课程大纲/Outline
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
• 月度业务部门的 KPI 数据标准表构建
• 岗位绩效的数据标准和绩效关键指标的计算 – 岗位绩效达成率分析
• 业务岗员工绩效离散度的分析
• 绩效的数据仪表盘的构建和绩效改进分析 – 提升业务的 KPI 绩效数据分析仪表盘
数字化薪酬建模分析 – 提升岗位薪酬竞争力,优化职级薪酬结构
2、岗位薪酬外部对标分析
2.1 岗位薪酬的市场数据对标 – 偏离度,CR 值,渗透率
2.2 岗位薪酬数据的 偏离度 数据建模分析
2.3 岗位薪酬数据分布模型的构建
3:薪酬内部公平性 – 内部薪酬结构曲线分析
3.1 内部各层级薪酬宽带曲线的绘制
3.2 薪酬数据各参数的计算方式
3.3 各层级内部薪酬结构和外部薪酬对标案例分析
3.4 薪酬矩阵设计
小组作业:
某家零售企业的人员年度薪酬数据表,根据这个表计算各个层级的带宽,中位值,并与市场数据对标,分
析判断该公司的薪酬竞争力,画出高层的薪酬数据分析,来分析判断高层的薪酬数据竞争力。 对内部薪
酬进行薪酬曲线和带宽曲线的绘制,分析内部结构是否合理,调整内部的薪酬变动比,中位值极差等数据,
设计出合理的薪酬结构,并绘制调整后的薪酬宽带曲线。