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课程

HR 分析:用 R 探索员工数据

中级5 小时

通过一系列人力资源分析案例学习如何处理、可视化并执行统计检验。

R5 小时16 个视频60 个练习4,750 经验值12,363结业证明

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课程介绍

掌握人力资源数据分析

企业越来越依赖人力资源部门,利用员工数据来回答问题、提供洞察并提出建议。 这一过程被称为人力资源分析、人员分析、人才分析或劳动力分析。

随着企业逐渐认识到员工数据在商业决策中发挥着重要作用,人力资源分析变得越来越重要。 由 Facebook 的人力分析合作伙伴 Ben Teusch 授课,您将学习人力资源分析的最佳实践,并将其应用于多个实践练习。

学习分析招聘和员工安全数据

这门课程首先介绍人力资源分析的基础知识。 接下来,你将通过一个案例研究,分析并可视化招聘数据,找出哪种新候选人来源最终能带来最优秀的新员工。

最后一章探讨员工安全数据。 在这里,你将学习如何利用数据来改善工作环境。 这门互动式课程将为你提供一系列引导性问题,帮助你寻找工作场所事故增加的原因。

完成本课程后,您将能够通过一系列人力资源分析案例研究,对人力资源数据进行处理、可视化并执行统计检验。

先修要求

课程大纲

课程大纲

1

识别最佳招聘来源

本章将介绍数据科学在人力资源情境中的应用。随后,您将进入一个案例研究,分析并可视化招聘数据,以判断哪个候选人来源最终能带来最优秀的新员工。为保护真实员工隐私,您在本章及本课程其他章节中使用的数据集均为合成数据。
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2

是什么导致员工敬业度偏低?

盖洛普将"高敬业度员工"定义为那些投入工作、对工作与职场充满热情并对其作出承诺的员工。关于员工敬业度与业务结果之间联系的强度仍有分歧,但总体思路是:敬业度更高的员工更高效,也更可能在组织中待得更久。本章中,您将探究某个部门的敬业度得分为何低于其他部门的潜在原因。
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3

新入职员工的薪酬是否过高?

4

绩效评分是否一致?

绩效管理帮助组织识别哪些员工创造了额外价值、哪些低于平均水平,并据此进行激励或调整。无论绩效以评分呈现,还是来自问卷结果,无论评定频率为每年一次还是更频繁,这一过程都带有一定主观性。组织应当确认评分基于绩效本身,而非个别管理者的偏好,甚至显性或隐性的偏见。
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R

HR 分析:用 R 探索员工数据

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