课程背景：

随着大数据分析和移动互联网的深入，很多企业开始进行企业的数据化转型，**企业的数据化转型来提升企业效率，支持业务发展。

人力资源行业在大数据时代也应该进行数据化的转型，对人力资源各个模块的数据做到标准化的数据管理，流程化的数据建模，**数据建模，数据分析很好的融入到企业数据化转型。

基于这样的背景，我们设计开发POWER BI 的人力资源数据商业建模分析的课程，**PB 帮助企业建立更加系统化，标准化的人力资源数据管理体系，提升HR的数据分析能力，HR 也可以**我们线上 线下的混动学习，提升HR的核心竞争力，实现HR的数据化转型。

PB 是微软研发的帧数数据可视化，数据建模的一款数据分析软件，相对于EXECL能更加系统化的帮助企业建立数据化的分析体系，所以从体系化，标准化，流程化来说PB能帮助HR真正实现数据化的转型。

课程收益：

1、人力资源数据进行数据化管理，**POWER BI的数据建模和数据仪表盘建立数据化的管理体系

2、**数据化的体系来分析人力资源各模块数据，**数据确定业务发展

3、HR数据化转型，成为专业的人力资源数据分析专家

一、人力资源数据化管理与转型

1.1 数据化管理的“五化”

(1) 数据标准化

(2) 计算标准化

(3) 流程标准化

(4) 数据可视化

(5) 分析业务化

1.2 人力资源数据化体系搭建流程

(1) 人力资源各模块的关键指标的选择

(2) 数据记录表的导入和数据的清洗处理

(3) 数据分析思维的 5个维度

(4) 人力资源数据模块的建模

(5) 数据分析PPT报告

二、Power BI 数据建模概述

2.1、PB中的数据建模分析三种工具

(1) 数据处理 - Power query

(2) 数据建模 - Power Pivot

(3) 数据可视化 - Power view

2.2、Power BI 下载和安装

2.3、 Power BI 的版本和基本功能介绍

三、Power BI 人力资源数据建模分析的价值

1、  建立智能化人力资源数据分析体系

2、  人力资源各模块的交互分析

3、  人力资源决策提供支持

4、  人力资源数据的可视化沟通

四、建立标准化的人力资源数据表格 - Power query 数据分析技能

1、  人力资源各模块的数据获取

2、  数据结构的设置与数据处理

3、  数据格式的设置

4、  数据的追加查询和合并查询

5、  数据文本的处理

五、人力资源各指标数据建模 - Power pivot 数据建模

1、  数据格式的处理

2、  日期，数字的分箱处理

3、  重要的 新建度量值

4、  各个关键指标的层级关系

5、  数据表格的数据关联

六、人力资源各模块 PB数据建模与数据化管理体系

1、  人力资源各模块数据报表 PQ的数据清洗

2、  数据表格 PP的的数据建模

3、  人力资源各模块的 数据关键指标的确定与计算

4、  数据关键指标的 Power view 数据可视化，数据图表设计

5、  POWER BI 数据仪表盘的设计

七、Power view 人力资源各模块数据建模案例分析

1、  人员组织结构 & 离职 PB数据建模

2、  数据化薪酬建模分析 PB 仪表盘

3、  招聘转换率数据分析和招聘渠道有效性PB 数据仪表盘

4、  数据化人才盘点分析看板

5、  人效关键指标分析仪表盘

八、POWER  BI 的数据发布

1.       PB企业账号的注册

2.       网页版的POWR BI 数据仪表盘的发布

3.       APP端的POWER BI 设计发布