決定木分析を利用するメリット データを分割するルールをつ決定木分析を実行！ 決定木分析のメリットと注意点 決定木分析を利用するメリット 前回までロジスティック回帰で離職リスク分析を行いましたが、今回は同じデータを決定木分析を使って実施したいと…
検証データでモデルの確からしさを計測する方法 カテゴリーの分類精度を抽出！ 予測確率の正確さ（ROC曲線、AUC)を出す 検証データでモデルの確からしさを計測する方法 前回のブログでロジスティック回帰を用いて離職リスク分析を行いました。 millebon.hate…
ロジスティック回帰分析とは Pythonでのロジスティック回帰はやり方がいろいろあるが、一長一短。。 ロジスティック回帰分析とは ピープルアナリティクスで離職リスク分析（どういう人が退職のリスクが高いかを過去のデータから導き出す。さらに予測モデルを…
統計分析で一番時間がかかるのが前処理。。 カテゴリー変数を0か1かに変換（map変数を活用） 条件式を使って0か1に変換 （最小最大）正規化で連続数値の重みを統一化 統計分析で一番時間がかかるのが前処理。。 Pythonでデータ分析を行うときに一番時間がか…
Pythonの可視化で何を使うか？ Plotlyの情報は少ない。。 Plotly Express で描画してみる！ ヒストグラム 横並び棒グラフ 箱ひげ図 Pythonの可視化で何を使うか？ データ分析を行うにあたって、重要なことの一つがデータのグラフ化するということです。 デー…
2つの変数に本当に相関がある？ Pythonで偏相関係数を出してみる！ 2つの変数に本当に相関がある？ 以前のブログで相関係数をPythonで計算しましたが、この時どうしても拭い去れなかった思いが、「この係数は2者間の純粋な係数を算出しているのか」というこ…
正規性を前提とした分析手法はいくつもある！ ヒストグラム以外にも確認方法がある！ 終わりに 正規性を前提とした分析手法はいくつもある！ これまで、Pythonを使ってピープル・アナリティクスのケーススタディをいろいろな分析手法を使ってやってみました…
残差診断のためのコマンドlmdiagをインストール 4つのグラフはすぐに出ました！ 残差診断のためのコマンドlmdiagをインストール いよいよ、重回帰分析を使ったピープル・アナリティクスも最終回です。 今回は、最初の回で重回帰分析を使うための前提の3つ目…
重回帰分析で出した変数を調整していく ステップワイズ法をPythonで実践するのは大変。。 重回帰分析で出した変数を調整していく 前回のブログのお題で重回帰分析を行いました。 しかし、ここで終わりではありません。前回は学術研究で関連性のあると思われ…
いよいよ？重回帰分析 重回帰分析の前提条件（の一部）を確認！ Statsmodelでの重回帰分析はとても簡単！ いよいよ？重回帰分析 前回は、人事の課題をPythonで単回帰分析を行い、分析する事例を紹介しました。 今回は、いよいよ重回帰分析に挑戦したいと思い…
単回帰分析もまずは散布図を描くことから始める！ 単回帰分析を実施！ 決定済み係数の大小はあまり問題ではない？？ 単回帰分析もまずは散布図を描くことから始める！ 前々回、前回と相関分析を取り扱いましたが、今回は単回帰分析を用いてHRの課題に取り組…
相関係数を一度に出力する方法 p値も一緒に出力したいのなら・・ 相関係数を一度に出力する方法 前回はネットワーキングとイノベーションに相関性があるかということで1対1の相関係数を算出しました。 今回のお題は「イノベーションを予測する変数を複数の中…
今回のお題 前提に必要な検証を実施 外れ値を外して相関係数を出しなおす 今回のお題 前回に引き続きに引き続き、AIHR内の”Statistics in HR”にある人事に関する課題を統計で解決するという課題に取り組みたいと思います。 お題は、社員のネットワーキング活…
今回のお題 Pythonで結果はすぐ出ますが、その前提条件を確認するのが大事 前提に必要な条件を検証 参考リンク 今回のお題 ピープル・アナリティクスで統計を使って分析をしたいと考えても、どういう風に使えばいいのかがなかなか思いつきません。 今AIHRの”…
パフォーマンスと評価の分布が一致しない？ 欧米トップ企業が評価をなくした理由はここにあった 分析を行うにあたっては要注意？ パフォーマンスと評価の分布が一致しない？ 会社でパフォーマンスが高い人、平均的な人、低い人はそれぞれどれくらいの割合で…
ピープル・アナリティクスについての本はありますが・・ AI HR / myHRfutureを使ってみました！ ピープル・アナリティクスについての本はありますが・・ ピープル・アナリティクスとは「人材マネジメントにまつわる様々なデータを活用して、人材マネジメント…
気づいたら、ブログを書いて早3年近くが経ちます。 アクセス回数は気にならないと言えばうそになります。 ただそれよりも、ブログというアウトプットを通じて、読書やハーバードビジネスレビューなどの記事への理解に役に立っているという方が大きいです。 …
「易」とは変化すること 「易の三義」・陰陽 「龍」の話から成長の過程での接し方を学ぶ Vectorjuice - jp.freepik.com によって作成された woman ベクトル 「易」とは変化すること コロナ禍で良かったなと思う一つのことがリモートで様々な勉強会に参加でき…
労働時間＝仕事の価値・量という呪縛から解放されるかどうか？ ワクチン接種で企業が訴えられる？ この記事を読んで Freepik - jp.freepik.com によって作成された health ベクトル 労働時間＝仕事の価値・量という呪縛から解放されるかどうか？ 先週からの…
アメリカではコロナ収束後もリモート可能が前提？ 2021年以降の働き方のトレンド9つ テレワークの普及により男女の賃金格差が広がる？ Freepik - jp.freepik.com によって作成された medical ベクトル アメリカではコロナ収束後もリモート可能が前提？ 2020…
ブックマークの”断捨離”で見つけたコロナについての興味深い調査 外向性が高いほどステイホームは難しい？ この記事を読んで Pikisuperstar - jp.freepik.com によって作成された character ベクトル ブックマークの”断捨離”で見つけたコロナについての興味…
「平均的な人は誰もいない」というシンプルなアプローチから始める 個性に関する3つの原理 平均という見方は大量生産消費時代を作るのには役に立った？ Freepik - jp.freepik.com によって作成された ornament 写真 「平均的な人は誰もいない」というシンプ…
相手を知っていれば説得しやすいのはその人のコミュニケーションスタイルをまねることができるから？ 4つのコミュニケーションスタイル この調査結果の活用方法 Drobotdean - jp.freepik.com によって作成された food 写真 相手を知っていれば説得しやすいの…
問題解決を急ぐのと問題から逃げるのは原因が同じ？ 問題解決策を考えるまでにやるべき4つのプロセス この記事を読んで Jigsawstocker - jp.freepik.com によって作成された business 写真 問題解決を急ぐのと問題から逃げるのは原因が同じ？ 普段の生活には…
コロナ禍での自分の買い物傾向 感染症が蔓延するときに起こる2つの感情が購買行動に影響を与える？ アメリカではオレオやマクドナルドが大人気 Designed by studiogstock / Freepik コロナ禍での自分の買い物傾向 コロナ感染拡大の第三波がやってきて、週末…
不祥事の背後には自信過剰な企業文化がある？ 自信過剰が伝染する様々な調査結果 この記事を読んで Kues1 - jp.freepik.com によって作成された business 写真 不祥事の背後には自信過剰な企業文化がある？ 商品欠陥の隠蔽、粉飾決算、企業幹部のお金の使い…
まずは下準備！ iPhoneでヤマレコを起動すればApple Watchにも表示されます！ 使ってみての感想 まずは下準備！ GarminからApple Watch6に乗り換えてから2度山に登りに行きました。 普段登山で使うアプリは「ヤマップ」なのですが、Apple Watchで使えるアプ…
1年間GarminForeAthlete945を使って感じたこと AppleWatchSEではなく6にした理由 電池の消費が全然違います！ 1年間GarminForeAthlete945を使って感じたこと 今年1月のブログで書いた通りちょうど1年前にApple Watch3からGarmin ForeAthlete945に乗り換えま…
どのコミュニケーションツールを使うか迷いませんか？ つながりを感じたいなら「電話」でつながった方がいい ビデオ通話と普通の電話、どっちがいい？ Designed by pikisuperstar / Freepik どのコミュニケーションツールを使うか迷いませんか？ 私が社会人…
忙しいと生産性が落ちるという調査結果の衝撃 ホワイトカラーの生産性を測る指標がないことが私たちを忙しくさせている？ 「忙しさ」から抜け出る組織文化を作るためには？ Designed by pch.vector / Freepik 忙しいと生産性が落ちるという調査結果の衝撃 会…
