Ассоциация профессионалов в сфере мотивации персонала и оргразвития
HR-АНАЛИТИКА: ИСКУССТВО И ПРАКТИКА АНАЛИЗА ДАННЫХ В HR
- СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ:
- Работа с персоналом
- ФОРМАТ:
- Открытый
Эффективное управление персоналом сегодня невозможно представить без регулярного анализа HR-данных и отслеживания HR-аналитики. Причем для принятия грамотных HR-решений уже невозможно ограничиваться только сбором и анализом имеющейся информации, необходимо уметь выявлять тренды, делать прогнозы и разрабатывать модели. Наш курс создан именно для тех профессионалов, которые хотят сделать шаг вперед в практике своей работы, но не имеют необходимой подготовки в вопросах статистики, анализа информации и прогнозирования.
Преимущества курса:
- наша программа обучения создана практиками для практиков, поэтому в нем нет «воды»
- мы рассказываем просто о сложном
- каждое понятие иллюстрируется примерами
- каждый навык отрабатывается в Excel
- мы даем подробный алгоритм анализа HR-данных, который можно сразу использовать в своей работе
- материалы курса максимально визуализированы, что делает удобным их восприятие
- формат курса максимально интерактивен за счет использования кейсов, групповой работы и упражнений в Excel.
Цель курса:
Программа разработана с учетом специфики работы HR специалистов и направлена на формирование и развитие базовых навыков работы с данными, их интерпретации и визуализации результатов для принятия обоснованных бизнес-решений на основе HR-аналитики.
Для кого предназначен курс:
Для директоров по персоналу, HR бизнес-партнеров, менеджеров по персоналу, специалистов ОТиЗ, менеджеров по компенсациям и льготам, профессионалов в области организационного развития, экономистов по труду, аналитиков и бизнес-консультантов, руководителей подразделений.
В программе курса: кейсы, практические упражнения на основе Excel.
1. Анализ данных в HR: для чего нужен, чем может помочь в работе HR
- Что такое «большие данные» и анализ данных
- Для чего HR изучать статистику и аналитику
2. Первые шаги в HR-аналитике: что нужно знать HR-менеджеру
2.1. Уровни развития аналитики в компании
2.2. Методы анализа данных
2.3. Типы исследуемых данных
2.4. Базовые статистические понятия и их использование в работе
- Расчет среднего значения
- Расчет взвешенного среднего значения
- Расчет медианы
- Расчет моды
- Расчет квантиля
- Определение выбросов в ряду данных
- Расчет стандартного отклонения
- Стандартное отклонение и стандартная ошибка
Практикум: «Расчет в Excel статистических метрик для решения HR-задач»
2.5. Визуализация данных и возможные ошибки
- Визуальное представление данных, dashboards (панели индикаторов)
- Особенности использования круговой диаграммы
- Особенности использования линейного графика
- Особенности использования таблицы
- Особенности использования столбиковой диаграммы
- Особенности использования гистограммы
- 8 частых ошибок при построении диаграмм
Практикум: «Создание dashboards в Excel для решения HR-задач»
2.6. Генеральная совокупность и выборка
2.7. Источники данных
2.8. Распределение данных
- Основные виды распределений данных
- Работа в HR с нормальным и симметричным распределением данных
- Стандартное нормальное распределение Z
- 4 способа вычисления вероятностей с помощью Z-распределения
Практикум: «Прогнозирование ФОТ на основе z-распределения»
3. Базовые методы анализа данных
3.1. Доверительные интервалы
- Понятие и виды предела погрешности
- Влияние размера выборки на точность результатов
- Доверительный интервал для двух средних значений
- Доверительный интервал для двух долей
Практикум: «Использование доверительных интервалов при решении HR-задач»
3.2. Проверка гипотез
- Вывод на основании t-теста
Практикум: «Кто пойдет в фитнес клуб?»
Практикум: «Выявление предпочтений сотрудников»
3.3. Взаимосвязь данных: корреляция
- Коэффициент корреляции и его расчет в Excel
- Типы взаимосвязей
- Ложная корреляция
Практикум: «Определение взаимосвязи между зарплатой сотрудников и стажем работы»
3.4. Регрессионный анализ
3.4.1. Линейный регрессионный анализ
- Как построить линию регрессии в Excel
- Различные вариации линии тренда
- Насколько полезна построенная линия
Практикум «Делаем HR-прогнозы на основе регрессии»
3.4.2. Множественная регрессия
- Регрессия в Пакете анализа Excel
- Какие могут возникнуть проблемы
- Диагностическая диаграмма
- Корреляционная матрица
3.4.3. Выбор модели регрессии
3.4.4. Проблема прогнозирования
Практикум: «Можно ли предсказать результативность новых сотрудников по результатам тестирования и ассесмент-центра при приеме на работу?»
3.5. Дисперсионный анализ
- Однофакторный дисперсионный анализ
- Источники вариации
- Алгоритм однофакторного дисперсионного анализа
- F-тест для проверки
- Дисперсионный анализ в Пакете анализа Excel
- Обозначения в таблице
- Тест наименьшего значимого различия
Практикум: «Дифференциация уровня текучести кадров между отделами продаж и производства»
Приручите свои HR-данные!
- КОНТАКТНОЕ ЛИЦО:
- Ариадна Денисова
- КОНТАКТНЫЙ EMAIL:
- post@compandben.org
- КОНТАКТНЫЙ ТЕЛЕФОН:
- +74953217384
Телефон редакции: +7 495 953-74-34
Адрес: 115035, Россия, Москва, улица Пятницкая, дом 2-38, строение 3.
18+ Executive.ru © 2000 – 2024.