武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

データサイエンティスト＆マネジメント経験を活かして技術コンサルとして独立。人事データ分…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

データサイエンティスト＆マネジメント経験を活かして技術コンサルとして独立。人事データ分析チーム育成支援、製品強化のための機械学習活用支援を行っています。 https://ku2t-lab.com/
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ピープルアナリティクスに関する投稿記事のまとめ

私はnoteで「ピープルアナリティクスの道具箱」というマガジンを運用してきました。人事データ…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
6か月前
219

データ分析の目的をくっきりさせるには？

はじめてデータ分析に取り組むときには「どうやって分析したらよいのだろう？」と悩むものです…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
2日前
14

肩書きとけもの道。

連休も終わりが近づいてきたわけですが、今年の連休も静かに色々なことを考えながら過ごしまし…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
6日前
24

記述的分析の先へ（因果推論を学ぶための本）

記述的分析をひとことで説明するとデータの要約です。平均や分散の計算やグラフによる考察から…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
2週間前
45

記述的分析の目的はデータの要約。ファクトを俯瞰し、理解を助け、問題や仮説の種を得るために行う。しかし、その要約は結果としての状況を示すだけで、それらのメカニズムを提示するわけではない。したがって、記述を目的とした、つまりは相関レベルの分析だけで因果を捉えるのは厳しい。

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
2週間前
10

心の隙間と新たな可能性

ふとした瞬間に自分自身の無知や足元の脆さに気づき、言い知れぬ不安を感じることがある。 プ…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
2週間前
52

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
3週間前
16

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
3週間前
27

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
4週間前
29

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
55

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
66

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
47

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
43

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…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
14

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

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
22

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…

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