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実践ピープルアナリティクス 人材と組織を理解するための道具箱
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社/発売会社 | 日本能率協会マネジメントセンター |
| 発売年月日 | 2023/04/10 |
| JAN | 9784800590923 |
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実践ピープルアナリティクス
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商品レビュー
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人材と組織に関する意思決定をより効果的に行うための方法論が紹介されており、特に量的・質的データを活用する重要性が強調されています。著者は、データだけでは捉えきれない人間の多様性や変化を理解するために、数値以外の情報も積極的に活用することを提案しています。このアプローチは、HR担当者だけでなく、組織のリーダーや一般社員にも役立つ内容となっており、誰もが実践できる可能性を秘めています。
各章では、データ収集や分析の具体的な方法が示され、実践に向けた行動を促す工夫がなされています。また、問題解決のための問いを設定する際のポイントや、分析の段階が整理されており、実務に即した内容が魅力的です。データ活用の仕組みを実装することで、組織の状況をより深く理解し、価値を提供するための道筋が示されています。全体として、現場での実践を意識した内容が多く、気づきや学びが得られる一冊です。
※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。
【電子ブック 閲覧はこちら】 https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000152794 ※学外から閲覧する場合は、事前登録が必要です。 https://www.keiho-u.ac.jp/library/sea...
【電子ブック 閲覧はこちら】 https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000152794 ※学外から閲覧する場合は、事前登録が必要です。 https://www.keiho-u.ac.jp/library/search/f2i33k0000000weg-att/eBook_gakugai.pdf
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ピープルアナリティクスのデータ分析は、量的なデータだけでなく質的なデータも対象にすべきという主張はそのとおりだと思う。この領域は人・組織という生ものを扱っているわけだから、単なる行動データやサーベイデータだけではとらえきれないという説明はよくわかる。また、量的データの分析方法につ...
ピープルアナリティクスのデータ分析は、量的なデータだけでなく質的なデータも対象にすべきという主張はそのとおりだと思う。この領域は人・組織という生ものを扱っているわけだから、単なる行動データやサーベイデータだけではとらえきれないという説明はよくわかる。また、量的データの分析方法についても統計的な観点での分析手法が述べられており参考になるところも多かった。 ただ欲を申すと若干、文章が読みにくい。言い回しのくどさだろうか?同じようなことを繰り返し述べられており、文章量のわりに内容が浅いと感じる章もあった。
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評価 ・PAに携わり始めるHRの担当にとって気づきの深い内容だと思われる。 また、それを教える立場においても、十分に基礎を理解したうえで、 何を目的に様々なデータを収集するのか、分析するのか。基礎を身に着けるために とても大事な要素を網羅して整理している。 感想 ・この本は、冒...
評価 ・PAに携わり始めるHRの担当にとって気づきの深い内容だと思われる。 また、それを教える立場においても、十分に基礎を理解したうえで、 何を目的に様々なデータを収集するのか、分析するのか。基礎を身に着けるために とても大事な要素を網羅して整理している。 感想 ・この本は、冒頭反省から入る。「データによって価値がでるという期待と慢心があった」「人間は多様で変化に富む存在で、数値だけでは語り切れない」これがとても本質をとらえていると感じた。そのため、本書の副題は人材と組織を理解するための。となっている。 ・こんなデータ収集の方法もあるのか、これは実践で使ってみたい。と思えるようにまとめる、示すことは現場の人事の力になると思われる 内容 ・分析の四段階 ・理解レベル1(何が起こったか、記述的分析) ・理解レベル2(なぜ起こったか、診断的分析) ➡理解の段階では、予測に役立つ結果を出すことを目的とするケースが多い ・実践レベル1(何が起こりそうか、予測的分析) ・実践レベル2(どうすればできるか、処方的分析) ➡実践の段階では、レコメンデーション(裏付けあり)を示すケースが多い ・ピープルアナリティクスの留意すべき特徴 ・人と組織は、様々な粒度を構成(類似状態は困難、量+質の分析も必要) ・人と組織は、距離が近い(分析者と対象者が近く、お互いの信頼関係は絶対) ・人と組織は、変化することへの期待がある(数値断定NG、変化の兆しや可変性を出すことが前提) ・PAデータの種類 ・オペレーション(採用・配置・育成・評価・報酬など) ・センチメントデータ(モチベーションや組織風土) ・パーソナリティ(性格や能力) ・アクティビティ(メールやチャット) ・PAの出発点となる問いの3条件 ・実証可能性(答えにたどり着けそうな可能性があるか) ・価値、意義(やることによって誰かのためになるのか) ・資源的可能性(検証はリソースとして期限までに実行できるか) ・データ収集の際にあるべき担当者の姿勢 ・現場の課題を解決したい気持ち ・公正な立場であるという視点 ・相手を一人の人として見ること ➡その後の量と質の分析や実践実例などはネタバレのために記載しない
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