|
People Analyst人力资源数据分析师 – L1课程 《人力资源数字化分析思维与决策驱动》 数据时代人力资源的工作已经不能单靠HR的直觉来做决定了，日新月异的数字时代，多元化的员工结构，人力资源各模块大量的基础数据，人力资源从业者需要从传统的人力资源工作思维想数字化思维转型，数据驱动业务，提升人力资源工作运营效率。 课程周期：2天 09:00-12:00 13:30-16:30 课程收益： 1、 构建体系化的人员各模块的数据标准表 2、 构建标准化的人力资源各模块的数据关键指标 3、 构建人力资源的数字化管理体系 4、 学习AI 在人力资源各模块的高效应用 课程大纲： 一：人力资源数字化转型的价值 1.1 WHY 人力资源数据化转型价值 – 人力资源决策的数字化支撑，数字化降本增效 1.2 HOW 人力资源数字体系化底层架构逻辑 – 数据标准化，分析业务化，，模型可视化，智能化 1.3 WHAT People Analyst 人力资源数字化转型案例分享 二、人力资源 数字化+AI 转型的趋势 1、 人力资源数字化+AI 数智化发展趋势 2、 人力资源AI 智能体 打造企业专属数字员工 3、 人力资源的业务化+数字化 分析思维 三、人力资源数字转型的分析流程六步骤和体系构建 1、人力资源各模块的关键指标的梳理– 人力数据指标仓构建，定义和计算 2、人力资源标准数据表的构建- 人力资源数据表的清洗和表格设计 3、人力资源各模块数据表的关联 4、人力资源数据分析的维度和逻辑 5、人力资源各模块数据BI 数据仪表盘的设计和构建 – 数据可视化体系 6、人力资源数据分析思维，分析报告– 数据描述 ，数据诊断，解决方案- 数据预测 案例实操分析： 1、根据数据分析流程，完成 某零售公司人员组织结构的数据分析流程，构建人员组织结构的数据仪表盘 2、根据完成的人员组织结构数据仪表盘，分析该公司的人员组织结构数据，分析管理层的人员指标结构，诊断人员结构的问题，并给出解决方案 步骤一、人力资源各模块关键数据指标体系的构建 • 人员流动和离职关键指标： 人员流动率，人员离职率，增长率，新进率 • 人员组织结构关键指标：在编率，各职级人员分布，管幅比，年龄段人员分布，学历分布等 • 招聘关键数据指标：招聘完成率，招聘人效，招聘各阶段转换率，招聘周期 • 数字化人才盘点与绩效关键指标：月度KPI 绩效数据，员工能力评估数据，潜力评估数据，九宫格数据模型，绩效离散度数据 • 薪酬关键数据指标：带宽，重叠度，薪酬变动比，中位值，薪酬极差，薪酬偏离度，渗透率，回归系数 • 人效数据关键指标：人力成本效率，人力成本利润效率，净利润率。人力成本含量，全员劳动生产率 步骤二 、人力资源各模块的标准数据报表的构建 • 各关键指标对应的人力资源数据表梳理 • 人力资源数据表的标准制定 • 数据表的清洗和处理 • 如何用 AI 清洗数据表和标准化人力资源数据报表 步骤三：人力资源个模块数据表的数据关联 • 什么是数据关联，数据关联的体系化构建 • 数据表的数据关联字段 • 用Power pivot 进行多表的数据关联 步骤四、人力资源数据分析的逻辑和维度 • 人力资源数据分析的四个维度 – 公司– 职级 – 部门 – 岗位 • 数据的对比 – 时间 – 结构 – 外部对标 • 数据仪表盘中的切片器维度 步骤五、人力资源数据可视化 BI 数据仪表盘的设计 • BI 工具的选择 EXCEL 和 POWER BI • 人力资源各模块的数据模型构建案例 • 数据仪表盘构建的流程和方法 • BI数据仪表盘构建的原则 步骤六、数据分析思维和数据分析报告 • 人力资源数据的描述 • 数据的诊断 • 数据的预测 • 数据的问题的解决方案 • 如何构建人力资源分析报告PPT 四、人力资源数据分析方法和基础统计学 描述性统计分析 • 算数平均值计算 • 加权平均值计算 • 数据频率分析 • 数据结构分析 业务关联性数据分析 • 绩效 – 能力数据相关性分析 • 薪酬分位值计算 • 绩效数据线性分析 • 绩效的离散度分析 • 人才矩阵九宫格分析 数据科学 - 预测性数据分析 • 薪酬回归分析 • 人效数据预测分析 案例实操： 完成人力资源数据的数据统计分析，掌握数据分析和基础统计学的技能 五、 业务视角驱动下的人力资源各模块数字化建模分析案例实操 模块一：组织结构 - 力资源基础数据的数字化运营和建模 – 人员结构配置和人员稳定性分析 • 人员配置的关键指标 – 编制，各职级职称人员分布，人员覆盖率，管理幅度比 • 行业人员组织结构指标数据的获取和对标分析 • 人员组织结构的数据仪表盘构建和各类人才分布，队伍结构的合理化分析调整 • 用人员结构数据仪表盘进行年度人员编制的管控 • 人员组织结构数据分析报告的输出，发现问题，解决问题，优化结构指标 模块二： 人员流动和离职的数据分析，降低离职率，保留核心人才 • 人员稳定性的关键指标 – 流动率，离职率，增长率，入职率，留存率 • 人员流动和离职的标准化数据表以及数据仪表盘的构建 • 基于各部门的人员流动和离职的分析思维和分析报告，为各梯队人员的建立提供决策 • 人员流动预测模型的构建和分析，降低人员离职率 • 案例 – 某互联网企业完成人员流动 BI 数据仪表盘构建，根据各个部门的人员流动关键指标数据，找出人员最不稳定的部门，在根据人员离职的数据仪表盘分析部门的关键离职原因，给出解决方案，降低离职率 模块三 、如何做招聘阶段的转换漏斗分析，提升招聘完成率 招聘效能的关键指标 – 招聘人效，招聘完成率，各阶段招聘转换率 • 核心岗位标准人才画像和胜任力模型 • 用 AI 来进行招聘简历的筛选，提升招聘效率 • AI 进行候选人的评估，输出精准的评估报告 • 招聘的标准化数据报表和招聘各阶段转换率指标的数据仪表盘构建 • 招聘漏斗的分析和成本渠道分析，提升招聘效能，数字化管理各招聘渠道 • 案例 – 某制造业企业招聘价值链 BI 数据仪表盘构建，根据招聘的各个阶段转换率数据，分析关键指标，诊断转换率数据最低的阶段，给出解决方案，提升招聘的完成率 模块四、如何做数字化的人才盘点，盘点九宫格的构建和分析，提升组织岗位能力 • 绩效 – 能力 – 潜力 – 价值观 为维度的 数字化维度指标 • AI 高效构建各岗位的胜任力模型 • 人才盘点数字化九宫格模型和能力分布雷达图，实现各组织的人员合理分布 • 业务部门管理层的数字化人才盘点仪表盘和分析结果应用，识别各类员工能力，提升人才素质 • 数字化人才盘点模型的分析，识别岗位员工，制定员工针对性的学习发展计划 • 人才盘点三维模型的构建。精准识别员工类型 • 案例 - BI 构建某互联网公司的人才盘点九宫格数字模型 和人才盘点仪表盘，分析各个岗位人员特质和能力分布数据，进行组织结构的优化和人才的发展 模块五、如何做岗位薪酬的市场竞争力分析，和各职级的薪酬结构分析 2.1 岗位薪酬的市场数据对标 – 偏离度，CR值，渗透率 2.2 岗位薪酬数据的 偏离度 数据建模分析 2.3 岗位薪酬数据分布模型和仪表盘的构建，提升岗位薪酬竞争力提供决策 3：薪酬内部结构合理性建模分析 – 内部薪酬结构曲线分析 3.1 内部各层级薪酬宽带曲线的绘制 3.2 各职级薪酬中位值的回归分析，制定新的职级中位值 3.3 各层级内部薪酬结构和外部薪酬对标案例分析 3.4 为各职级的薪酬结构的合理性提供决策 小组作业： 某家零售企业的人员年度薪酬数据表，根据这个表计算各个层级的带宽，中位值，并与市场数据对标，分析判断该公司的薪酬竞争力，画出高层的薪酬数据分析，来分析判断高层的薪酬数据竞争力。对内部薪酬进行薪酬曲线和带宽曲线的绘制，分析内部结构是否合理，调整内部的薪酬变动比，中位值极差等数据，设计出合理的薪酬结构，并绘制调整后的薪酬宽带曲线。 模块六：如何做人效的数据建模和分析 • 人效的数据关键指标 – 人力成本效率，人力成本含量，全员劳动生产率，人均人力成本 • 人力成本的结构和标准数据表 • 人效指标外部的行业数据获取和分析 • 人效数据进行岗位人员编制的预测和人力成本的预算 • 用AI爬取行业的历史经营数据 • 用 AI 进行行业人效的指标计算和人效分析报告的自动生成 案例 – 完成某服装零售企业 基于业务的BI人效数据仪表盘构建，并且根据公司的行业背景，分析该公司的人效各指标数据，对标时间维度和行业数据，预测下一年的人力成本和人员编制，给出降本增效的解决方案 模块七、绩效数据分析模型的构建和分析 • 绩效数据分析的标准数据表的设计和清洗 • 绩效数据分析的关键指标的定义和计算 • 绩效书分析模型的和数据仪表盘的设计 • 如何通过数据分析模型和思维识别低绩效人员，进行绩效改进，提升岗位绩效
| 
