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韩迎娣

数据分析能力提升

韩迎娣 / 智能商业应用实践 专 家

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课程大纲

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】人力资源、人才招聘、人才管理等从业人员

【课程时间】6小时


【课程大纲】



一、数字化与数据指标

1、数字化本质

2、数据应用价值

3、数据指标

Ø 过程型指标

Ø 结果型指标

4、我们需要关心哪些核心指标

5、人才指标的量化

Ø 人才指标数据要素

Ø 需要哪些过程指标与结果指标

6、企业在人才管理方面的挑战

Ø 业务创新

Ø 组织变革

Ø 数字化转型

Ø 人力资源体系调整

7、数字化转型的人才培养挑战

Ø 人才发展速度难以匹配企业战略迭代速度

Ø 员工学习成果转化率低

Ø 员工对培训期望攀升

Ø 知识可获得性剧增,学习速度和系统化难兼顾

案例:

二、数据分析与策略

1、数据分析的5大步骤

Ø 明确目标

Ø 数据预处理

Ø 特征分析

Ø 算法建模

Ø 数据表达

2、数据采集

3、数据处理

Ø 数据清洗

Ø 数据预处理

4、数据分析框

Ø 人群

Ø 行为

Ø 洞察

5、5种数据分析方法

Ø 公式法

Ø 对比法

Ø 象限法

Ø 二八法

Ø 漏斗法

6、数据可视化

Ø 可视化方式

Ø 可视化价值

7、数据报告

8、形成策略

Ø 数据指导策略

Ø 功能优化

Ø 迭代与创新

Ø 问题解决

案例:

三、人力资源数据分析应用策略

1、数字化时代的人才战略

2、企业人才标签

Ø 标签是什么?

Ø 人才标签,到底谁来做?

Ø 业务场景倒推标签需求

Ø 标签自动化

Ø 标签迭代

Ø 标签管理机制

3、人才画像

Ø 人才信息标签化

Ø 人才画像维度

Ø 基于画像的人才个性化培养

Ø 人才模型

4、人才画像的数字化学习模型

Ø 基于职业生涯的人才发展模式

Ø 基于问题的人才发展模式

5、数字化学习模式重新定义人才学习体验

Ø 个性化

Ø 敏捷化

Ø 沉浸化

Ø 共享化

6、智能学习加快人才发展速度

Ø 激发动机

Ø 精确匹配

Ø 自适应

7、数据分析与认知计算如何变革人力资源与人才体验

Ø 认知系统能做什么?

Ø 认知计算解决的5大关键问题

Ø 认知计算的个性化解决方案

8、人才云整体架构

Ø 招聘云

Ø 测评云

Ø 继任云

Ø 调查云

9、组织智能化进程


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