上海 9月07-08日《人力资源数字化分析思维与决策驱动》课程报名

课程周期 ：2天  09:00 -12:00    13:30-17:00

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、提升人力资源数字化运营的效率

课程大纲：

一：人力资源数字化转型的趋势和价值

1.1 WHY 人力资源数据化转型价值 – 数字化人力资源运营，提升组织效能

1.2 HOW 人力资源数字体系化体系的底层架构逻辑

1.3 WHAT 数据驱动决策支持，人力资源数字化建模案例分享

二、人力资源数字转型的流程和体系构建

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

2、各模块的关键指标的定义和计算– 数据指标体系构建

3、人力资源标准数据表的构建

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、人力资源数据分析报告的三大维度– 数据描述 ，数据诊断，解决方案

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

三、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

四、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

五、人力资源数据表的多表关联体系的构建

• 人力资源多表字段的多维度数据分析

• 数据表的关联建模 POWER PIVOT

• 数据表关联关键字段的确定

• 构建人力资源各个模块多表的数据关联

• 用EXCEL 进行多表的数据透视和数据建模

• POWER BI 中的数据表的关联建模

六、人力资源数据可视化 BI 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

七、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

八、 业务视角驱动下的人力资源数字化运营管理和仪表盘构建

1、人力资源效能数据的数字化建模和分析  - 人力成本效能数据建模分析

2、人力资源基础数据的运营和管理 - 人员组织结构数据模块，人员流动离职数据模块

3、人力资源运营数据的数字化管理和建模 –  数字化人才盘点，绩效，薪酬，人才发展

1.1 、人力成本效能的数字化模型构建和分析

• 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

• 人效数据分析的维度 – 时间维度 ， 部门职级结构维度 ，外部对标维度

• 人效指标外部的行业数据获取和分析

• 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

• 基于业务和人力资源数据的人效数据分析思维和数据分析报告

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

2.1 、人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，各职级人员分布，人员覆盖率，管理幅度比

• 人员编制的三种数据预测方法，回归预测，经营数据拆解，人力成本预算，人效指标

• 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组织结构的分析优化

• 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模型的构建

• 基于各部门的人员流动和离职的分析思维和分析报告

• 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

3.1 、人力资源运营数据的数字化建模和分析  - 招聘，培训，绩效，人才发展

数字化建模分析提升招聘效能

• 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

• 用 AI 来进行招聘简历的筛选，提升招聘效率

• 招聘的组织效能 – 招聘投资回报率计算

• 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

数字化人才盘点分析和胜任力构建 – 人才效能的提升

• 核心岗位的胜任力数字化模型构建 – 用AI 高效构建岗位胜任力模型

• 绩效 – 能力 – 潜力 – 价值观 为维度的 数字化维度指标

• 数字化组织结构盘点仪表盘构建

• 人才盘点数字化九宫格模型和能力分布雷达图

• 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

• 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

• 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

数字化的绩效建模分析和绩效提升