人力资源管理创新丛书 HR的分析力 人力资源数据分析实践指南PDF电子书下载

查看更多关于的内容

第一篇 人力资源数据分析基础 3

第1章 为什么进行人力资源分析 3

1.1 分析时代的来临 4

1.2 人力资源对商业价值的贡献 4

1.3 日新月异的人力资源变革 7

1.4 未来的工作 11

1.5 小结 13

第2章 什么是人力资源分析 14

2.1 人力资源分析职能的关注点 14

2.2 人力资源分析的工作内容 16

2.3 适应未来的名称 17

2.4 小结 17

第3章 人力资源分析主管 19

3.1 向首席人力官汇报 20

3.2 人力资源分析主管的职责 20

3.3 商业敏锐度 22

3.4 领导力特质 23

3.5 小结 26

第4章 目标导向的分析 28

4.1 目标导向的分析模型 28

4.2 项目担保人 39

4.3 分析项目为何会失败 41

4.4 小结 43

第5章 数据分析基础 44

5.1 研究设计 45

5.2 分析的目标 48

5.3 非结构化数据 53

5.4 传统的统计与机器学习 53

5.5 算法的社会结果 54

5.6 关于设计和分析的更多内容 57

5.7 小结 57

第6章 案例研究 58

6.1 八步分析法 59

6.2 尼尔森：通过留任分析推动员工职业生涯发展 59

6.3 欧艾斯集团：从员工敬业度到企业盈利能力 65

6.4 能多洁集团：如何用人力资源分析促进销售增长 71

6.5 伦敦市警察局：利用数据分析增加纳税人价值 76

6.6 西太平洋银行：运用预测分析提升员工福祉 80

6.7 小结 83

第二篇 开始篇 87

第7章 明确方向 87

7.1 如何组建人力资源分析部门 87

7.2 倾听潜在项目担保人的意见 90

7.3 需求的七力模型 91

7.4 就分析范围达成一致 95

7.5 设计愿景和使命 96

7.6 小结 97

第8章 与利益相关者建立良好的关系 99

8.1 谁是利益相关者 100

8.2 所服务的利益相关者 101

8.3 可依靠的利益相关者 107

8.4 对利益相关者的影响 114

8.5 与利益相关者有效合作 120

8.6 小结 124

第9章 快速取胜 125

9.1 发现可能的项目机会 126

9.2 复杂度—影响力矩阵 127

9.3 评估复杂度和影响力 131

9.4 小结 135

第三篇 培养你的能力 139

第10章 理解数据 139

10.1 务实的数据观 139

10.2 解决数据质量方面的挑战 140

10.3 数据类型和来源 151

10.4 数据治理 156

10.5 回归基础 157

10.6 小结 160

第11章 了解你的技术 161

11.1 从愿景和使命开始 162

11.2 人力资源分析技术的组成要素 164

11.3 本地部署还是云计算 168

11.4 与技术供应商的关系 169

11.5 小结 172

第12章 建立分析团队 173

12.1 六项成功技能 174

12.2 配置团队角色 186

12.3 牢记基础 189

12.4 小结 190

第13章 技能合作伙伴 191

13.1 为什么考虑合作伙伴 192

13.2 建立团队的选择 192

13.3 在不同选项中做出选择 202

13.4 小结 206

第14章 建立运营模式 207

14.1 定义运营模式 208

14.2 战略 208

14.3 治理 209

14.4 实施 217

14.5 责任 225

14.6 小结 227

第四篇 建立分析性文化 231

第15章 为分析思维赋能 231

15.1 对人力资源分析的态度 232

15.2 “翻译者”角色 239

15.3 领导的重要性 240

15.4 小结 242

第16章 克服阻力 243

16.1 人力资源分析面临的阻力 243

16.2 利益相关者的怀疑 244

16.3 财务费用的压缩 249

16.4 人力资源部的犹豫 251

16.5 小结 257

第17章 用讲故事的方式和可视化工具进行沟通 258

17.1 什么是“讲故事” 258

17.2 有效的可视化工具 268

17.3 了解目标听众 274

17.4 保持简单沟通 277

17.5 小结 279

第18章 未来之路 281

18.1 分析为人力资源部提供了新机遇 282

18.2 新兴数据源 283

18.3 考虑新的数据源 285

18.4 不断发展的技术 286

18.5 人力资源分析部门 288

18.6 小结 291

术语表 292

查看更多关于的内容