電子書籍 ピープルアナリティクスの教科書(日本能率協会マネジメントセンター) 実用

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ピープルアナリティクスの教科書 あらすじ・内容

■働き方改革のキーテクノロジー
ビッグデータとAIが人材マネジメントの世界を大きく変えようとしています。
その主役となるのが、社員の行動データを収集・分析して、生産性の高い人材と組織に成長させる技術であるピープルアナリティクスです。
この技術は既に欧米ではGAFAをはじめ多くの先進企業で導入され、成果を発揮しています。本書は、このテーマの第一人者たちが日本企業に向けて、実践法を解説します。

【目次】
第1章 ピープルアナリティクスとは何か
1-1 HRテクノロジーの進化とピープルアナリティクス
1-2 人事のデータ活用は5段階
1-3 人事データの定義
1-4 ピープルアナリティクスが人事部門にもたらす効果
1-5 日本企業における必要性、3つの理由

第2章 人事データを活用する視点
2-1 人事データ活用のための3つのポイント
2-2 動的データの活用
2-3 データの標準化・連結化
2-4 人事データの枠を超えるデータの活用

第3章 人事システムの再構築
3-1人事システムの構築に影響するトレンド
3-2 既存の人事システム構成が直面する課題
3-3 ピープルアナリティクスを実現する人事システム構成
3-4 データ品質管理の落とし穴
[Column]ピープルアナリティクスにおける個人情報保護

第4章 分析テクニックとその活用法
4-1 人事データの分析
4-2 人事データの関係性分析
4-3 統計・機械学習手法の活用
[Column]複雑な構造を考慮した分析例
4-4 テキストデータの分析手法
4-4 データ分析における基本的な手順
4-6 相関と因果の違い
[Column]エビデンスの強さ
4-7 簡単にできる分析の技法
4-8 分析者としての心得

第5章 データ分析の実務
5-1 ピープルアナリティクスの導入時に考えるべきこと
5-2 プロジェクト設計の実施手順

第6章 運用の組織
6-1 人材獲得・育成の考え方
6-2 必要なスキル
6-3 社内の意識改革

第7章 これからのピープルアナリティクス
7-1 4つの視点から考える
7-2 将来に向けて今取り組むべきこと

事例編
【事例1】パナリット
 先進企業人事経験者が考える組織のグロースハック
【事例2】セプテーニ・ホールディングス
 データ活用は個人の成長のための一手段
【事例3】サイバーエージェント
 マーケティングスキルを人事に活かす
【事例4】パーソル ホールディングス
 データ活用と人事のスタンダードにするために
【事例5】日立製作所
 生産性向上のためのピープルアナリティクス
【事例6】ヒロテック
 タレントマネジメントシステムの導入・活用
【事例7】リコージャパン
 人事こそ実験しよう
【事例8】DeNA
 3つのサーベイを活用した人事の実践
【事例9】サトーホールディングス
 独自文化「三行提報」を育成につなげる

資料編
人事データ利活用原則
人事データ利活用原則に関する考え方について

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「ピープルアナリティクスの教科書(日本能率協会マネジメントセンター)」最新刊

■働き方改革のキーテクノロジー
ビッグデータとAIが人材マネジメントの世界を大きく変えようとしています。
その主役となるのが、社員の行動データを収集・分析して、生産性の高い人材と組織に成長させる技術であるピープルアナリティクスです。
この技術は既に欧米ではGAFAをはじめ多くの先進企業で導入され、成果を発揮しています。本書は、このテーマの第一人者たちが日本企業に向けて、実践法を解説します。

【目次】
第1章 ピープルアナリティクスとは何か
1-1 HRテクノロジーの進化とピープルアナリティクス
1-2 人事のデータ活用は5段階
1-3 人事データの定義
1-4 ピープルアナリティクスが人事部門にもたらす効果
1-5 日本企業における必要性、3つの理由

第2章 人事データを活用する視点
2-1 人事データ活用のための3つのポイント
2-2 動的データの活用
2-3 データの標準化・連結化
2-4 人事データの枠を超えるデータの活用

第3章 人事システムの再構築
3-1人事システムの構築に影響するトレンド
3-2 既存の人事システム構成が直面する課題
3-3 ピープルアナリティクスを実現する人事システム構成
3-4 データ品質管理の落とし穴
[Column]ピープルアナリティクスにおける個人情報保護

第4章 分析テクニックとその活用法
4-1 人事データの分析
4-2 人事データの関係性分析
4-3 統計・機械学習手法の活用
[Column]複雑な構造を考慮した分析例
4-4 テキストデータの分析手法
4-4 データ分析における基本的な手順
4-6 相関と因果の違い
[Column]エビデンスの強さ
4-7 簡単にできる分析の技法
4-8 分析者としての心得

第5章 データ分析の実務
5-1 ピープルアナリティクスの導入時に考えるべきこと
5-2 プロジェクト設計の実施手順

第6章 運用の組織
6-1 人材獲得・育成の考え方
6-2 必要なスキル
6-3 社内の意識改革

第7章 これからのピープルアナリティクス
7-1 4つの視点から考える
7-2 将来に向けて今取り組むべきこと

事例編
【事例1】パナリット
 先進企業人事経験者が考える組織のグロースハック
【事例2】セプテーニ・ホールディングス
 データ活用は個人の成長のための一手段
【事例3】サイバーエージェント
 マーケティングスキルを人事に活かす
【事例4】パーソル ホールディングス
 データ活用と人事のスタンダードにするために
【事例5】日立製作所
 生産性向上のためのピープルアナリティクス
【事例6】ヒロテック
 タレントマネジメントシステムの導入・活用
【事例7】リコージャパン
 人事こそ実験しよう
【事例8】DeNA
 3つのサーベイを活用した人事の実践
【事例9】サトーホールディングス
 独自文化「三行提報」を育成につなげる

資料編
人事データ利活用原則
人事データ利活用原則に関する考え方について

「ピープルアナリティクスの教科書(日本能率協会マネジメントセンター)」の作品情報

レーベル
――
出版社
日本能率協会マネジメントセンター
ジャンル
実用 ビジネス
ページ数
361ページ (ピープルアナリティクスの教科書)
配信開始日
2020年6月5日 (ピープルアナリティクスの教科書)
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
  • iPhone / iPad

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