2025 PA课程 - L3 《Power BI 人力资源数字化建模与分析思维》

• 电脑确认是微软的系统
• 下载POWER BI 软件，在电脑上进行安装（如无法下载，提供原始安装包）
• 准备好自己公司的各个模块的数据表，2天的数据建模分析基于你自己公司的数据进行分析，两天结束后你就可以输出一个体系化的自己公司的数据分析仪表盘和体系。在学习到数据分析技能的同时，也完成了体系的搭建。

课程大纲：

• 一、POWER BI 人力资源数字化转型与发展趋势

1.1 WHY  Power BI 人力资源数字化体系构建的价值 – 数据驱动和人效

1.2 HOW  Power BI 构建人力资源数字化体系的底层逻辑

1.3 WHAT Power BI 人力资源数字化仪表盘 最佳实践分享

• 二、Power BI 人力资源数字化体系构建全流程及指标梳理

2.1、人力资源各模块数据标准表的设计和清洗– 数据基础体系构建

2.2、各模块的关键指标的定义和计算 – 数据指标体系构建

• 人员组织结构关键指标

• 人员流动和离职关键指标

• 招聘转换率和招聘成本关键指标

• 培训和人才发展关键指标

• 薪酬关键指标

• 绩效分析关键指标

• 薪酬关键指标体系

2.3人力资源数据分析的维度和逻辑

2.4人力资源各模块数据Power BI 数据仪表盘的设计和构建

2.5人力资源数据分析报告设计和分析思维 – 数据分析体系

• 三、人力资源数据成熟度分析和统计学基础

• 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

3.2 业务关联性数据分析

• 绩效数据相关性分析

• 薪酬中位值计算

• 绩效数据线性分析

• 人才矩阵九宫格分析

3.3 预测性数据分析

• 薪酬回归分析

• 人效数据预测分析

案例 – 人力资源各模块数据分析素材案例演练

• 四、 人力资源数据分析的核心逻辑维度

• 横向时间维度进行历史数据对标

• 纵向结构维度进行组织对标

• 外部关键指标的进行行业对标

• 交互的动态数据分析

• 数据的描述– 诊断 – 解决方案

  
  
  
  
  
  

五、Power view 人力资源数据可视化基础

• 薪酬堆积条形图

• 薪酬堆积柱形图

• 人员流动折线图

• 各岗位人数堆积组合图

• 人员户籍 - 着色地图

• 招聘完成率仪表

• 卡片图

• 招聘指标KPI指标图

• 表和矩阵

六 POWER Pivot 人力资源各模块数据建模关联

6.1PP数据类型和数据分组

6.2数据度量值 – 薪酬带宽度量值计算

6.3人力资源各模块表格的数据模型字段关联

6.4 Power BI 账号注册和网页版数据模型发布

6.5 Power BI 的PPT 嵌入演示

七 、Power BI 人力资源数字化模型实践

1. 7.1 招聘转换率关键指标漏斗图  – 提升招聘转换率数据

2. 7 .2 人员离职预测模型 – 降低离职率，提升关键岗位人员留存率

3. 7.3 薪酬带宽曲线 – 薪酬数据对标模型–  带宽度量值 数据支撑薪酬结构

4. 7.4 各岗位数字化人才盘点九宫格模型  - 数据驱动岗位人才发展计划

5. 7.5 各部门薪酬数据分布模型 – 部门薪酬结构健康度分析

6. 7.6 完成 薪酬矩阵的案例 ，用PQ 完成绩效等级列，绩效区间，完成各绩效区间对应的薪酬数透视表 ，完成 绩效矩阵的模型构建

7. 7.7 岗位薪酬数据分布模型 – 岗位薪酬数据竞争力分析能力