クニラボが発行するデータ分析に関するニュースレターです。無料購読された方のみ全文を読むことができます。（2026年3月まで「データ分析ダンジョン探索ガイド」として発行していたレターをリニューアルしました）
こんにちは。「人事データ分析入門講座」講師の武田です。本日もよろしくお願いします。 この講座では、人事データ分析に取り組み始めた方に向けて、データ分析の考え方や方法をお伝えしています。本レターで4回目の配信となりました。 前回まで「考えるためのデータ可視化」 というテーマで、 散布図の見方や活用方法についてお伝えしてきました。レターの中で様々な人事属性を切り口にして散布図を深掘りをしていきましたが、そのアイデアはどこからやってきたのでしょうか？ 本レターでは、人事データの分析を進めていくときの切り口について考えてみます。 分析目的に沿ったデータの収集からはじめる 人事データを分析しようとするとき、それには何らかの目的があるはずです。 目的というと少し堅くなりますが、分析テーマと読み替えて少しラフに挙げてみると、...
こんにちは。ニュースレター「人事データ分析入門講座」講師の武田です。 本日もよろしくお願いします。 このニュースレターでは、人事データ分析に取り組み始めた方に向けて、データ分析の考え方や方法をお伝えしています。本レターで3回目の配信となりました。 前回より「考えるためのデータ可視化」 というテーマで、 散布図の見方や活用方法についてお伝えしています。 本レターは後半ということで、散布図を深掘りしていきます。 前回の振り返り 前回のレターでは、人事トイデータを使って、時間外と年休消化率の関係を探っていきました。検討をしている散布図を改めて眺めてみましょう。 この散布図を少し眺めただけでは、時間外と年休消化率の関係を明確にすることができませんでした。しかし、散布図の領域を区切って業務的な意味合いを考えてみると、新たに気になる点がでてきました。 前編では次のような点をあげさせていただきましたが、この他にも気になる箇所を見つけた方もいらっしゃるかもしれません。 * 左下の方は時間外が少ないのに、なぜ年休を消化できていないのだろうか。職場に課題があるのだろうか、それとも役...
こんにちは。 「人事データ分析入門講座」講師の武田です。 本日もよろしくお願いします。 このニュースレターでは、人事データ分析に取り組み始めた方に向けて、データ分析の考え方や方法をお伝えしています。本レターで2回目の配信となりました。 今回は、「考えるためのデータ可視化」 というテーマで、 1回目に出てきた散布図の見方や活用方法についてお伝えしていきます。 データ可視化というのは、データの外観や特徴を捉えるためにグラフを使ってデータを表現することです。先日お見せした散布図もその一つですね。 では、「考えるための…」とはどういう意味でしょうか？ まずはここからお伝えしていきます。 誰のためのデータ可視化？ データを可視化する方法はたくさんあります。例えば、身近なところでは、棒グラフや折れ線グラフ、円グラフなどがあります。会議資料やプレゼンテーションで見たことがある方も多いのではないでしょうか。こうしたグラフを使うことで、データの外観や動きを捉えやすくなります。 ビジネスで何らかのメッセージを伝える上で、数字は大切な要素になります。そして、その傾向を端的に表すグラフが...
はじめまして。 「人事データ分析入門講座」講師の武田です。 このレターでは、人事データ分析に取り組み始めた方に向けて、データ分析の考え方や方法をお伝えしていきます。特に、以下の点でお困りの方の助けになりたいと思っています。 * 人事の仕事をしているが、データ分析をすることになってやり方が分からない。 * ピープルアナリティクスのプロジェクトに入っているが、データアナリストとのコミュニケーションがとりにくい。 * データ分析を独学で学んでいて、応用力を高めたい。 こうした課題感をお持ちの方に向けて基本的な技術ノウハウをお伝えしていきます。 まず1回目の配信ということで、データ分析のイメージをつかんでいただくことを目指します。 人事での分析シーンはさまざま 人事でデータを分析する場面というのはさまざまです。たとえば、エンゲージメントの課題を探ったり、ハイパフォーマーの特徴を見つけたり。 人事業務で遭遇する「実態はどうなっているのだろう？」「問題はどこにあるのかな？」「この先どうなるのだろうか？」というような疑問に対して、データを使って客観的に答えようとする場面でデータ...