統計的手法による問題解決

下記のPPDACサイクルにより、人事データ分析コンサルティングを行います。
@ 問題の発見(P:Problem)
 課題に対する問題点を明らかにし、解決のための仮説を立てます。
A 調査の計画(P:Plan)
 仮説を検証するためのデータと分析法を決めます。
B データの収集(D:Data)
 データを集め、分析できるフォーマットに編集します。
C 分析(A:Analysis)
 計画に従い分析を行います。
D 結論(C:Conclusion)
 分析結果の解釈や仮説との比較等の考察を行い結論を導きます。
 また新たなアイデアが発見される場合があります。

例えば、「採用試験での評価」と「早期離職」との関連について、
過去の採用履歴をデータ化することにより、
早期離職の原因となる要因 が浮かび上がる可能性があります。
おそらく仮説としていくつかの要因が浮かび上がるでしょう。
統計的手法による分析では、
 ■ どの仮説が一番強い関連があるか
 ■ 関連があると思っていた仮説が、実際に分析すると関連が無かった
などが明らかになります。
要因が明らかになれば、
採用試験の評価基準を改めるなどの施策に活かすことができます。


PPDACサイクル

人事データとは何か?

明確に定義されているものではありませんが、
弊社では下記のデータを人事データ分析の対象に考えています。
■ 労働関係法令の法定帳簿:賃金台帳、出勤簿、労働者名簿など
■ 個人のデータ:人事評価、異動履歴、研修履歴など
■ 会社のデータ:損益計算書、就業規則、人事賃金制度、評価制度など
■ アンケート調査データ:意識調査など
■ インタビューデータ:入社後インタビュー、人事異動後インタビューなど
■ 求人採用データ:求人広告、採用面接シートなど
■ 労働安全衛生データ:ヒヤリハット事例、ストレスチェック(集団分析)など
■ 公式データ:政府などが実施している統計データ


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   代表取締役 林 利恵
   Rie HAYASHI,MPH
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