HR如何运用数据分析，做好人力资源管理？

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　　人力资源数据分析：关于人力资源数字化转型四个阶段解析。pdf
　　阶段一：效率
　　阶段二：创新
　　阶段三：信息
　　阶段四：连接
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　　人力资源数据分析：HR的三层数据理论。pdf
　　1。数据表达HR传统的、经验式、直觉式的人员管理，只会数字或图表简单描述；
　　2。数据分析HR科学性、量化的人力资源管理，重视数据整体连接，和业务数据有联系；
　　3。数据分析管理咨询师聚焦公司战略，数据洞察力，战略人力资源规划。
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　　人力资源数据分析：全面认识。pdf
　　数据分析师能做好数据三类应用：
　　1。优化工作、提高工作效率；
　　2。更好的了解员工；
　　3。做出更好的决策。
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　　人力资源数据分析：数据分析方法。pdf
　　数据分析方法包括：
　　1。描述分析法
　　2。对比分析法
　　3。分组分析法
　　4。聚类分析法
　　5。趋势分析法
　　6。象限分析法
　　7。细分分析法
　　8。回归分析法
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　　人力资源数据分析：数据分析模型。pdf
　　数据模型是数据特征的抽象。数据是描述事物的符号记录，模型是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架，有以下这些模型：
　　漏斗分析模型
　　5W2H模型
　　帕累托模型
　　管理驾驶舱仪表盘
　　人物画像
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　　人力资源数据分析：流程。pdf
　　分析流程：
　　1。提出问题
　　2。准备数据
　　3。分析数据
　　4。数据可视化
　　5。生成报告
　　6。结果应用
　　7。复盘提高
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　　人力资源数据分析：从安斯库姆四重奏来谈数据可视化。pdf
　　英国统计学家弗兰克安斯库姆（FrankAnscombe）1973年发表的论文《数据分析中的图表》中构造的，被称为“安斯库姆四重奏”，用来说明图表的重要性。
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　　人力资源数据分析：为什么是仪表盘？。pdf
　　仪表盘一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，是向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具。关键的特征是从多种数据源获取实时数据，并且是定制化的交互式界面，可交互的可视化界面为数据提供更好的使用体验。
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　　人力资源数据分析：仪表盘设计流程。pdf
　　仪表盘设计流程：
　　数据准备设计草图配色选择数据处理组件拼装检查测试与发布
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　　人力资源数据分析：仪表盘设计原则。pdf
　　仪表盘设计原则：
　　1。将核心指标放在显眼位置
　　2。核心指标精简原则
　　3。数据和图表要突出对比
　　4。不要试图将所有信息放在一页上
　　5。仪表盘以简洁简单为主
　　6。减少用户的选择
　　7。内容具有逻辑性
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　　人力资源数据分析：仪表盘构件讲解。pdf
　　仪表盘构件讲解内容包括：
　　1。图表的使用规范与注意事项
　　2。数字的使用要求与注意事项
　　3。表格的使用规范
　　4。字体的使用规范
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　　人力资源数据分析：用数据提升招聘效果和效率。pdf
　　以分析角度或指标倒推需要何种数据：
　　招聘计划完成率实际报到人数计划招聘人数
　　人均招聘成本总招聘成本实际报到人数
　　平均招聘周期总招聘时间总招聘人数
　　简历初选通过率人力资源部初选合格简历数收到的简历总数
　　有效简历率部门选择合格通知面试的人数HR初选合格简历数
　　复试通过率初试通过人数面试总人数
　　录用率复试通过人数初试通过人数
　　。。。。。。
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　　人力资源数据分析：离职数据与人力资源策略的调整。pdf
　　离职率计算：
　　月离职率当月离职人数（月初人数当月入职人数）
　　年离职率当年离职人数（年初人数当年入职人数）
　　年度月平均离职率月离职率12
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　　人力资源数据分析：数据提升培训效果。pdf
　　培训效果提升在于：
　　1。培训需求的准确度
　　2。培训资源的支持
　　3。培训数量的保证
　　4。培训质量的保证
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　　人力资源数据分析：数据助力人力资源规划监控。pdf
　　人力资源规划步骤：
　　1。规划环境分析
　　2。人力资源存量分析
　　3。人力资源需求预测
　　4。人力资源供给预测
　　5。供需平衡对策
　　6。制定公司人力资源规划体系
　　7。人力资源规划的评价与控制
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　　人力资源数据分析：数据分析报告的撰写。pdf
　　用讲故事的方法写数据分析报告。确定一个主题，构建一个故事，遵循流程：问题分析原因背后现象决策。
　　报告组成：“总分总”结构
　　1。标题
　　2。目录
　　3。问题提出
　　4。具体内容
　　5。结论建议
　　报告注意事项：
　　1。明确的指标定义
　　2。逻辑清晰
　　3。结论明确
　　4。避免使用无效数据
　　5。减少重复内容
　　6。易读易懂
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　　封面：图虫创意