Share |

среда, 24 августа 2016 г.

Статьи по hr-аналитике на английском 6

Шестой выпуск просто сказочный на материалы оказался. Боюсь загадывать, но самый лучший, наверное.
Предыдущий выпуск здесь Статьи по hr аналитике на английском - 5. Через эту ссылку вы ко всем предыдущим постам перейдете.
Сегодня представляю статьи

  1. 13 People Analytics Ideas to Get you Started - Трейси Смит показывает перечень задач по HR-аналитике, с чего можно начинать. Хотя я бы сказал, что это и начало, и середина. Если вы этот перечень осваиваете, то можно сказать, вы достигли много в аналитике. 
  2. Predictive analytics in HR: Tutorial and 7 case studies - можете прочесть только эту статью, но прочтите обязательно. Это очень крутая статья с т.з. объяснения механизмов аналитики "на пальцах". Если вы понимаете такие статьи, вам не надо ходить на мой Семинар BigData для HR-директоров. В статье очень ясно, полно показываются алгоритмы и принципы анализа и дается несколько кейсов конкретных компаний. И на сам ресурс обратите внимание: ребята сделали классный ресурс по hr-аналитике. Не хуже, чем мой блог)))
  3. After Big Data: Is Your HR Team Prepared for the Future of Technology? - короткая, но емкая статья, а что дальше? Мне она точно интересно, посколько я вижу горизонты, а здесь мне их раздвигают.
  4. What Drives Employee Turnover? Part 2 - там же часть первая. Очень крутая статья, потому что автор перечисляет драйверы - предикторы - факторы, кому как нравится, текучести. Это то, от чего собственно надо отталкиваться в своих собственных исследованиях. Просто берите и начинайте работать по этим факторам. Не уверен, что у вас получатся аналогичные результаты. У автора, например, семейный статус и наличие детей влияют на текучесть, а я показал несколько раз (см. Неженатые мужчины старше 35 лет как фактор риска для работодателя и Удерживает ли мужчину в компании наличие детей), что нет). На тему этой статьи читайте продолжение Мифы текучести персонала
  5. Use Case for HR: Retaining your valuable employees - в этой статьей Watson Analytics себя рекламирует, но статья полезна тем, что там есть датасет в excel с реальными данными, которые вы можете самостоятельно проанализировать!

Удачи!
коллеги, если вам такие мои статьи нужны, напишите в комментах, чтобы я продолжал, ок? Я трачу время, не хочется тратить его в пустую

Комментариев нет:

Отправить комментарий