HR-аналитика: управление персоналом на основе данных: Семинар

1. Что такое HR-аналитика

• Чек-лист "Зрелость HR-аналитики в компании": проверьте себя
• Портрет профессии "HR-аналитик"
• Типы данных и измерительные шкалы

2. Процедура сбора данных

• Программы для анализа HR-данных
• Источники информации и подготовка для анализа данных в Excel
• Генеральная совокупность и выборка
• Техники создания выборок
• Практика: выбор сотрудников для проведения опроса

3. Графическое представление HR-данных

• Частота распределения и гистограммы
• Диаграммы: столбиковая, круговая, Парето, "стебель и листья", рассеяния
• Линейные графики
• Принципы сторителлинга данных
• Практика: графический анализ данных о заработной плате

4. 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
• Практика: создание обзора заработной платы
• Практика: сравнительный анализ выполнения показателей KPI в подразделениях
• Практика: оценка результатов выборочного опроса
• Нормальное распределение и эмпирическое правило. Практика: прогноз: кто из соискателей пройдет тест?

5. 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
• Практика: определение зарплатных ожиданий кандидатов на позицию бухгалтера
• Практика: нравится ли сотрудникам работать в нашей компании: определяем на основе выборочного опроса"
• Практика: оценка разницы в уровне средней ежемесячной заработной платы по должности между мужчинами и женщинами"
• Практика: есть ли разница в мнении сотрудников мужского и женского пола?"
• Алгоритм сравнения двух выборок. Практика: оценка разницы в уровне удовлетворенности работников разных поколений

6. Дисперсионный анализ (ANOVA) для анализа вариации

• Практика: выбор инструмента, который поможет снизить текучесть
• Практика: есть ли разница в уровне текучести между филиалами компании?

7. Корреляция: оценка взаимосвязи между количественными данными

• Оценка силы корреляционный связи
• Типы взаимосвязей
• Ложная корреляция
• Практика: есть ли связь между тренингами и эффективностью сотрудников

8. Парная линейная регрессия

• Алгоритм создания линии регрессии в MS Excel
• Проверка значимости линии регрессии
• Практика: расчет численности сотрудников на основе драйверов численности"
• Практика: оценка эффективности сотрудников отдела продаж"

9. 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
• Практика: прогноз результативности работников
• Практика: поиск факторов, влияющих на вовлеченность
• Практика: кто из кандидатов будет более эффективным сотрудником
• Практика: проверка решений руководителя на дискриминацию по половому признаку
• Практика: кому соломку подстелить: прогноз текучести персонала
• Финальный проект (домашнее задание)

В результате обучения вы:

• Познакомитесь с основами статистики и по чек-листу проверите, насколько ваша компания готова к HR-аналитике;
• Узнаете, как выстроить процессы в компании с помощью HR-аналитики и принимать решения на основе данных;
• Узнаете, как проверять гипотезы и научитесь делать корректные выводы на основе полученных данных
• Научитесь "упаковывать" полученные аналитические данные в понятные графики, диаграммы и таблицы;
• Узнаете, как с помощью статистических методов измерить эффективность сотрудников, определить зарплатные ожидания, спрогнозировать эффективность того или иного инструмента;
• Потренируетесь создавать такие отчёты как обзор зарплаты, анализ выполнения KPI, оценка результатов опроса, прогноз тестирования соискателей.