人力资源数字化分析思维与决策驱动课程特色与背景

课程背景

数据时代人力资源的工作已经不能单靠 HR 的直觉来做决定了，日新月异的数字时代，多元化的员工结

构，人力资源各模块大量的基础数据，人力资源从业者需要从传统的人力资源工作思维向数字化思维转型，

数据驱动业务，提升人力资源工作运营效率。

课程收益：

1、 构建体系化的人员各模块的数据标准表

2、 构建标准化的人力资源各模块的数据关键指标

3、 构建人力资源的数字化管理体系

4、 提升人力资源数字化运营的效率

课程大纲

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