Analisi predittiva delle risorse umane

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una panoramica completa dell'analisi predittiva, in particolare nel contesto delle risorse umane. È considerato una risorsa preziosa per coloro che desiderano migliorare le proprie competenze nell'analisi dei dati HR, sia per i principianti che per i professionisti più esperti. I commenti dei lettori sottolineano la chiarezza della metodologia, gli utili casi di studio e le applicazioni pratiche. Tuttavia, alcuni lettori hanno rilevato problemi di errori grammaticali e occasionali imprecisioni nei dati presentati.

⬤ Fasi chiare e ben definite per l'analisi.
⬤ Utile per un'ampia gamma di argomenti HR (Compensazione, Diversità e Inclusione, ecc.).
⬤ Accessibile ai principianti senza un background statistico.
⬤ Guida pratica all'uso di Excel per le analisi.
⬤ Presentazione coinvolgente di strumenti e concetti analitici.
⬤ Solide basi per chi è alle prime armi con l'analisi delle risorse umane.
⬤ Validi casi di studio ed esempi che affrontano le questioni chiave delle risorse umane.

⬤ Errori grammaticali fastidiosi in tutto il libro.
⬤ Imprecisioni nei risultati di alcune analisi, forse dovute a errori tipografici.
⬤ Alcuni lettori potrebbero trovare il contenuto eccessivamente semplicistico se hanno conoscenze avanzate di analisi.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Predictive HR Analytics

Contenuto del libro:

Non è necessario spendere mesi per imparare i linguaggi di programmazione Python, R o SQL e non è necessario imparare e acquistare costosi software statistici come SPSS o SAS.

Questo è l'unico libro che vi insegna la Predictive Analytics usando Excel (che avete già) Questo libro non solo condivide con voi i risultati analitici di altre aziende, ma vi insegna anche come ricavarli da soli. Copre il framework ARHAT Predictive HR Analytics, insegna le tecniche di narrazione e visualizzazione dei dati e insegna come utilizzare gli strumenti statistici di Excel (alberi decisionali, correlazione, regressione multipla, regressione logistica, chi-quadro) con istruzioni passo-passo su schermo.

Questo è l'unico libro che copre l'intero campo di applicazione della HR Analytics (Benefici, Retribuzione, Cultura, Diversità e Inclusione, Coinvolgimento, Leadership, Apprendimento e Sviluppo, Paghe, Tratti di Personalità, Performance Management, Assunzione, Incentivi alle Vendite) con numerosi esempi reali, e mostra come la Predictive HR Analytics con Excel può aiutarvi.

(1) Prevedere chi sono le persone a rischio di abbandono utilizzando l'albero decisionale, la correlazione, la regressione logistica di Excel, ecc. (ad esempio, un dipendente di 30 anni, che sta a più di xx km dall'azienda, valutato come "mediocre", ha il 90% di probabilità di dimettersi al terzo anno). ).

(2) Individuare la provenienza delle persone migliori e il grado di successo di un candidato se assunto utilizzando una semplice correlazione (ad esempio, il personale del servizio clienti e il personale di vendita con le caratteristiche di personalità x e y avranno probabilmente buoni risultati se assunti).

(3) Prevedere l'impatto dell'impegno dei dipendenti sulla soddisfazione dei clienti, sui ricavi e sul rendimento degli azionisti, ecc. utilizzando la regressione multipla di Excel. (ad esempio, un aumento dell'1% dell'impegno dei dipendenti porta a un aumento di 100.000 dollari delle entrate dell'azienda, a un aumento del 2% della soddisfazione dei clienti, a un aumento dell'1% del rendimento degli azionisti, a una riduzione di 1 giorno del congedo medio per malattia, ecc. ).

(4) Prevedere l'impatto finanziario della formazione utilizzando la regressione multipla di Excel (ad esempio, un indice di soddisfazione della formazione pari a xx porta a un aumento del fatturato aziendale pari a y).

(5) Prevedere l'impatto della diversità e dell'inclusione sul fatturato e sull'EBIT (ad esempio, convertire il mix di diversità etnica dell'azienda in un numero indice, quindi utilizzare la regressione multipla di Excel per prevedere che se l'indice di diversità dell'azienda è x, il fatturato dell'azienda sarà $y e l'EBIT sarà z%).

(6) Prevedere l'assenteismo e gli infortuni dei dipendenti, utilizzando il Chi-quadro.