人力數(shù)據(jù)分析精要：建立數(shù)據(jù)驅動人力決策的思維

定　價：￥49.00

作　者：	[美] Erik.Van.Vulpen.（埃里克·范·沃普恩）著，范珂譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121375354	出版時間：	2020-01-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	196	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　人力數(shù)據(jù)分析（People Analytics）是近幾年在人力資源領域里被討論得越來越多的一個話題。這個神秘的領域里的先行者們希望通過使用數(shù)據(jù)和分析技術推動更好、更快和更準的商業(yè)決策。人力數(shù)據(jù)分析就是把數(shù)據(jù)科學及其原則應用到人員管理領域中，它也是基于事實管理人員的一種方法。如果你未來準備系統(tǒng)學習人力數(shù)據(jù)分析知識，或者準備在企業(yè)內(nèi)部開展人力數(shù)據(jù)分析應用，那么本書可以成為一份很不錯的路線圖；如果你想讓你的人力資源管理職能更切合實際，并給組織、員工和職能本身帶來更多的價值，那么本書將助你一臂之力，成就從優(yōu)秀到卓越的蛻變！

作者簡介

　　Erik Van Vulpen （埃里克范沃普恩）擁有荷蘭烏得勒支大學的工業(yè)與組織心理學碩士學位，以及阿姆斯特丹自由大學的MBA學位。他長期致力于研究數(shù)據(jù)分析技術在人力資源領域的應用，創(chuàng)立了人力數(shù)據(jù)分析學員（HR Analytics Academy），為人力資源從業(yè)者們提供在線的學習課程。同時，他還創(chuàng)立了digitalHRtech.com 網(wǎng)站，專門介紹關于信息技術在數(shù)字化HR領域的應用。另外，他還是烏得勒支大學經(jīng)濟學系的兼職講師。范珂西安交通大學學士、美國康奈爾大學人力資源管理碩士，加拿大人力資源管理協(xié)會中國分會的創(chuàng)始會員和認證講師。他是HR成長部落和HR公眾號“行走的帆”創(chuàng)始人，曾擔任沃爾沃汽車公司亞太區(qū)人力資源總監(jiān)、拓朗半導體亞太區(qū)人力資源總監(jiān)。他也曾就職于多個世界500強公司的人力資源部。在進入人力資源行業(yè)之前，他服務于天津開發(fā)區(qū)管委會經(jīng)濟發(fā)展局。他著有《世界500強人力資源總監(jiān)管理手記》，譯有《奈飛文化手冊》《卓越領導之旅》等多部暢銷書。

圖書目錄

第一章人力數(shù)據(jù)分析 001
什么是人力數(shù)據(jù)分析 003
人力數(shù)據(jù)分析所需技能 006
為什么人力數(shù)據(jù)分析如此重要 010
人力數(shù)據(jù)分析的未來 014
第二章人力數(shù)據(jù)分析的發(fā)展簡史 019
泰勒主義：效率為王 020
人際關系運動：為什么人很重要 022
人事管理 024
人力資源管理 025
人員管理和數(shù)據(jù)分析 026
第三章為什么人力數(shù)據(jù)分析如此受歡迎 029
人力數(shù)據(jù)分析還是HR數(shù)據(jù)分析 030
數(shù)據(jù)分析能為HR從業(yè)者和組織帶來什么 033
為什么人力數(shù)據(jù)分析還未成為主流 047
第四章人力數(shù)據(jù)分析成熟度模型 053
第一等級 060
如何達到第二等級 060
第二等級 061
如何達到第三等級 062
第三等級 064
如何達到第四等級 064
第四等級 065
第五章團隊技能 067
業(yè)務場景 070
市場營銷場景 072
HR場景 075
數(shù)據(jù)分析場景 077
IT場景 079
為什么需要全部五種技能 080
人力數(shù)據(jù)分析流程介紹 084
第六章提出正確的問題 087
常常從優(yōu)先的業(yè)務開始 090
為什么HR從業(yè)者應該和創(chuàng)造價值有關 095
第七章挑選合適的數(shù)據(jù) 101
數(shù)據(jù)分析的層級 102
場景的重要性 104
結果的復雜性 108
第八章數(shù)據(jù)清洗 111
為什么數(shù)據(jù)清洗很重要 112
數(shù)據(jù)管理 113
數(shù)據(jù)清洗流程 115
一份簡單的數(shù)據(jù)清洗清單 118
第九章數(shù)據(jù)分析基礎 123
描述性分析 124
預測性分析 125
指導性分析 128
案例1：相關性分析 129
案例2：回歸分析 132
案例3：決策樹 138
案例4：隨機森林 142
第十章解讀與執(zhí)行 145
檢查結果 146
解讀結果 148
呈現(xiàn)結果 151
投資回報率 153
清洗和重復 155
HR數(shù)據(jù)分析項目失敗的五個原因 156
結論 163
參考文獻 165