人事のためのデータサイエンス―ゼロからの統計解析入門

本の紹介

人事分野でデータの活用が求められています。データサイエンスの中でも実践しやすい「統計解析」に焦点をあて、どのような場面や目的で活用できるのかを具体的に解説します。

人事のためのデータサイエンス
目次

はじめに
Part 1 人事データ活用のイメージを具体化する
　［第1章］　人事データ活用とは
　　　❶人事データとは
　　　❷データ活用とは
　［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
　　　❶ 背景＜1＞：「技術革新」による後押
　　　❷ 背景＜2＞：「戦略人事への転換」に不可欠
　　　❸ 背景＜3＞：「人事業務･施策のレベルアップ」の武器
　［第3章］ 人事データ活用の土台づくり
　　　❶理解を得る
　　　❷データの収集･取得のポイント
　　　❸データの管理･蓄積のポイント
　［第4章］ 人事データ活用のPDCAサイクル
　　　❶陥りがちな失敗例
　　　❷ 人事データ活用を成功に導く

Part 2 人事データの特徴を把握する
　［第5章］　人事データの性質を理解する
　　　❶数値データの４類型
　　　❷評価データの特徴
　［第6章］　人事データを見える化する
　　　❶単一の変数の見える化
　　　❷ ２つの変数の組み合わせの
　［第7章］　人事データの特徴を数で表す
　　　❶中心的傾向を示す「代表値」
　　　❷散らばりを示す「散布度」
　　　❸ 尺度水準と代表値･散布度の関係それぞれの尺度水準ごとに　　　　　用いることができる代表値散布度

Part 3 統計解析で人事データを活用する
　［第8章］　統計解析の基礎
　　　❶統計解析を行う意義
　　　❷本書で取り扱う統計解析の手法
　　　❸統計的仮説検定の基礎
　［第9章］　高業績者の行動特性をあぶりだす―対応のないｔ検定
　　　❶対応のないｔ検定の分析例
　　　❷ｔ検定を行う理由
　　　❸ 対応のないｔ検定を行う際の留意点
　　　❹ｔ検定の分析結果の応用
　［第10章］ 研修効果を確認する
　　　　　　　―対応のあるｔ検定
　　　❶対応のあるｔ検定の分析例
　　　❷「 対応のあるｔ検定」と「対応のないｔ検定」の比較
　　　❸２時点の比較の際の留意点
　［第11章］　職種別の性格特性の差を確認する
　　　―対応のない１要因の分散分析
　　　❶ 対応のない１要因の分散分析の分析例
　　　❷分散分析，多重比較を行う理由
　［第12章］　職種別業績別の性格特性の差を確認する
　　　―対応のない２要因の分散分析
　　　❶ 主効果と交互作用
　　　❷ 対応のない２要因の分散分析の分析例
　［第13章］　満足度と離職意向の関係性を分析する―相関分析
　　　❶相関分析の分析例
　　　❷相関係数の注意点と対処法
　　　❸相関分析の留意点
　　　❹相関係数の応用例
　［第14章］　活躍人材を予測する
　　　―回帰分析
　　　❶回帰分析とは
　　　❷回帰分析の分析例
　　　❸ 回帰分析の結果を予測に用いる
　　　❹回帰分析の留意点
　［第15章］　管理職行動の構造を明らかにする
　　　―因子分析
　　　❶因子分析とは
　　　❷因子分析の具体例
　　　❸因子分析の結果の活用
　［第16章］　持続的成長モデルを検証する―共分散構造分析
　　　❶共分散構造分析とは
　　　❷共分散構造分析の分析例
　　　❸共分散構造分析の留意点

　さらに学びたい人への推奨図書
　おわりに
　索　　引



著者プロフィール
入江 崇介　（いりえ しゅうすけ）
㈱リクルートマネジメントソリューションズ
HR Analytics & Technology Lab　所長。
2002年入社後，適性検査や従業員意識調査の開発，多面評価に関する研究，企業の人事制度の実態調査，および人事データ活用のコンサルティングなどに携わる。2018年より現職。
東京大学教養学部卒業，同大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了（修士（学術））。

入江 崇介（いりえ しゅうすけ）

担当編集者コメント

これからの人事に必須の新しいリテラシー！

勘や経験だけに頼らない
効果的な人事施策を可能にするのが
統計解析をつかったデータ分析です。
人事の実務でどのようにデータを活用できるのか、
まずは本書でイメージをつかんでみてください。

数式は極力使わずに
・どのような手法があるのか
・どのような場面で使えるのか
・分析結果をどのように読み取ればよいのか
がわかるよう、満足度と離職意向の関係、
研修効果の確認、高業績者の行動特性、
活躍人材の予測など、具体的なテーマについて
データを使った分析をやさしく紹介していきます。

本書でのご案内のとおり、第6,7,9,10,13,14章のデータが
こちらからダウンロードできます。
加えて、第15章のデータもダウンロードが可能になりました。
どうぞご活用ください。（2018年11月5日更新）
→https://www.biz-book.jp/amendments/link_file/552


＜目　次＞
[Part１　人事データ活用のイメージを具体化する]
第１章　人事データ活用とは
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
第３章　人事データ活用の土台づくり
第４章　人事データ活用のPDCAサイクル

[Part２　人事データの特徴を把握する]
第５章　人事データの性質を理解する
第６章　人事データを見える化する
第７章　人事データの特徴を数で表す

[Part３　統計解析で人事データを活用する]
第８章　統計解析の基礎
第９章　高業績者の行動特性をあぶりだす　
　　　　―対応のない t検定
第10章　研修効果を確認する　―対応のある t検定
第11章　職種別の性格特性の差を確認する
　　　　―対応のない１要因の分散分析
第12章　職種別・業績別の性格特性の差を確認する　　　
　　　　―対応のない２要因の分散分析
第13章　満足度と離職意向の関係性を分析する　―相関分析
第14章　活躍人材を予測する　―回帰分析
第15章　管理職行動の構造を明らかにする　―因子分析
第16章　持続的成長モデルを検証する　―共分散構造分析