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データサイエンス 手法例
経営に役立つ高度な多変量解析
弊社では, 一般的な多変量解析に加え,
アカデミアの教授陣と共同開発した独自の解析手法によって
経営に落とし込める具体的施策を優先順位と共に提案しています
か く ふ
QAQF プラス
( Quantitative Analysis for Qualitative Factors Plus)
定性要因の定量分析法
慶應義塾大学が 50年かけて開発
旧通産省で総合経営力指標として四半世紀採用
国税庁, 政府系金融機関でも活用
慶應出身の教授陣とリンジーアドバイスがアップデート版を近年開発
D値表
経営目標の向上に影響する変数ランキング
従来の健康経営の手法は,
医学的視点を中心に社員の健康状態改善を目指すための分析が中心でした
我々の健康経営データサイエンス®は,
経営者の視点に立ち, 健康に加え, 業務成果と業績向上に貢献する
要因をその貢献度(D値)の大きさ順に提示
効果的で効率的な経営へのヒントが得られます
〈活用方法〉
組織全体の向上要因に加え, 層別の向上要因も明らかにします
これにより, 会社全体として何をすべきか,
層別に何をすべきかを明らかにします
注：層別とは, 職位・男女・年齢・職場といったカテゴリーを意味する
組織課題の解決へ
データサイエンスと実務に基づき
優先すべき施策を助言
1. 見える化
社員の意識と行動を, お手元の意識調査・職業性ストレスチェック・健康経営アンケート
に基づき, 様々な多変量解析を用いて 数値化
属性・職場の人間関係・生活習慣・経営戦略から 課題解決へ優先順位を解明
2. アドバイス
ワークエンゲージメント・モラール・ウェルビーイング・生産性・成長性・収益性の向上
企業が掲げる目標達成に向けた具体的な経営施策を提言
日本でできるのは 私達だけかもしれません
経営学 × 医学
計量経営学者・医師がワンチームとなり,
エンゲージメント調査・ストレスチェック・健診データなど
さまざまなデータを繋げて分析。
データサイエンスで経営学と医学を統合した解決策を提供します
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