｢気づく｣こと。
｢気づきを使う｣こと。

人事に関するあらゆるデータを定量・定性の垣根なく分析を行う、
KNOT DATAのピープルアナリティクス＆機械学習。

人材が会社を離れていく原因として、その人材が能力を発揮できる場所に正しく配置出来ていなかったことが考えられます。人材を“人財”にするために、人事に関するあらゆるデータを定量・定性の垣根なく分析を行うKNOT DATAのデータ分析＆利活用ツールをぜひご利用ください

大切な人材、もう離さない。退職予測分析／リテンション分析Retirement forecast / Retention

組織ごとに社員の属性・勤務状況・適性検査等の情報から退職を予測するモデルを構築し、退職に影響を与える因子を特定するので、退職率低減のための施策立案が可能となります。

適性検査や従業員満足度データにより社員のタイプ診断が可能です。各組織にどのタイプがどの程度の割合いるかで組織の特徴を計測し、適性検査データを用いて、個人と組織または個人と個人の相性を算出する採用マッチング分析も可能となります。

業績評価や満足度などを元に、社内におけるハイパフォーマーを定義。それがどのような特徴を持つ人物なのかを統計的に算出することによって、類似した人材の発掘に役立ちます。

従業員のマインドに適切なコンプライアンス施策を実施することができるよう自社独自の従業員の傾向（タイプ）を把握できます。また、画一的な教育研修ではなく、従業員のタイプ別に適切な教育研修を実施し、コンプライアンス違反の抑制を図れます。