19-й выпуск статей по hr-аналитике на английском.
Предыдущий, 18 выпуск, статей на английском по HR-аналитике вы найдете по ссылке Статьи по hr-аналитике на английском 18
Итак,
На этом на сегодня все, хотите следить оперативно за интересными ссылками, лайкните нашу страницу в фейсбуке Блог про HR-аналитику.
Предыдущий, 18 выпуск, статей на английском по HR-аналитике вы найдете по ссылке Статьи по hr-аналитике на английском 18
Итак,
- Data: Referrals Strongly Impact Retention and Depend on Employee Performance - "простенький", но потрясающе важный кейс про оценку реферальных программ от компании Тесла. "Простенький" кейс потому, что для реализации этого кейса не надо строить нейронные сети, deep learning и т.п., не нужно выуживать информацию из социальных сетей, все на поверхности, методы анализа на уровне студентов психфака. Но кейс от компании Тесла, а не от российской компании. Коллеги, ну когда уже?
- Five people analytics strategy essentials for 2017 - Michael Carty резюмирует стратегические принципы развития HR-аналитики на 2017 год. Для нас это выглядит слишком революционно, читайте, например, второй принцип "Put people analytics at the centre of what HR does". Для нормальных компаний это нормальный принцип: как в науке любой вывод должен базироваться на статистическом анализе, так любое HR решение должно базироваться на hr-аналитике.
- 3 Ways Data Shapes the Talent Strategy at Tesla, Chevron, and LinkedIn - это статья включает вышеприведенный кейс от Теслы, но также дает представление про кейсы по аналитике талантов от Chevron и LinkedIn.
- Who’s Who in People analytics - если вы хотите читать западных hr-аналитиков напрямую, через twitter, то в этой статье вы узнаете список популярных западных hr-аналитиков, сможете подписаться на twitter аккаунты.
- Surveys should be mostly open text - Andrew Marritt обосновывает применение текста в опросах, приводит интересные данные одного исследования.
- Key to analyzing your employee's performance? Data Velocity - интересный заход от Richard Rosenow, но если управление эффективностью не критиковал только ленивый, то Ричард в отличие от многих, видит свет в конце туннеля, и решение это опять в инструментах машинного обучения.
На этом на сегодня все, хотите следить оперативно за интересными ссылками, лайкните нашу страницу в фейсбуке Блог про HR-аналитику.
Комментариев нет:
Отправить комментарий