人事データ分析入門講座：変数の外観を捉える #3 （カテゴリカル変数）

「人事データ分析入門講座」の記事を配信しました。今回は量的変数の外観を捉える方法を解説しています。 量的変数は定量的な比較ができますが、カテゴリカル変数は直接的には量的な分析を行うことはできません。そのため、量的変数に何らかのまとまり（グループ）を与えるものとして利用している方も多いのではないでしょうか。例えば、所属別に時間外時間数を比較したり、男女別にエンゲージメントを集計したり。 それでは、人事データ分析を始める前にカテゴリカル変数の外観を捉えるとは、どのような作業を

本の紹介「反事実と因果推論」

Counterfactuals and Causal Inferenceの訳本である「反事実と因果推論」を読んでいます。近年国内でも盛り上がりを見せている因果推論の網羅的な参考書で、予約してから1年ほど楽しみに待っていました。 まだ読んでいる最中で、内容も物理的にもゴツくてなかなか進まないのですが、読まねばならない本の一つだと思ってちょこちょこ読んでいます。 実に深く考えさせられる本で、特に次の一節にはしびれました。 これは、観察データに対して回帰分析を行うときに直面す

人事データ分析入門講座：変数の外観を捉える #2 （量的変数）

「人事データ分析入門講座」の記事を配信しました。今回は量的変数の外観を捉える方法を解説しています。 量的変数は比較ができるためデータ分析で中心的な役割を果たしますが、そのばらつきは多種多様です。平均をとって比較するだけでは重要な傾向を見落とすこともあります。そのため、データ分析を始める前にはデータを可視化して外観を捉えておくことが大切です。 ここでいうデータ可視化は、データ分析に携わっている方でしたら基本的な作法と言えるかもしれません。しかし、データ項目が極端に多かったり

調べる読書、仕入れる読書、考える読書

会社員時代から本をよく買っていたのですが、独立してからはより積極的に買うようにしています。組織から離れると圧倒的に情報が少なくなるからです。 例えば、最近は因果推論の邦書がたくさん出てきているので、Amazonでレコメンドされるたびに購入して読むようにしています。実務で利用するという意味もありますが、自分の理解がまだまだ追いついていないので量稽古しているわけですね。 このような読書は私の読書生活の中心になっています。ひとことでいうと「調べる読書」でしょうか。今日において調

最近のChromebook環境について

フリーランスの仕事環境としてChromebookを活用しています。こちらの記事に書いたように、できるだけ端末に依存しない環境を作りたいと思って整えてきたわけですが、その原動力はChromebookであることは間違いありません。 Chromebookは基本的にWebブラウザのChromeしか使えないという、大変割り切ったマシンです。Windowsのようにネイティブアプリがあるわけでもなく、カスタマイズできる範囲も小さいです。最近はAndroidアプリの一部が利用できるようにな

人事データの可視化例（ギャラリー）を作りました！

データ分析をはじめるときには、そのタスクの種類を問わず、グラフを使ってデータを可視化することが大切です。しかし、グラフの種類はたくさんあるので、どのようなグラフを描けばいいのかわからない、と思われる方も多いのではないでしょうか？ このようなときは、いろいろなグラフの例を見ながら考えると、アイデアがでることもあります。私も駆け出しデータサイエンティストのころは、データ可視化の本をめくることが多かったです。 そして、できることなら取り組んでいる分野でのグラフを見られるといいの

アクセルを踏むのか、それともブレーキを外すのか（独立日誌から）

個人事業を立ち上げてから9カ月、退職してから3か月が経ちました。 冬の間はお蔭さまでかなり仕事が立て込んでいて上手くペースをつかめなかったのですが、最近は慣れてきてnoteやSNSもできるようになってきました。 そんな節目に、前から気になっていた「しずかなインターネット」を始め、noteに書くほどの長さでもないような断片的な文章を投稿してきました。 私の場合、オリジナルの記事をnoteに書くときは主題やコンテンツを決めて書くようにしていて、それなりに長い記事になります。

人事データ分析に利用できる手法をまとめたページを公開しました

クニラボのWebサイトで人事データ分析手法をまとめたページを公開しました。現時点で24つの手法の概要を掲載しています。これまでのピープルアナリティクスプロジェクトでの分析実務や、コンサルティング経験をもとに整理したものです。 現在は概要のみの提供となっていますが、順次技術ブログにて分析方法を掲載していきます。 こちらのページでは先日公開したピープルアナリティクス・アイデア集と連動しています。 アイデア集の各ユースケースに掲載されている分析手法をクリックすることで、分析手

久々に #人事の仕事 でカテゴリ1位をいただきました。やったー。 人事データ分析入門講座：変数の外観を捉える #1 （変数の種類について） https://note.com/ku2t/n/nbae6aa007f11

人事データ分析入門講座：変数の外観を捉える #1 （変数の種類について）

ながらく更新が滞っていた「人事データ分析入門講座」でしたが、ひさびさに記事を配信しました。外観を捉えるシリーズ第一弾として、変数の種類について整理した記事となっています。 変数の種類ということで、量的変数、カテゴリカル変数というような話になっています。また、今回は細かく！ということで、尺度の話にも触れました。統計学や統計解析の本の冒頭に出てくる話です。 これらの本を読んだことがある方は、「あー、なんかわかったような、わからんような・・」という感覚をお持ちの方もいらっしゃる

独立について。noteの更新が滞っていたときの状況を素直に書いています。 https://sizu.me/ku2t/posts/0dn7o6b87zwm

技術ブログと入門講座を集約しました

クニラボのサイト内にブログを開設しました！ ピープルアナリティクスやデータドリブン経営について情報発信していきます。これに伴って、これまで外部サイトで運用していた技術ブログと人事データ分析入門講座もこちらに集約しました。 クニラボ技術ブログ｜ピープルアナリティクス （Mediumから移行） 人事データ分析入門講座 （theLetterから移行） いろいろと行ったり来たりしてしまい申し訳ありません！ ここ2週間ほど試行錯誤していました。 そのお陰でSTUDIOのCM