HR-аналитика: экспресс-курс

1. Что такое HR-аналитика:

• Чек-лист «Зрелость HR-аналитики в компании»: проверьте себя
• Портрет профессии «HR-аналитик»

2. Типы данных и измерительные шкалы

3. Процедура сбора данных:

• Программы для анализа HR-данных
• Источники информации и подготовка для анализа данных в Excel
• Генеральная совокупность и выборка
• Техники создания выборок

Практикум: «Выбор сотрудников для проведения опроса»

4. Графическое представление HR-данных: графики, диаграммы и таблицы для анализа данных в HR:

• Частота распределения и гистограммы
• Диаграммы: столбиковая, круговая, Парето, «стебель и листья», рассеяния
• Линейные графики
• Принципы сторителлинга данных

Практикум: «Графический анализ данных о заработной плате»

5. Описательная статистика и вариативность HR-данных:

• Меры центральной тенденции: среднее, мода, медиана,
• Перцентили и квантили
• Диаграмма «Ящик с усами»
• Меры изменчивости
• Технология работы с выбросами

Практикум: «Создание обзора заработной платы»

Практикум: «Сравнительный анализ выполнения показателей KPI в подразделениях»

Практикум: «Оценка результатов выборочного опроса»

6. Нормальное распределение и эмпирическое правило

Практикум: «Прогноз: кто из соискателей пройдет тест?»

7. Статистика вывода: насколько мы можем быть уверены в своих выводах:

• Оценка ошибки среднего
• Распределение среднего и центральная предельная теорема
• Доверительный интервал
• Проверка гипотез для принятия решений

Практикум: «Определение зарплатных ожиданий кандидатов на позицию бухгалтера»

Практикум: «Нравится ли сотрудникам работать в нашей компании: определяем на основе выборочного опроса»

Практикум: «Оценка разницы в уровне средней ежемесячной заработной платы по должности между мужчинами и женщинами»

Практикум: «Есть ли разница в мнении сотрудников мужского и женского пола?»

8. Алгоритм сравнения двух выборок:

Практикум: «Оценка разницы в уровне удовлетворенности работников разных поколений»

9. Дисперсионный анализ (ANOVA) для анализа вариации:

Практикум: «Выбор инструмента, который поможет снизить текучесть»

Практикум: «Есть ли разница в уровне текучести между филиалами компании?»

10. Корреляция: оценка взаимосвязи между количественными данными:

• Оценка силы корреляционный связи
• Типы взаимосвязей
• Ложная корреляция

Практикум: «Есть ли связь между тренингами и эффективностью сотрудников»

11. Парная линейная регрессия:

• Алгоритм создания линии регрессии в MS Excel
• Проверка значимости линии регрессии

Практикум: «Расчет численности сотрудников на основе драйверов численности»

Практикум: «Оценка эффективности сотрудников отдела продаж»

12. Множественная регрессия как инструмент HR-прогнозирования:

• Алгоритм расчета уравнения линейной множественной регрессии в MS Excel
• Проверка качества уравнения множественной регрессии
• Возможные проблемы и способы их решения
• Особенности работы с качественными данными
• Нелинейная множественная регрессия: невозможное возможно
• Шаговая регрессия: как и когда использовать
• Логистическая регрессия

Практикум: «Прогноз результативности работников»

Практикум: «Поиск факторов, влияющих на вовлеченность»

Практикум: «Кто из кандидатов будет более эффективным сотрудником»

Практикум: «Проверка решений руководителя на дискриминацию по половому признаку»

Практикум: «Кому соломку подстелить: прогноз текучести персонала»

Финальный проект (домашнее задание)