HR的分析力:人力资源数据分析实践指南 本书特色

大数据、人工智能和物联网等已不再是人力资源管理的未来设想，而是现实的应用工具，作为人力资源管理者和人力资源分析人员，你不仅要接受它，更要熟练掌握它！ 《HR 的分析力 人力资源数据分析实践指南》汲取了全球范围内人力资源分析领域的领军者从丰富的实践中得出的真知灼见，为构建人力资源分析体系，实现人力资源分析的价值提供了一个框架和指南。 《HR 的分析力 人力资源数据分析实践指南》旨在展示组织如何通过人力资源分析来挖掘员工的潜力，提升组织的经营绩效。书中涵盖了人力资源管理的关键因素，如员工招聘、员工敬业度、绩效管理等，剖析了通过优化流程、驱动绩效来提升组织的人力资源决策水平。书中列举了企业中发生的众多真实案例，对试图通过分析员工数据来改善组织绩效的企业管理者和人力资源管理者、人力资源分析人员来说，本书可谓必读佳作。

HR的分析力:人力资源数据分析实践指南 内容简介

大数据、人工智能和物联网等已不再是人力资源管理的未来设想，而是现实的应用工具，作为人力资源管理者和人力资源分析人员，你不仅要接受它，更要熟练掌握它！ 《HR 的分析力 人力资源数据分析实践指南》汲取了优选范围内人力资源分析领域的领军者从丰富的实践中得出的真知灼见，为构建人力资源分析体系，实现人力资源分析的价值提供了一个框架和指南。 《HR 的分析力 人力资源数据分析实践指南》旨在展示组织如何通过人力资源分析来挖掘员工的潜力，提升组织的经营绩效。书中涵盖了人力资源管理的关键因素，如员工招聘、员工敬业度、绩效管理等，剖析了通过优化流程、驱动绩效来提升组织的人力资源决策水平。书中列举了企业中发生的众多真实案例，对试图通过分析员工数据来改善组织绩效的企业管理者和人力资源管理者、人力资源分析人员来说，本书可谓推荐阅读佳作。

HR的分析力:人力资源数据分析实践指南 目录

目录

第 一篇人力资源数据分析基础

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

4 HR 的分析力

第三篇培养你的能力

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

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