺度変数に変換することで、グレードの並び順を変更する。 * 図の中心にある箱ひげ図の上端と下端を確認し、曲線の意味合いに留意する。 グラフの作り方 * Pythonのseaborn.violinplotを使った可視化例。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...