人事のためのデータサイエンス8/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第８章～統計解析の基礎①統計解析を行う意義 データを図表にまとめたり、平均値や標準偏差を算出したりすることも、アクションに繋がる示唆がえられる「人事データ活用」。 意義①▶効果や関係性を数値化できる 例えば、散布図を描けば、２つの変数の関係を視覚的に確認することができる。 この場合「相関係数」を算出すれば、２つの変数の関係を数値でしめすことができる。 ➡数値で示すことは、分析者にとっ

人事のためのデータサイエンス7/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第７章～人事データの特徴を数で表す①中心的傾向を示す「代表値」 最頻値、中央値、平均値の３つがある。 ▶最頻値 ある変数について、最も多くの観測対象が存在する値 →ExcelではMODE関数でもとめることができる ▶中央値 ある変数の値を地位さん準備並べた際に、中央に位置する値 →ExcelではMEDIAN関数で求める ▶平均値 ある変数に対する観測対象全体の算術平均 →Excelで

人事のためのデータサイエンス6/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第６章～人事データ活用を見える化する①単一の変数の見える化 ▶データの羅列からは何も見えない ▶度数分布表にする ▶ヒストグラムにする ▶度数分布表の副次的効果 ひとつひとつの変数を度数分布表などを用いてしっかり確認しておくことが分析の手戻りなどをなくすためにも重要 ②２つの変数の組み合わせの見える化 ▶クロス集計表にまとめる ▶散布図にする ▶散布図の副次的効果 「傾向から外

人事のためのデータサイエンス5/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第５章～人事データの性質を理解する人による評価だからこそ留意すべきこと ①数値データの４類型 【質的変数】 ▶名義尺度 性質：大小に意味のない数値 例　：部署を識別するためのコード ▶順序尺度 性質：大小に意味があるが、感覚に意味がない数値 例　：入社時の適性検査の順位 【量的変数】 ▶感覚尺度 性質：大小に意味がある、感覚にも意味があるが０に意味がない数値 例　：テストの得点 ▶

人事のためのデータサイエンス4/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第４章～人事データ活用のPDCAサイクル陥りがちな失敗例と、人事データ活用の成功確率を高めるためのPDCAサイクル ①陥りがちな失敗例 ▶なかなか着手できない ▶分析がいつまでも終わらない ▶分析のやり直しが続く ▶分析後のアトラクションにつながらない ②人事データ活用を成功に導くPDCAサイクル Plan:活用計画を立てる ▶活用目的を具体化し、分析計画を具体化する Do:分析を

人事のためのデータサイエンス3/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第３章～人事データ活用の土台づくり人事データの収集・取得～管理・蓄積のポイント 【ポイント１】理解を得る ▶人事データ活用に対する不安を解消する 例）人事部門　　：手間をかけただけの成果が上がるのか 　　経営層　　　：費用対効果はあるのか 　　現場の管理職：手間が増えるだけではないのか 　　従業員　　　：データがどのように使われるのか ▶人事データ活用のためのサイクル ◎小さなことから

人事のためのデータサイエンス2/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん ～第２章～人事データ活用への関心が高まっている背景とは「戦略人事への転換」「人事業務・施策のレベルアップ」のために人事課データ活用が有用であり、「技術革新」によりそれが容易になったから 【背景１】技術確認による後押し ▶人事データのビッグデータ化 ▶分析手法の高度化・簡便化 【背景２】戦略時事への転換に不可欠 ▶投資効果の可視化 ▶戦略との接続強化 【背景３】人事業務・施策のレベルア

人事のためのデータサイエンス1/16

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～ 著者：入江崇介さん なぜこの本を読んだのか データ活用、ロジックに強くなりたいと思っていました。 たまたま「データサイエンス」について軽ーく学ぶ機会があり、 そんな学問があるのか、人事や採用ん活かしせたら今の課題の解決方法が見つかるのではないか、と思いました。 そこで、「人事」「データサイエンス」とネットで検索したらこの本がみつかりました📚 正直、一通り読んで、ほとんど理解はできておりません😅 何度か読み直し

【勉強記録】2024.7.7

こんにちは🌞 かずきです♪ 本日の勉強記録をのこします🖊 今日は初めてのタスクをやってちょこっと疲れました💦 なので少し!! コーヒーカップ・モデル 國分康孝によってサイコセラピーからカウンセリングを識別するために提唱されたカウンセリングモデル。 なぜコーヒーカップ？☕ カップを心の容器と見立て、その中に満たされたコーヒーを感情と考える。 カップがいっぱいで溢れそうな状態＝ストレスや問題であふれた状態 カウンセリングの役割は、相談者のカップから少しずつコーヒーを減

【勉強記録】2024.7.6②

こんにちは🌞 かずきです♪ 本日の勉強記録をのこします🖊バージョン２！（笑） 時間あったので追加で投稿🙌 ヘルピングについて書きます!! 特徴と技法を唱えた人物を以下に記載する。 ヘルピングとは 1960年代以降にカーカフによって提唱された。 特徴は以下の３つ ①精神分析療法や来談者中心カウンセリングのような洞察志向の技法と、行動療法等の行動変容志向とを統合した折衷主義・統合主義的アプロ―チ。 ②援助全体のプロセスを４段階に分け、使用する技法を具体的・段階的に示し

【勉強記録】2024.7.6

こんにちは🌞 かずきです♪ 本日の勉強記録をのこします🖊 システマティック・アプローチとは 包括的・折衷的カウンセリングの１つ。 ※包括的・折衷的カウンセリングとは… 必要に応じて感情的・認知的・行動的・発達的アプローチのすべてを取りいれたもの。最も一般的に使われているアプローチ方法。 システマティック・アプローチの流れ 以下の６段階の流れで進める！ １）関係構築 ２）問題把握 ３）目標設定 ４）方策の実行 ５）結果の評価 ６）カウンセリング・ケース修了 語呂で

データサイエンスを勉強したい！！