あらゆる言語情報を分析し、人事施策に活用する、
KNOT DATAのテキストマイニング
人事領域におけるテキスト情報はきわめて豊富です。これらを最大限に活用することで、
アンケートなどの数値情報だけでは見えなかった問題の本質や兆候などにたどりつくケースがあります。
当サービスでは、テキストマイニングを用いて、意見の分類や見える化、アンケートや属性などとのクロス分析をおこなう他、
機械学習を用いた定着・活躍予測分析など、目的に応じて、幅広い分析サービスをご提供しています
KNOT DATAのテキストマイニングでは、頻度分析・分類・属性別分析・共起ネットワーク分析・特定ワードなどの辞書作成＆自動集計・多変量解析・定量データとの複合分析などを分析手法として用います。活用場面も様々で、採用や人事評価・配属、組織風土改善など、色々なものに活用することが出来ます。
下記、一部の代表的な分析手法をご紹介いたします。
膨大な時間がかかるため、一つひとつに目を通すことができない人事領域のビックデータを、シンプルに定量化し活用への後押しを進めます。
テキスト同士の関係性から、意味を読み取れる構造を見出し、テキストの動機・意味などからどんな共通するグループがあるのかを明らかにすることができます。
テキスト同士のつながりを可視化します。特定の言葉にどのような言葉の繋がりが強いのか、シンプルに把握することができます。
特定のコトバの出現頻度を分析分類し、社員の要望不満を定量的・視覚的に時系列で把握。
過去の内定者や活躍人材に近い傾向を持つ人を分析し、書類選考の効率化をはかる。
退職者傾向を把握し、現社員の退職予兆の事前把握、フォローに役立てる。
テキストデータに人事データ等を掛け合わせることで、機械学習等を用いたより深いデータ分析が可能となります。データの可視化による現状把握のみならず、経営課題解決に向けた将来の予測モデル作成などもご支援いたします。また、分析後のデータ活用方法・現場における運用までご支援が可能です。
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