特に興味深いのは、調査参加者のコメントです。
「リーダーシップスキル」、「リーダーシップ」の検索を入力します。 そこに見られるのは、超知識を持つことです。 リーダーシップのトピックは、膨大な数の心理学者によってタイトルが付けられています。 彼らの理論に反論することはおそらく興味深いだろうが、彼らの正しさを証明する理由はないと思う。
または、たとえば、次のように：
リーダーにとって、他の資質ははるかに重要だと思います。
イニシアチブ-彼はボスからの指示を待たずに、常に何かをしなければなりません。
人々への開放性-彼らの問題で彼らを助けたいという願望（しかし、狂信性なし）。
カリスマ性は、コンピューターで別のYPを勉強して誰ともコミュニケーションをとっていない人よりも、みんなのスピリットを上げる可能性が高いとジョークを騒々しく語る人にとってはcorなものです。
そしてそのような：
本質的に、これは「権限」です。 2つの要素になるために必要なもの：
-納得させるため、納得させるため。 スピーチおよび論証システム、人生経験の開発（伝えるべきことがあります）
-集合内で正義を維持する、概念のシステム;-)
その結果、快適で、信頼できる人で、パニックに陥ることなく、失われることのない人が生まれます。 残りはチーム内のそのような人々に引き付けられ、これがリーダーです。
しかし、これはすべて理論化されており、調査の結果は何を教えてくれますか？
私はプロの研究者ではありません。カイ二乗と学生基準がどのように異なり、信頼区間がどのように計算されるかはわかりません。 そこで、 Excelデータマイニングアドイン （ https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn282373.aspx ）を使用しました。 このツールは、SQL Server Analysis Services Multidimensionalに接続し、そのデータマイニングメカニズムを使用してExcelのデータを分析します。
次のようになります。
また、テーブルの分析には既製のツールがあります。
人口統計
はじめに、 データ探索ツールを使用してグラフを作成します
役職別の質問に回答した人の分布：
年齢別：
性別：
最後の場所での経験により：
「平均的な」調査参加者は、35歳未満のプログラマであり、最後の職歴が3年未満の男性であることがわかりました。
主な要因
分析してみましょう。
[ キーインフルエンサーの分析]ツールを使用して、調査する必要がある列に最も影響を与える列を特定します。
主な質問は-「あなたのリーダーはリーダーだと思いますか？」、彼に影響を与えるものを見てみましょう。
キーインフルエンサーの分析では、ベイジアンアルゴリズムを使用して通信を識別します。 明らかに、 「リーダー=はいの後に別の仕事に行く準備ができていますか」という回答の場合、回答者は自分のリーダーをリーダーと見なします。逆もまた真です。 実際、これは調査自体の「検証」問題でした。
2番目の重要な要素は、快適さのレベルです。 人がリーダーに非常に満足していると答えた場合、高い確率で彼は彼がリーダーであると考えます。 その逆も事実ですが、その効果はすでに小さくなっています。
3番目の重要な要因は、リーダーの職業的資質です。より高い専門的（従業員が従事する分野で）のリーダーは、質の低いリーダーよりもリーダーと呼ばれることが多くなります。
ここで、快適性のレベルへの影響を分析します。そのために、 キーインフルエンサーの分析を再度起動します。
リーダーがフィードバックを行い、非公式の問題について定期的にコミュニケーションを取り、イニシアチブを取り、批判せず、部下の仕事に興味がある場合、人々はしばしば、関係のレベルを「非常に快適」と評価します。
また、ベイジアンアルゴリズムは因子間の高い相関関係を持つ影響の方向を考慮することができないため、 「 リーダーの後に別のジョブに移動する準備ができて いますか？ 」および「リーダーをリーダーと見なしますか？」パラメーターの影響が強い要因として示されます。
決定木
決定ツリーは、リボンの[ 分類 ]ボタンの下に隠れています。 しかし、データ量が少なく、 「 リーダーの後、別の仕事に移る準備ができて いますか？ 」 、 「リーダーをリーダーと見なしますか？ 」 、 「リーダーとの 関係における快適さのレベルを評価して ください」という列の間の高い相関関係のため、ツリーはすぐには構築されません。
ちょっとした魔法を試してみましょう：
- すべてのテキスト値をサンプリングして、アルゴリズムが範囲を識別できるようにします。
- ツリーの「成長」を遅くする正しいパラメーター。
結果はそのような写真です：
色が濃いほど、リーダーと見なされる可能性が高くなります。 つまり、あなたがリーダーであり、（部下の目には）専門家であり、部下が男性である場合、それらの3分の2はあなたをリーダーと見なします。 そうでない場合、部下を快適にしようとする必要がありますが、この場合、リーダーとみなされるのは3分の1だけです。
カテゴリー識別
[ カテゴリの検出]ツールを使用します。 クラスタリングアルゴリズムを使用します。 サンプル値でアルゴリズムを実行すると、4つのカテゴリが明らかになりました。
以下は、最も重要な機能を備えたカテゴリのリストです。名前を思いつきました。
- 若いITワーカー
- 最後の仕事で3年未満。
- リーダーシップの地位を保持しないでください。
- ほとんどの場合、彼らは仕事を変えました。
- 最大のカテゴリーは129人で、全回答者の約半分です。
- 古いITワーカー
- 年齢41〜49歳。
- 経験-22〜26年。
- 現在のヘッドワークから3。5年から10年。
- 仕事は長い間変わっていません。
- それらの約半数は管理者です（部門長以上）。
- 44人の回答者がこのカテゴリに分類されました。
- 寛容
- 彼らはレベルを「非常に不快」および「不快な場所」として快適に評価します。
- 同時に、彼らは仕事をあまり変えず、8-11年の経験があります。
- リーダーはそれらを「採点」します。
- 多くの場合、指示どおりに動作します。
- このカテゴリには42人の回答者が含まれていました。
- 「出席者リーダー」
- マネージャーは従業員の計画を知っています。
- 頭はフィードバックを与えます。
- 頭は専門家です。
- リーダーは成果に感謝します。
- ヘッドは部下の開発に従事しています。
- ほとんどの場合、彼らは独立して決定を下します。
- このグループには45人の回答者が含まれていました。
- このグループには、最大数のプロジェクトマネージャーがいます。
そして今、グラフは「あなたのリーダーをリーダーと考えていますか」
このグラフは、大手ITリーダーが高齢のITワーカーの間でより一般的であることを示していますが、これは結果の可能性が高いです。 しかし、「熱心な指導者」というカテゴリーは、部下にもっと注意を払う人が、その逆よりも早く指導者として認識されることを示しています。
結論
この調査では、いくつかのリーダーシップ要因が考慮されていない可能性がありますが、ITリーダーは部下が何をしているのかを理解し、この問題の専門家としての地位を保ち、仕事に注意を払う必要があることが明らかになりました。
私は明確にします-多くの知識\スキル\証明書を持っているのではなく、部下の専門家であることが重要です。 多くの要因があります-自分をどのように位置付け、通信し、決定を下すかなど。
私は、意思決定と一対一のコミュニケーションの独立性の要因の顕著な影響を期待していましたが、それらはほとんど目に見えません。
調査データと結果を含むファイルへのリンクは1drv.ms/1GcAuNjであり 、興味のある分析を自分で行うことができます。