Самое популярное и интересное в блоге в 2013

Решил в хронологическом порядке выложить самые интересные и популярные посты года 2013. БОльшая часть популярных постов переводы - не очень конечно приятно, но чаще проще доносить свои мысли устами западных экспертом, чем своими устами - так доходчивей. Есть несколько постов с результатами исследования и немного инструментальных постов. Абсолютное большинство постов содержательно относятся к теме Аналитика в HR, BigData HR, цифрам + непосредственно к тематике управления талантами и социальным медиа и сетям.
Но каждый пост обязательно получал большое количество просмотров или откликов в обсуждениях на Линкедине.

BigData HR: важный методологический принцип

Я про этот принцип говорил неоднократно, но одно дело - я, а другое дело - большой авторитет. И решил процитировать отрывок из книги издательства "Манн, Иванов и Фербер" Big Data. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим авторов Виктор Майер-Шенбергер, Кеннет Кукьер (рекомендую, кстати, для прочтения).

"Люди привыкли во всем искать причины, даже если установить их не так просто или малополезно. С другой стороны, в мире больших данных мы больше не обязаны цепляться за причинность. Вместо этого мы можем находить корреляции между данными, которые открывают перед нами новые неоценимые знания. Корреляции не могут сказать нам точно, почему происходит то или иное событие, зато предупреждают о том, какого оно рода. И в большинстве случаев этого вполне достаточно.

Насколько популярен рекомендательный рекрутинг в России и Украине

Пост - ремарка. 

В статье Топ 25 трендов, проблем и возможностей рекрутинга в 2014 автор, Джон Салливан провозгласил тренд тотального рекомендательного рекрутинга, где каждый работник становится скаутом по поиску талантов 24/7. Крутая цель для рекрутинга.
Посмотрим, насколько эта цель близка у нас. Подвожу результаты исследования HR-бренда, показываю картину по рекомендательному рекрутингу.
Даю таблицу сопряженности ответов на вопросы

• Есть в компании программа рекомендательного рекрутинга
• Относите ли вы себя к HR (да / нет) - т.е. является ли респондент HR-ом в компании или нет. 

Таблица № 1 Картинка по России (в абсолютных числах)

	HR	не HR
Есть программа	443	144
нет программы	305	164

Диаграмма № 1 Картинка по России (нормированная в % по столбцам)

Как в excel быстро считать ожидаемые частоты для вычисления Хи квадрат

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ

Пост в продолжение предыдущего Как считать Хи квадрат в excel.
Еще одной нудной операцией по вычислению Хи квадрат в excel может быть вычисление ожидаемых частот. Напомню, что нам необходимо по каждой ячейке перемножить суммы соответствующих строки и столбца и разделить на общую сумму по таблице. Помимо того, что ручной способ вычисления может показаться громоздким, он еще чреват ошибками.
Для оптимизации процесса существуют функции массива. В отношении расчета ожидаемых частот мы можем воспользоваться этой функцией так:

Пример

Данные беру из предыдущего поста
Таблица №1

	менее 1 года	1	2	3	4	Сумма по строкам
Да	26	28	24	30	43	151
Нет	44	18	10	8	19	99
Не знаю	13	9	7	10	6	45
Сумма по столбцам	83	55	41	48	68	295

(рекомендую скопировать таблицу в excel и провести вычисления вместе со мной
У нас имеется эмпирическое распределение (или по терминологии excel - фактический интервал), суммы по строкам, по столбцам и общая сумма.

Как считать Хи квадрат в excel

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ

Данный пост не отвечает, как в принципе считать критерий Хи квадрат, его цель - показать, как можно автоматизировать расчет Хи квадрат в excel, какие функции для расчета критерия Хи квадрат там есть. Ибо не всегда под рукой есть SPSS или программа R.
В каком-то смысле это напоминалка и подсказка участникам семинара Аналитика для HR, надеюсь вы используете эти методы в работе, этот пост будет еще одной подсказкой.
Я не даю файл ссылкой на скачивание, но вы вполне можете просто скопировать приведенные мной таблицы примеров и провести вычисления Хи квадрат в excel по приведенным мной данным и формулам

Вводная 

Например, мы хотим проверить независимость (случайность / неслучайность) распределения результатов корпоративного опроса, где в строках ответы на какой либо вопрос анкеты, а в столбцах - распределение по стажу.

На вычисление Хи квадрат вы выходите через сводную таблицу, когда ваши данные сведены в таблицу сопряжения, например в таком виде
Таблица №1

	менее 1 года	1	2	3	4	Сумма по строкам
Да	26	28	24	30	43	151
Нет	44	18	10	8	19	99
Не знаю	13	9	7	10	6	45
Сумма по столбцам	83	55	41	48	68	295

Для вычисления Хи квадрат в excel существуют следующие формулы

ХИ2.ТЕСТ

Формула ХИ2.ТЕСТ вычисляет вероятность независимости (случайность / неслучайность) распределения

Синаксис такой

ХИ2.ТЕСТ(фактический_интервал,ожидаемый­­_интервал)

В нашем случае фактический интервал это содержимое таблицы, т.е.

26	28	24	30	43
44	18	10	8	19
13	9	7	10	6

а ожидаемые частоты мы даем отдельной таблицей (как считаются ожидаемые частоты - смотрите пост Как в excel быстро считать ожидаемые частоты для вычисления Хи квадрат)

42,48474576	28,15254	20,98644	24,56949	34,80678
27,85423729	18,45763	13,75932	16,10847	22,82034
12,66101695	8,389831	6,254237	7,322034	10,37288

Т.е. получив две таблицы - эмпирических и ожидаемых (или теоретических частот) - мы фактически снимаем с себя работу по получению разницы, возведению в квадрат и прочим вычислениям, а также сверки с таблицей критических значений.

в нашем случае значение ХИ2.ТЕСТ = 0,000466219908895455 - т.е. вероятность независимости распределения 0, 046 %, что значительно ниже принятых в статистике норм в 5 и 1 %. Т.е. мы отвергаем гипотезу о независимости распределения.

НО

Обращаю ваше внимание, что ХИ2.ТЕСТ считает вероятнсть без поправки на непрерывность. Т.е. в таблицах размерностью 2Х2 вы не сможете применить данную формулу по вычислению Хи квадрат

ХИ2.РАСП.ПХ

Возвращает правостороннюю вероятность распределения хи-квадрат (или вероятность случайности / не случайности распределения) 

Синаксис

ХИ2.РАСП.ПХ(x;степени_свободы), где х - Хи квадрат эмпирическое

В нашем случае формула будет выглядеть так

ХИ2.РАСП.ПХ(28, 04258;8)

Т.е. в отличие от формулы вычисления Хи квадрат в excel ХИ2.ТЕСТ в данном случае мы считает Хи квадрат эмпирические = 28, 04258 и число степеней свободы

В нашем случае ХИ2.РАСП.ПХ = 0,000466219908895455, как и в примере с ХИ2.ТЕСТ

Примечание

Эта формула вычисления Хи квадрат в excel подойдет вам для вычисления таблиц размерностью 2Х2, поскольку вы сами считаете Хиквадрат эмпирическое и можете ввести в расчеты поправку на непрерывность

Примечание 2

Есть также формула ХИ2.РАСП (вы с неизбежностью увидите ее в excel) - она считает левостороннюю вероятность (если по простому, то левосторонняя считается как 1 - правосторонняя, т.е. мы просто переворачиваем формулу, поэтому я и не даю ее в расчетах Хи квадрат, в нашем примере ХИ2.РАСП = 0,999533780091105.
Итого ХИ2.РАСП + ХИ2.РАСП.ПХ = 1. 

ХИ2.ОБР.ПХ 

Возвращает значение, обратное правосторонней вероятности распределения хи-квадрат (или просто значение Хи квадрат для определенного уровня вероятности и количества степеней свободы)

Синаксис

ХИ2.ОБР.ПХ(вероятность;степени_свободы)

В нашем случае Хи квадрат эмпирическое = 28, 04258, а число степеней свободы = 8, мы хотим проверить критические значения Хи квадрат для данного распределения. Как уже сказал, в статистике принято принимать гипотезы при уровне 0, 05 и 0, 01. В нашем случае

ХИ2.ОБР.ПХ(0, 05;8) = 15,5073130558655

ХИ2.ОБР.ПХ(0, 01;1) = 20,0902350296632

Наш Хи квадрат эмпирический превышает необходимое критическое значение в 1 %, поэтому мы отвергаем гипотезу о независимости (случайности) распределения.

Примечание

С помощью формулы можно получить не только Хи квадрат критический, но и собственно Хи квадрат эмпирический.

В первом примере мы получили вероятность ХИ2.ТЕСТ = 0,000466219908895455

Теперь мы вычисляем 

ХИ2.ОБР.ПХ(0,000466219908895455;8) = 28, 04258

Круг замкнулся)

Примечание 2

Есть также формула ХИ2.ОБР, для этой формулы справедливо примечание 2, которое я привел для формулы ХИ2.РАСП.ПХ 

Заключение

Честно признаюсь, не владею точной информацией, насколько полученные результаты вычисления Хи квадрат в excel отличаются от результатов вычисления Хи квадрат в SPSS. Точно понимаю. что отличаются, хотя бы потому, что при самостоятельном вычислении Хи квадрат значения округляются и теряется какое-то количество знаков после запятой. Но не думаю, что это является критичным. Рекомендую лишь страховаться в том случае, когда вероятность распределения Хи квадрат близко к порогу (p-value) 0, 05.

Не очень здорово, что не учитывается поправка на непрерывность - у нас многое вычисляется в таблицах 2Х2. Поэтому мы почти не достигаем оптимизации в случае расчета таблиц 2Х2 

Ну и тем не менее, думаю, что приведенных знаний достаточно, чтобы сделать вычисление Хи квадрат в excel чуть быстрее, чтобы сэкономить время на более важные вещи

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ

10 предсказаний в HR, обучении, управлении талантами и HR технологий на 2014 год

И обязательные предсказания трендов на 2014 год от Джоша Берзина. Помимо этой статьи обязательно познакомьтесь с его представлением о технологических трендах в HR 9 горячих трендов в HR-технологиях … и почти все они - бомба на рынке
Итак

10 предсказаний в HR, обучении, управлении талантами и HR технологий на 2014 год

2014 год будет удивительным годом, годом вызовов для специалистов в HR, обучении и управлении талантами.
Если коротко, то в этом году бизнес обнаружит возросшие трудности в поиске, удержании и развитии работников. Увлечение, вовлечение, развитие и инновации будут ключевыми.
Глобальный экономический рост создаст условия для выхода конкуренции за людей на новый уровень. HR департаменты изменят акцент со снижения расходов на удержание и вовлечение персонала. Технологии продолжат делать Мир более компактным, заставляя компании улучшать свой HR-бренд любыми возможными способами.
Данные станут новой валютой. Лидерство по-прежнему будет в дефиците. И Вам, если Вы HR, придется внедрять инновации, чтобы быть конкурентоспособным.
В этой статье мы коротко опишем десять предсказаний на 2014 год. Это уже наша десятая публикация предсказаний на год, и я надеюсь, вы находите ее полезной с т.з. планирования стратегии на год вперед.

Топ 25 трендов, проблем и возможностей рекрутинга в 2014, окончание

Заключительная часть Джона Салливана о предсказаниях трендов рекрутинга в 2014 году.
Первую часть см. здесь Топ 25 трендов рекрутинга 2014>>

Топ 25 трендов, проблем и возможностей рекрутинга в 2014, окончание

Это вторая часть статьи, описывающая топ 25 наиболее значимых трендов в сфере рекрутинга. Часть 1 включала первые 14 трендов о новых перспективах рекрутинга и актуальных рекрутинговых трендах. В заключительной части серии, я раскрою 11 оставшихся трендов, включающие вызовы / проблемы, с которыми корпоративный рекрутинг вероятно столкнется в 2014 году, и несколько направлений рекрутинга, значение которых будет падать в следующем году. Также отдельным блоком я включил развивающиеся направления рекрутинга, которые не достигнут своего пика в следующем году.

Топ 25 трендов, проблем и возможностей рекрутинга в 2014

В канун нового года публикую первую часть предсказаний уже хорошо известного Джона Салливана о предсказаниях на 2014 год. Часто спорно, но по прежнему интересно

Топ 25 трендов, проблем и возможностей рекрутинга в 2014

Даже если вы работаете в компании рекрутером с небольшими ресурсами или минимальными ожиданиями изменений в компании, тем не менее, профессиональный долг заставляет вас следить за последними трендами и предсказаниями в области рекрутинга. Я сгруппировал 25 предсказаний, какими будут ведущие тренды в рекрутинге в 2014 году в четыре различных раздела. Часть 1 (данная статья) включает два раздела, которые содержат 14 новых возможностей и текущих трендов рекрутинга. Часть 2 (следующая статья) включает финальные разделы, которые включают 11 оставшихся трендов, и эти тренды представляют собой новые вызовы и пространства.

Вовлеченность персонала: зачем и как измерять

Провел сегодня вебинар по теме Вовлеченность персонала: зачем и как измерять. Вебинар был завершающий в этом году.
И вебинар у меня не удался. Я остался разочарованным. Разочарованный тем, что очень сложно донести простые банальные вещи, на мой взгляд до аудитории.
Выражается это в следующем: мы измеряем взаимосвязь между (кейс с вебинара) посещением тренинга креативности и вовлеченностью в проект. Я весь вебинар проговорил, что мы вопросы в качестве гипотез включаем, но нет, кто то уже "знает" заранее ответ, есть ли взаимосвязь или нет...
Откровенно выбивает наличие "экспертов": он даже не пытается слушать меня, а успевает поправлать: "это не вовлеченность, а признаки вовлеченности". С одной стороны нет времени откликаться на всякую ерунду, с другой - засоряют эфир.
В целом, как показалось, не смог донести основной мысли. Недоволен собой.
Это конечно не снимает факта, что вебинар кому-то понравился. И еще непонятно, почему мне многие знакомые говорят, что я не должен негативных эмоций выражать, чтобы не показывать аудитории, что у меня что то не так, я с этим не согласен: я делюсь тем, что чувствую.
Запись вебинара Вовлеченность персонала: зачем и как измерять
И презентация

вовлеченность персонала from Эдуард Бабушкин

Визуализация результатов корпоративного опроса

Пост может быть интересен тем, кто проводит корпоративные опросы и исследования.
Обращаюсь к вам за помощью. Ну и в качестве кейса.
Логика простая: даю два варианта представления результатов и спрашиваю, Какой из вариантов представления данных на ваш взгляд более информативен и почему?
В качестве примера беру два вопроса исследования под названием Оцени своего босса

1. Готовы ли вы остаться поработать сверхурочно (или работаете) по просьбе Вашего руководителя, если нужно выполнить срочное задание
2. Повышает ли Ваш руководитель на Вас голос?

Задача показать взаимосвязь этих переменных (ну например тому же руководству компании с тем, чтобы принять какое-либо управленческое решение).

Инструментализация российского стандарта услуги центра оценки

Совсем недавно состоялась презентация российского стандарта услуги центра оценки: ведущие российские провайдеры услуги ассессмент центра договорились о стандарте. Среди участников процесса: SHL, Экопси, А.Г. Шмелев и т.п.. Среди экспертов - Базаров Т.Ю.
Целью проекта, цитирую, является:

"Целью проекта НК РЧК по созданию отраслевых стандартов профессиональных услуг, частью которого является создание стандарта Центра оценки, является повышение качества услуг, структуризация рынка, повышение стандартов преподавания, создание базы для введения системы сертификации и защита потребителей от услуг ненадлежащего качества."

Это, безусловно, важное событие рынка услуг ассессмент центра
Но на мой взгляд, не хватает инструментализации. *Хотя может быть она и заложена, но не прописана точно.
Что я понимаю под инструментализацией?
Пользование российским стандартом услуги центра оценки на сегодня является делом добровольным (хотя опять же не удивлюсь, если его введут в качестве дисциплины в ВУЗах), поэтому следовать ему или не следовать - дело каждого участника процесса. Пытаться директивно управлять внедрением стандарта - убить идею.
Поэтому мое предложение направлено на недирективное управление процессом, но на мой взгляд, внедрение моего предложение будет способствовать повышению качеству услуги.
Я предлагаю публиковать данные центров оценки компаниями, следующими стандарту услуги центра оценки.
Публикация не должна разглашать сведений о компании, где проводился ассессмент центр, но должна включать следующую информацию:

• компания / провайдер;
• ассессоры / специалисты, проводившие процедуру оценки;
• модели компетенций / компетенции;
• процедуры оценки / ассессмента;
• обезличенная информация о оцениваемых (пол, возраст, опыт работы, позиции и т.п..).

Публикация этой информации позволит независимым экспертам верифицировать данные оценки / ассессмент центров, контролировать качество проведения ассессмент центров, обеспечить прозрачность процедур и т.п...
Если хотите, это идея - OpenData Assessment Center in Russia
Предложение пока до конца не оформлено, готов его обсуждать и  делать дополнительные предложения.

Statistics One

Не считая финальной контрольной, можно сказать, что мой первый курс на coursera - Statistics One - закончился. По результатам первой недели курса я писал отзыв - MOOC - опыт нового формата обучения. В данном посте хочу поделиться мыслями о курсе Statistics One и, в целом, форме обучения MOOC (massive open online course).

Statistics One

Содержательно, этот курс - фактически курс нашей матстатистики для студентов психологов (в приложении даю программу курса).
Курс длился 12 недель, каждая неделя включала видеолекции, лабораторную работу и задание, необходимое к выполнению. К услугам участников был учебный форум - форум очень живой, что делало выполнение домашних заданий очень легким. Совет от участников можно было получить всегда. Повторюсь, что видеолекции имели субтитры, поэтому можно браться за курс со слабым знанием английского. К концу курса английский подтягиваешь.

Моделирование процесса управления HR-брендом

Вчера (ну практически сегодня) прошла 4-я встреча нашего оф - лайн клуба HRM, которую мы позиционировали как совместное мероприятие со Школой бизнеса Синергией (спасибо большое партнерам за помощь в организации)
Тема Моделирование процесса управления HR-брендом.
Схема проста:

• заявились компании, которые хотели бы побыть в роли кейсов
• познакомились
• я дал схему (предельно общую), как я понимаю Моделирование процесса управления HR-брендом
• Те компании, кто не испугался процесса моделирования (а не испугался никто), уже продали себя в качестве кейсов
• Участники проголосовали за понравившиеся кейсы
• Объединились по командам и работали в подгруппах
• Защита проектов

Опрос удовлетворенности (практикум по HR-аналитике)

Коллеги, выкладываю присланный мне файл. В файле содержится исследование удовлетворенности. По просьбе приславшего не разглашаю компанию (ну и  имя приславшего, хотя конечно хотелось бы выразить благодарность! Этот человек участник одного из моих семинаров по HR-аналитике, спустя несколько месяцев вышел на меня, рассказал, что проникся идеей, заинтересован в обучении работы в SPSS - считаю это прямым результатом семинара)
Предлагаю потренироваться в обработке результатов. Т.е. пост - некий практикум по HR-аналитике.
Вопросы:

• Какого типа информацию можно извлечь из опроса?
• Какие шаги необходимо проделать для извлечения информации?
• Какого типа переменные вы видите в опросе?
• Какие статистические критерии можно применить в данном опросе?
• Какие выводы можно сделать из исследования удовлетворенности?

скачать Опрос удовлетворенности

MOOC в корпоративном обучении

Тема MOOC (massive open online course) стала захватывать и Россию в том числе, разброс мнений от восторженных до уничижительных. Я сам учусь на coursera и делюсь своим опытом (MOOC - опыт нового формата обучения), мое личное отношение к MOOC позитивное, я думаю, что такой формат не мода, а серьезный инструмент обучения. Другое дело, что взять этот инструмент может далеко не каждый. Но пост про другое.
Я вчера был на вебинаре Джоша Берзина об использовании MOOC в корпоративном обучении и хочу просто поделиться некоторыми слайдами.
Слайд, поясняющий ценность обучения в США

A/B тест: технология, которая меняет правила бизнеса

Очень интересная статья о работе над дизайном (хотя это был конечно не только дизайн) во время предвыборной компании Обамы The A/B Test: Inside the Technology That’s Changing the Rules of Business

"For the button, an A/B test of three new word choices—”Learn More,” “Join Us Now,” and “Sign Up Now”—revealed that “Learn More” garnered 18.6 percent more signups per visitor than the default of “Sign Up.” Similarly, a black-and-white photo of the Obama family outperformed the default turquoise image by 13.1 percent. Using both the family image and “Learn More,” signups increased by a thundering 40 percent."

Т.е. за счет простой процедуры получили больше на 40 % регистраций пользователей. Нереально?
Суть A/B теста проста: респондентам предъявляются разные версии сайта (см. картинку внизу: какую версию вы бы предпочли?) и считаются их реакции:

• количество лайков
• время, проведенное на сайте
• больше переходов по ссылкам
• И т.п..

а потом считается стат значимость различий и принимается решение, какая версия дает лучшие показатели.

Мне кажется, это не заоблачная технология, требующая серьезных вложений, а вполне обычная процедура анализа логов

Процедура:

1. мы меняем дизайн и даем его случайно выбранной выборке сотрудников (рандомизация нужна для корректности принятия решения)
2. записываем реакции в логи
3. выгружаем логи и анализируем

Анализ влияния активности группы в linkedin на рост числа членов группы

Идея банальна: я хотел проверить гипотезу о том, что активность группы влияет на число новых членов группы.
Новая дискуссия, новый коммент отображается в ленте того, кто постит, это видят друзья запостившего, соответственно, они могут пройти по ссылкам и принять решение присоединиться к группе.

Благодарность

Прежде всего хочу выразить благодарность Кириллу Захарову - не знаю, как представить, наверное напишу, что профессия и призвание - аналитик. Кирилл несколько часов подарил мне, чтобы объяснить, как скачивать информацию с Dashboard группы в Линке информацию. И без него этот пост просто не появился бы.
В итоге я сегодня менее чем за 15 минут скачал инфо о количестве новых членах, количестве постов и комментов в трех группах на Линкедине.

Результаты

Результаты неоднозначные, прошу помощи в интерпретации: если есть какие-то идеи, буду благодарен
Результаты посчитал по трем группам, выбрав по принципу максимального разброса по показателям активности и роста
Таблица средних значений по группам

	новые члены	комменты	дискуссии
HR Professionals Network Russia, CIS countries and Eastern Europe	18,7	2,8	10,0
HRM.RU	45,1	53,1	8,4
SELL YOUR HEAD	253,6	318,5	36,5

Я посчитал по каждой группе линейную регрессию, где Y - новые члены группы за неделю, Х1 - количество комментов в неделю, а Х2 - количество новых дискуссий в неделю.

Что влияет на позицию в вопросе глобального потепления

Интересную задачку давали на этой неделе на курсах coursera по логистической регрессии.
Обращаю внимание, что пример может быть интересен HR: смотри например Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу, где применяется аналогичная технология. Предлагаю представить, что вместо выбора страны (0 ; 1) используется переменная: брать кандидата на работу / не брать и вместо остальных переменных используются информация, собранная о кандидате, поэтому пост адресуется тем, кто планирует развиваться в сфере HR-аналитики

Кейс

В таблице (Приложение 1) 27 стран и пять переменных:

• age - позиция в вопросе о глобальном потеплении (1 - активная; 0 - пассивная);
• educ - индекс уровня образования страны;
• gdp - ВВП или валовый внутренний продукт;
• co2 - соответственно, выбросы CO2 в атмосферу.

Обратите внимание на показатели России.

HR-бренд и теорема Байеса

Это пост для себя - тренировочный.
Можно меня попинать - я буду благодарен за критику. К стыду своему совершенно не владею теоремой Байеса. Поэтому решил потренироваться на данных вчерашнего своего поста
HR-бренд: задачка по hr-аналитике
У нас были такие финальные данные

	Готовы рекомендовать компанию	Не готовы
Есть доступ в соц сети	445	109
Нет доступа	94	62

я решил выяснить, какова вероятность того, что у респондента, который готов рекомендовать компанию в качестве работодателя, открыт доступ в социальные сети.
Теорема Байеса выглядит так

В нашем случае расчеты будут выглядеть следующим образом:
(Вероятность готовности рекомендовать)*(% компаний имеющих доступ к социальным сетям) / ((Вероятность готовности рекомендовать)*(% компаний имеющих доступ к социальным сетям) + ((% неготовых рекомендовать среди тех, у кого есть доступ в соц сети)*(1 - (Вероятность готовности рекомендовать)).
Вероятность готовности рекомендовать компанию (см. таблицу) = (445+94) / (445 + 94 + 109 + 62) = 0, 76
% компаний, имеющих доступ к соцсетям = (445 + 109) / (445 + 109 + 94 + 62) = 0, 78
% неготовых рекомендовать среди тех, у кого есть доступ в соц сети = 109 / (445 + 109) = 0, 196
Итого:
(0,76 * 0, 78) / (0,76*0,78 + (0, 196 * (1 - 0, 76) = 0, 925
Т.е. с вероятностью 0, 925 мы можем быть уверены, что у респондента, готового рекомендовать компанию в качестве работодателя, будет открыт доступ к социальным сетям на рабочем компьютере

HR-бренд: задачка по hr-аналитике

Родилась гипотеза в голове (и все тоже исследование hr-бренда), решил ее проверить и вам заодно задачку подкинуть.
ВАЖНО: для решения не нужны знания статистики и посещение моего семинара Аналитика для HR - здесь решение находится скорее в области здравого смысла и применение статистики скорее как дополнительный инструмент.
Ранее я показывал взаимосвязь между hr-брендом и открытостью социальных сетей в компании (см. Как влияет доступ в соцсети на HR-бренд) и связь между hr-брендом и отраслью (см. Зависит ли сила HR-бренда от отрасли). Мы выяснили две вещи:

• Работники значимо чаще готовы рекомендовать компанию в качестве работодателя родственникам и друзьям в случае, если на рабочих компьютерах есть полный доступ в социальные сети
• Работники IT отрасли значимо чаще рекомендуют свою компанию в качестве работодателя.

Гипотеза у меня простая: 

а что, если значимость различий в отрасли обусловлена не спецификой отрасли, а тем, что в IT-компаниях просто чаще открыт доступ в социальных сетях.

Отзыв на книгу: MoneyBall. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире

Прочитал книгу MoneyBall. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире и хотел бы поделиться несколькими мыслями.
По этой книге снят фильм "Человек, который изменил все" с Бредом Питтом в главной роли. Книга, безусловно, отличается от фильма. Фильм - рассказ о голливудском герое, который побеждает несмотря на... Книга даже не о человеке... Даже не о бейсболе... О течении. И Билли Бин - далеко не главный герой. Или точнее, не одиночка.... Победа Билли Бина - результат очень длительного процесса в игре бейсбол, который начался на рубеже 70-80-хх годов в США. В этот период цены на игроков в силу ряда причин стали расти, это вызвало у некоторых людей желание оценить реальный вклад игроков в победу команды (не проводите параллель с HR?).
Угадайте, кто был главным противником использования математики в оценке игры и игроков?

Большие Данные в HR: Мир имущих и неимущих

Очередная статья Джоша Берзина с сайта forbes.com.
У меня двойственные чувства к статье: сколько не говори слово "халва", слаще не становится. Или я не прав? Хочется уже чего-то гораздо больше, чем просто рассказ, что вот где-то все хорошо, а у нас все плохо..... А если Bigdata так хорошо, то почему (согласно данным исследования) это внедрено только у 14 % компаний? Или дело только в том, что старые менеджеры сопротивляются научным подходам? А если не только в старых менеджерах, то в чем еще? Очень хотелось бы получать не банальные цифры - 14 %, а каузальный анализ ситуации на рынке. Т.е. примените, Джош Берзин, BigData в исследовании BigData.
Если не пропало желание читать после такого вступления, то

Большие Данные в HR: Мир имущих и неимущих

Я уже писал много раз о датификации (от англ. Datafication) в HR и Больших данных в HR, где показывал огромные возможности компаний в использовании данных управления персоналом для улучшения операционных показателей деятельности.
На этой неделе мы представили наше исследование в этой сфере за последние два года: более чем 60 % инвестируют в BigData и инструменты аналитики, чтобы сделать принятие решений в HR департаменте основанными на цифрах. Сегодня существует пропасть между «имущими» и «не имущими».

Какие темы популярны у HR

Сразу несколько значений данного поста: это и небольшое маркетинговое исследование, и кейс по аналитике, и занятная информация.

Описание

Я недавно запустил через рассылку с рекламой своего семинара Аналитика для HR. Но помимо рекламы дал несколько ссылок на статьи по теме. Потом посчитал количество переходов с рассылки на эти статьи и подвел результаты в посте Какие темы интересны HR?

Росстат: получение информации и данных

Это пост скорее для самого себя - получил от знакомого спеца ссылки на то, гда и как запрашивать информации в службе Росстат, службе госстатистики
Форма отправки запроса - госстатистика обязана ответить в течение 30 дней
Прямой выход на специалистов - здесь контакты специалистов службы по направлениям
Отдельно публикую контакты отдела
Рынок труда, занятость и заработная плата
Коллеги, какую бы интересную информацию вы бы хотели запросить в службе Росстата?

Скоринговые карты для оценки кандидата при приеме на работу

Вы не применяете скоринговые карты в рекрутинге? Это плохо!
После моего семинара Аналитика для HR один из участников (из кредитной организации) подошел к риск – менеджеру компании, и они (HR и риск – менеджер) заговорили на одном языке.

Что такое скоринговые карты

Влияет ли уровень выбросов в атмосферу на продолжительность жизни?

Несмотря на не HR-ость темы,предлагаю воспринимать это как тренировочный полигон для решения задач в HR
Придумал упражнение для участников семинара Аналитика для HR.
Точнее даже так: в следующем году, наверное, превращу семинар в курс с серией лекций (вебинаров) и с обязательным выполнением самостоятельных заданий.
И нашел неплохую площадку для поиска самостоятельных заданий - сайт госстатистики
Задание такое (это и тем, кто уже прошел семинар по Аналитике):

• проходите на сайт, 
• знакомитесь с тем, 
• какая там статистика содержится, 
• планируете исследование, 
• ставите гипотезы, 
• находите данные, 
• считаете.

Такое задание учит действительно самостоятельно смотреть на данные.
Вот мое сегодняшнее задание для примера (заметьте, сам тренируюсь).