人力数据分析精要：建立数据驱动人力决策的思维
| 作者 |
| Erik Van Vulpen （埃里克 ？ 范 ？ 沃普恩） |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 电子工业出版社 |
| ISBN |
| 9787121375354 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍经济管理学书籍 人力数据分析（People Analytics）是近几年在人力资源领域里被讨论得越来越多的一个话题。这个神秘领域里的先行者们希望通过使用数据和分析技术，从而推动更好、更快和更准的商业决策。人力数据分析就是把数据科学及其原则应用到人员管理领域中，它也是基于事实管理人员的一种方法。本书提出人力数据分析五步法则：? 提出正确的问题 （Ask the Right Question）? 挑选合适的数据 （Data Selection）? 数据清洗（Data Cleaning）? 数据分析 （Data Analysis）? 解读与执行 （Interpretation ＆ Execution） |
| 目录 |
| 第一章 人力数据分析 001 什么是人力数据分析 003 人力数据分析所需技能 006 为什么人力数据分析如此重要 010 人力数据分析的未来 014 第二章 人力数据分析的发展简史 019 泰勒主义：效率为王 020 人际关系运动：为什么人很重要 022 人事管理 024 人力资源管理 025 人员管理和数据分析 026 第三章 为什么人力数据分析如此受欢迎 029 人力数据分析还是HR数据分析 030 数据分析能为HR从业者和组织带来什么 033 为什么人力数据分析还未成为主流 047 第四章 人力数据分析成熟度模型 053 第一等级 060 如何达到第二等级 060 第二等级 061 如何达到第三等级 062 第三等级 064 如何达到第四等级 064 第四等级 065 第五章 团队技能 067 业务场景 070 市场营销场景 072 HR场景 075 数据分析场景 077 IT场景 079 为什么需要全部五种技能 080 人力数据分析流程介绍 084 第六章 提出正确的问题 087 常常从优先的业务开始 090 为什么HR从业者应该和创造价值有关 095 第七章 挑选合适的数据 101 数据分析的层级 102 场景的重要性 104 结果的复杂性 108 第八章 数据清洗 111 为什么数据清洗很重要 112 数据管理 113 数据清洗流程 115 一份简单的数据清洗清单 118 第九章 数据分析基础 123 描述性分析 124 预测性分析 125 指导性分析 128 案例1：相关性分析 129 案例2：回归分析 132 案例3：决策树 138 案例4：随机森林 142 第十章 解读与执行 145 检查结果 146 解读结果 148 呈现结果 151 投资回报率 153 清洗和重复 155 HR数据分析项目失败的五个原因 156 结论 163 参考文献 165 |
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