人事(HR)領域における統計手法(多変量解析)を活用したデータ分析の初歩~応用についてお話できます

謝礼金額の目安(1時間あたり) 8,000

経験内容

  • 経営/管理部門

<経験事例>
 ①ハイパフォーマー人材分析(製造業・上場/非上場)
  一部上場企業で実績のあるフレームワークを活用してハイパフォーマー人材の特性を分析。
  効果的・効率的なタレントマネジメントや採用マネジメントの施策立案に貢献。
 ②従業員満足要因の構造化(因子分析・構造方程式モデリング)サービス業(上場子会社)
  従業員約3500名の満足度調査を定量的に分析し、構成要素を構造化。
  モチベーションマネジメントの施策立案に貢献。
 ③幹部候補者研修のフィードバック分析(テキストマイニング)(製造業・上場)
  研修課題についてテキストマイニングを行い、年度ごとや個人の成長度ごとの傾向を分析。
  タレントマネジメント施策立案や研修プログラム開発に貢献。
 ④サービス業の顧客満足要因分析(最小二乗法による階層的重回帰分析)(サービス業)
  大手宿泊サイトのクチコミ情報をもとに、宿泊施設の企業価値の構成要素を分析。
  日本の観光・宿泊産業の生産性についての本質的論点を提示。
 ⑤退職リスク分析(上場企業数社へ分析手法のアドバイザリー)
 
 ⑥異動・採用マッチング分析(上場企業数社へ分析手法のアドバイザリー)

どちらでご経験されましたか?

慶應義塾大学大学院経営管理研究科 | KBS Keio Business School 研究員

いつごろ、何年くらいご経験されましたか?

2006年1月~2014年3月:経営企画として人事関連実務(採用等)に従事
2014年12月 〜 継続中 :学術機関のメンバーとして企業との共同研究に従事

その時どのような立場や役割でしたか?

統計分析による仮設導出・検証・アドバイザリー(一部上場企業数社からの委託研究)

得意な分野・領域はなんですか?

人事領域における統計分析
(多変量解析:回帰分析・構造方程式モデリング・テキストマイニング)
◇退職リスク分析
◇ハイパフォーマー分析
◇部門・異動・採用マッチング分析 ほか

この分野は今後どうなると思いますか?

大きく発展する(している)と考えています。

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スポットコンサル依頼時によくあるご質問

  • Q

    アドバイザーの回答の質や依頼に適した方かはどうやって判断すればいいですか?

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