Share |

пятница, 31 августа 2018 г.

Услуга "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"




Услуга "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"

Услуга "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"
Деятельность HR нельзя рассматривать в отрыве от бизнес-показателей и финансовых результатов. Только в совокупности можно показать ваш вклад как HR-а в деятельность всей компании. 
Сбор и подготовка подобных отчетов занимает продолжительное время, и как правило, первые результаты мы получаем тогда, когда на них уже поздно влиять. Как это можно исправить – реализовать собственные hr-дашборды с необходимой информацией!
Услуга "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"
Под hr-дашбордом понимается набор интерактивных форм, содержащих следующие ключевые метрики:


  • HR-метрики по всем нашим функциям
  • Ключевые бизнес-показатели, на которые мы влияем
  • Финансовые результаты


Содержание услуги  "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI":


  1. Разработка методологии: Выбор метрик, релевантных для вашей организации. Выбор бизнес-показателей, на которые вы влияете (с обоснованием вашего влияния 😊 ). Описание всех методик расчета. Выбор лучших визуализаций для вашей информации. 
  2. Работа с данными: Определение данных, необходимых для расчета. Оценка их достаточности и качества. Рекомендации по сбору недостающих данных.
  3. Реализация дашбордов на базе Power BI: Настройка загрузки данных из разных источников. Построение единой модели данных, визуализация результатов.

Команда: услугу "Создание системы HR-дашбордов на базе Power BI"  реализует команда Бабушкина Эдуарда 

Контакты


четверг, 30 августа 2018 г.

HR-аналитика как тренд (в цифрах)

Тренды тоже можно и нужно оценивать в цифрах. Я сделал простую штуку: посмотрел количество запросов в Яндексе.
Пост не преследует никакой особой цели, просто хочу поделиться информацией, показать как можно использовать маркетинговый инструмент про количество запросов.
И здесь диаграммы говорят сами за себя.

HR-аналитика

HR-аналитика как тренд (в цифрах)

На этой диаграмме:

  • по оси X - время в месяцах;
  • ось Y - количество запросов "HR-аналитика" в Яндексе 
  • цифры на графике - количество запросов в месяц.

Рост числа запросов очевиден: пик в апреле 2018 - 921. Прирост числа запросов за 7 месяцев 2018 года по отношению к 7 месяцам 2017 года составил 36 % (4049 запросов за первые 7 месяцев 2017 года и 5 515 за 7 месяцев 2018 года).

HR-метрики

HR-аналитика как тренд (в цифрах)

Нижняя линия, как вы понимаете, обозначает количество запросов "HR-метрики". Метрики уступают HR аналитике заметно, прирост запросов за первые месяцы 2018 года к 7 месяцам 2017 года составляет 46 % (1019 запросов за первые 7 месяцев 2017 года и 1 492 за 7 месяцев 2018 года).
Но прирост в % цифра лукавая. В % HR-метрики выигрывают (46 % против 36 % у HR аналитики).
Но в абсолютных цифрам прирост HR метрик сильно уступает HR аналитике -прирост 473 запросов против 1 466 у HR аналитики.

Модель компетенций

А теперь давайте посмотрим HR-аналитику на фоне Модели компетенций
HR-аналитика как тренд (в цифрах)

Впечатляет? Модель компетенция как вечные ценности. Прирост в % за 7 месяцев 2018 года по сравнению с 7 месяцами 2017 года составляет всего 9 %, но в абсолютных цифрах это 2 946 или в два раза больше, чем аналогичный прирост у HR-аналитики.



 __________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте




понедельник, 27 августа 2018 г.

Откуда растут ноги у HR-аналитики





Филогенез HR-аналитики. Кросс функциональный анализ HR-аналитики
Пост - ответ на вопрос, из каких функций реально растет HR-аналитика, как функция HR-аналитики сопрягается с другими функциями HR (ВАЖНО: аналогичный анализ можно провести для любой функции HR - пишите, какая функция вам интересна). И в качестве рекламы: такой анализ можно делать в корпоративных опросах: обращайтесь!
А через это мы понимаем, кто и как приходит в HR-аналитику.
Это результат нашего опроса в телеграм канале (в опросе еще можно поучаствовать - это примерно 15 секунд занимает). 
Коллеги, хочу узнать, какой функционал HR представлен у нас в канале. Прошу выбрать до пяти вариантов функционала, который вы исполняете сейчас / исполняли на последнем месте работы (если в поиске работы). Перечень пунктов функционала составлен таким образом, чтобы максимально охватить все стороны деятельности HR, но не имеет никакой структуры – просто максимальное число вариантов функционала. Варианты функционала даются в алфавитном порядке (!!!) и не преследуют цели выделить одни варианты в угоду другим.
  1. HR-автоматизация - Automation
  2. HR-аналитика - Analytics
  3. HR-бренд - Brend
  4. Адаптация - Adaptation
  5. Аттестация - Attestaciya
  6. Бюджетирование - Budgeting
  7. Внутренние коммуникации - Inter communicat
  8. Дистанционное обучение - E learning
  9. Кадровый резерв - Staff reserve
  10. Карьерное планирование - Career plan
  11. КДП - KDP
  12. Компенсации и льготы - Comp&ben
  13. Корпоративная культура - Corp culture
  14. Корпоративные мероприятия - Corp events
  15. Коучинг - Coaching
  16. Мотивация - Motivation
  17. Организационное развитие - Org develop
  18. Организация обучения - Organiz training 
  19. Охрана труда - Ohrana truda
  20. Оценка персонала - Ocenka personala
  21. Проведение обучения (тренер) - Training
  22. Рекрутинг - Recruiting
  23. Стратегия компании - Strategy 
  24. Управление знаниями - Knowledge man
  25. Управление талантами - Talent man 
  26. Управление текучестью персонала - Staff turnover man
  27. Управление функцией HR - HR директор, руководитель - HR HEAD
  28. Управление эффективностью (Performance management) - Performance man 
  29. Штатное расписание - Staff schedule
Примечание: напротив каждого варианта я сразу дал кодировку, как этот вариант указан на диаграмме ниже.
Итого: каждый респондент выбирал до 5 функций, а мы можем посчитать, с какими функциями чаще упоминалась HR-аналитика. 
Откуда растут ноги у HR-аналитики



На этой диаграмме: 
  1. цифра после функции обозначает общее количество выборов этой функции респондентами (Analytics 45 означает, что респонденты 45 раз выбирали hr-аналитику своей функцией). 
  2. Размер и цвет шарика тоже означает количество выборов: от насыщенного красного (рекрутинг) до насыщенного синего (охрана труда и коучинг);
  3. А вот цифра на ребре означает количество совместных выборов респондентами этих вариантов: 12 респондентов выбирали HR-аналитику и рекрутинг, 16 - HR-аналитику и HR-автоматизацию и т.п..
А вот без связи остались следующие варианты:
  1. Дистанционное обучение;
  2. Стратегия;
  3. Коучинг,
  4. Охрана труда;
  5. Управление знаниями.
И если Коучинг и Охрана труда не вызывают удивление (в какой-то степени Стратегия -хотя спорный вопрос, нужна ли стратегам аналитика), то Управление знаниями и Дистанционное обучение огорчают. Я знаю как минимум одного классного аналитика, который вырос из Дистанционного обучения в HR-аналитикаPasha Roberts.
Кстати говоря, сама визуализация представляет подход Organisational Network Analytics и чаще используется для взаимодействия, например команд (см. Как работает команда: анализ внутригрупповых процессов и ролей участников команды), чем для визуализации результатов опроса. 

Относительная связь

Проблема оценки тесноты связи заключается в том, что мы указали абсолютные значения на диаграмме. Но согласитесь, что вес этих связей разный.
  1. HR-аналитика и рекрутинг 12;
  2. HR-аналитика и бюджетирование 13.
  3. Но 12 для рекрутинга (87) составляет 14 % - 12 / 87;
  4. А для бюджетирования (24) это более 50 % - 13 / 24.
И в этом смысле говорить, что рекрутинг и бюджетирование имеют схожие веса в H-анаолтике - неверно. 
Поэтому я решил показать % от общего числа выборов. 



Эта диаграмма - нормализация первой диаграммы, только мне пришлось удалить несколько вариантов ответа, иначе она становилась нечитаема.
Что значат цифры?
  • 87 респондентов выбрали Рекрутинг и 12 из них выбрали также HR-аналитику, 12 от 87 составляет примерно 13 %
  • 12 от 45 (45 - столько выбрали всего HR-аналитику) = примерно 26 %. 
  • Посмотрите на оси HR-аналитика - Рекрутинг: 26 стоит ближе к HR-аналитике, 13 ближе к рекрутингу. 
  • Т.е. 26 % - это вес функции Рекрутинга в HR-аналитике, а 13 % это вес HR-аналитики в Рекрутинге. 
Подозреваю, что у специалистов по Organisational Network Analytics есть более продвинутые аналитики для подобных ситуаций, если вы владеете этим, поделитесь, как можно подать информацию.

Резюме

Таким образом, мы можем составить списки наиболее значимых функций. В HR-аналитике топ 5 функций:
  1. HR-автоматизация - 35 %;
  2. Бюджетирование - 28 %;
  3. Рекрутинг - 26 %;
  4. Компенсации и льготы - 17 %;
  5. Адаптация - 17 %.
HR-аналитика представлена в топ 5 функция:
  1. Бюджетирование - 54 % (больше половины тех, кто указал бюджетирование, указали и HR-аналитику);
  2. HR-автоматизация - 45 %;
  3. Компенсации и льготы - 34 %;
  4. HR-бренд - 22 %;
  5. Мотивация и Штатное расписание - 20 %

Интересные выводы:

  1. Дистанционное обучение вообще не связано с HR-аналитикой никак (надеюсь, что поучаствуют больше респондентов, появятся представители этой функции, но в топ ей уже не выйти);
  2. Оценка персонала находится в жопе самом низу по важности. Только послушайте: Оценка персонала не связана по факту с HR-аналитикой! Это как себе можно такое вообразить? У нас только каждый 12-й спец по оценке персонала занимается HR-аналитикой
  3. Управление текучестью персонала - там же примерно где и Оценка персонала - в жопе самом низу. 
  4. Я не хочу никого обидеть, но Оценка персонала и Текучесть персонала - это корнерстоун HR-аналитики
  5. Теперь понятно, почему "Компетенции - нашефсе". И единицы понимают, про что я вообще пишу в постах типа О валидности (точнее, невалидности) центров оценки
Ну и делайте выводы дальше сами. Напоминаю, что такой анализ можно сделать для любой функции HR. 


 __________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте



пятница, 24 августа 2018 г.

Как стать HR-аналитиком без посторонней помощи



Это мой личный опыт, я не претендую на универсальность. Я хочу только поделиться ресурсами, которые так или иначе мне "вставили" в свое время. По сути - обобщение того, как я сам вошел в HR-аналитику.
Основная цель поста показать, как без семинаров и траты денег войти в профессию HR-аналитика. Если под HR-аналитикой мы понимаем предиктивную аналитику, а не все остальное. И язык программирования R. Все указанные мной ресурсы за исключением книг бесплатны (можно платить за сертификаты курсов, но это необязательно).
Овладев всеми этими ресурсами, вы не станете заместителем бога, но вы точно научитесь выстраивать собственную траекторию: поймете, что вам не хватает, и будете сами искать это.
Я собрал три типа ресурсов:
  1. Книги
  2. Интернет ресурсы
  3. Он-лайн курсы. 

Рекламная пауза

Не забывайте про семинары по HR-аналитике

  1. Семинар - практикум "Аналитика для HR", Москва, 18-19 октября 2018
  2. Семинар-практикум "HR-Аналитика в R", Москва, 19-20 ноября 2018
  3. Семинар BigData для HR-директоров, Москва, 06 декабря 2018
Рекомендую свой он-лайн курс Он-лайн курс "Введение в R для HR" - для тех, кто желает освоить R и погрузиться в HR-аналитику. 

Предисловие

Все, что я указал ниже, годится только для языка программирования R. Сейчас в моде Python. Можете и с него начинать, но помните, что в нем вы не сможете сделать всего, что есть в R. 
Так вот сначала вам надо установить на комп все необходимое



Книги для изучения

Обязательные книги - первые две (первую можно скачать в инете, вторую надо купить 146 %)
1. Крыштановский, А. О. Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS Эту книгу можно погуглить и скачать в электронном виде
2. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
3. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R - справочник
4. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - книга о методологии, рекомендую прочитать ради развития.
5. Работа рулит книга Ласло Бока, на тот момент Вице президент по HR, Google


Интернет ресурсы


  1. Блог про HR-аналитику -  ну извините.
  2. Analytics in HR   - базовый сайт по HR-аналитике, владельцы в Голландии, основная часть статей там. Есть подписка, рекомендую подписаться на этот сайт. 
  3. Сайт Josh Bersin  Джош Берзин один из самых титулованных специалистов. Помимо статей, он ведет иногда вебинары, я считаю, что студнтам стоит посетить как минимум 1 вебинар. 
  4. Ласло Бок, проект автор ушел из Google и создал свой проект, в котором собирает кейсы разных компаний.  
  5. Страница David Green в Linkedin. у него нет определенного сайта, но статьи его очень важны, рекомендую подписаться прямо в сети LinkedIn. 
  6. HR Trend Institute - на понимание общего контекста того, что происходит в HR. 
  7. Блог Мастицкого  один из самых лучших блогов по R на русском языке. 
  8. Биостатистика и язык R - блог Андрея Огурцова, содержит огромное количество полезных постов с кодом.
  9.  R-Bloggers is about empowering bloggers to empower other R users  - не самый актуальный сайт, но периодически стоит заглядывать 
  10. Quick-R  - много базовых технических вещей – просто код в помощь
  11. Stackoverflow - очень важный ресурс. Сайт, где любой аналитик / программист может задать вопрос и получить ответ / помощь (бесплатно). Фишка в том, что вопрос тоже надо уметь задать правильно. Задашь неправильно – получишь люлей. 


Бесплатные он-лайн курсы для самостоятельного изучения




  1. Анализ данных в R (там же вторая часть). Этот курс я не проходил, я проходил курс Статистик ван Принстонского университета, но этот курс уже не дают на курсере, поэтому указанный курс фактически замена. С него можно начинать.
  2. Эконометрика  в этом курсе много математики, но он мастлерн 
  3. The Analytics Edge.  Курс Массачусетского технологического института. Вот этот курс меня сделал hr-аналитиком. Можно ничего больше и указанного не делать, но этот курс пройдите.
  4. Inferential Statistics - здесь важна не столько название курса, сколько преподаватель - Цетинская-Рундель / Mine Çetinkaya-Rundel, увидите ее имя в курсе, обязательно записывайтесь. Она не просто дает много материала, она удивительно понятно умеет доносить материал до студентов. На английском я понимаю лучше, чем большинство русскоязычных преподавателей.
И присоединяйтесь к нашим сообществам


Inferential Statistics






среда, 22 августа 2018 г.

Отзыв о курсе Построение выводов по данным (Московский физико-технический институт, Яндекс)



Отзыв о курсе Построение выводов по данным (Московский физико-технический институт, Яндекс).
Прослушал курс Построение выводов по данным на курсере. Прослушал, потому что я не платил за обучение, не получал сертификат. Курсера предоставляет такую возможность, но при этом ты не можешь сдавать тесты курса, не можешь получать оценки от студентов (некоторые задания там оцениваются учащимися), но можно прослушать видеолекции и решать решать квизы.
Преподаватели курса: Евгений Рябенко и Эмели Драль.
Язык программирования курса: Python.
У меня очень сложное отношение к этому курсу, потому что для меня он состоял из двух частей: приятной и неприятной.
Приятная часть состояла в наличии в курсе кодов на Python для решения задач по выводам на основе данных: А/Б тестингу, критериям Стьюдента, Манн уитни, z  критерия для долей и т.п... С одной стороны не надо копаться в инете, чтобы найти коды, а здесь они очень понятны, ясны и ухоженны, с другой стороны, лекции по колам содержали несколько интересных фишек, про которые раньше не знал, и это обогащает. И это очень замечательно.
Неприятная часть состояла из лекций по теоретической части. Это был поток математики на предельной скорости. Поскольку не тема не новая для меня, то я порой вырывал из этого потока сознания Евгения Рябенко знакомые вещи. Правда, у меня остался вопрос, а зачем нужно было так нагружать математикой слушателей? Подозреваю, что понимать спикера могут только люди с хорошей математической подготовкой либо те, кто уже знаком с темой. Но зачем вторым нужен этот курс? А число первых разве устраивает целям спикеров, если они хотят донести тему до бОльшего числа людей?
И при этом все равно, остаются белые пятна: например, в последней видеолекции Евгений Рябенко рассказывает про линейную регрессию, основной смысл лекции (и всего курса) - содержательная интерпретация результатов. И в регрессии это, конечно, про смысл коэффициентов регрессии. Регрессия строилась на логарифм зарплаты, там коэффициент трактуется как прирост не абсолютной величины, а %. Так вот спикер не дал математического объяснения, почему %, а не абсолютная величина. Это не обвинение, а непонимание. Давайте спишем на то, что я сам не математик, а гуманитарий.
Рекомендую курс для тех, кто

  1. планирует работать в Python;
  2. знает уже основы выводов по данным.

Если вы хотите услышать не поток нефильтрованной математики, а объяснение для людей, то рекомендую курс Inferential Statistics Университет Дька, спикер Mine Çetinkaya-Rundel.
Я этот курс когда-то проходил ранее, мне он показался наиболее адекватным именно с т.з. объяснения / преподавания.



 __________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте



вторник, 21 августа 2018 г.

Обратная связь для HR-директора (типология HR-директоров)



Красивый результат нашего исследования Портрет HR-директора (опрос действующий, и вы можете оставить там свой голос, опрос короткий - на 5 минут).
Базовый вопрос исследования - "Выделите, пожалуйста, несколько (до пяти) наиболее присущих компетенций HR-директору Вашей компании, как это представляется вам. Если Вы сами HR-директор, опишите себя":
  1. Воздействие и оказание влияния
  2. Ориентация на достижение
  3. Командная работа и сотрудничество
  4. Аналитическое мышление
  5. Инициатива
  6. Развитие других
  7. Уверенность в себе
  8. Директивность/Настойчивость
  9. Поиск информации
  10. Командное лидерство
  11. Концептуальное мышление
  12. Понимание компании
  13. Построение отношений
  14. Межличностное понимание
Набор компетенций взят из книги Спенсеров Компетенции в работе. На сегодня выборка респондентов 357 человек. 

Типология HR-директоров

Далее я сделал кластерный анализ, чтобы выявить типы выборов респондентов. Разбил на три кластера (в каждом кластере - компетенции, входящие в кластер в порядке важности):
  • 0 кластер - Понимание компании Аналитическое мышление Командное лидерство Развитие других (точки коричневого цвета на диаграмме);
  • 1 кластер - Командная работа и сотрудничество Понимание компании Развитие других Ориентация на достижение (белые точки);
  • 2 кластер - Воздействие и оказание влияния Уверенность в себе Ориентация на достижение Директивность/Настойчивость (синие).


Обратная связь для HR-директора (типология HR-директоров)
На диаграмме то, насколько кластеры расходятся по смыслам. Заметно, что 0 и 1 кластер сильно пересекаются. Это заметно и по компетенциям, которые входят в эти кластеры. По сути, у нас получилось два разных типа:

  1. Один влияет, уверен в себе, директивен и настроен на достижение (2 кластер);
  2. Другой нацелен на понимание, командную работу, анализ, развитие других (0 и 1 кластер). 


Обратная связь для HR-директора

У нас в исследовании есть коварный вопрос: "Являетесь ли Вы HR-директором компании?". И родилась у меня гипотеза, что HR-директора относят себя и их окружение относят своих HR директоров к разным кластерам.
Обратная связь для HR-директора (типология HR-директоров)




Это сводная диаграмма.

  • В строках у нас HR-директора и не HR директора;
  • В колонках - кластеры;
  • В ячейках - % от суммы по строке.

Интерпретируем так:
  1. Сами HR-директора чаще видят себя в кластере 1 - Командная работа и сотрудничество Понимание компании Развитие других Ориентация на достижение - 40 % от всех HR директоров, поучаствовавших в опросе, относят себя к этому кластеру;
  2. Реже всего HR-директора видят себя в кластере 2 - Воздействие и оказание влияния Уверенность в себе Ориентация на достижение Директивность/Настойчивость - только каждый четвертый 24 % относят себя к такому типу;
  3. А вот почти 40 % окружения HR директоров относят их к кластеру 2 и, соответственно, к влияющим, уверенным в себе, директивным.

И эти различия значимы: Хи квадрат p-value = 0.008889.

Резюме

Мы зафиксировали различие в восприятии HR директорами самих себя и окружения. Это различие могло бы объясняться различием в выборке: например, поучаствовавшие в исследовании HR-директора работают в командных отраслях, а не HR-директора - в директивных. Пришлось проверять и убеждаться, что аудитории в основных параметрах не различаются значимо.

Чем тогда, на ваш взгляд, может быть вызваны эти различия?



понедельник, 20 августа 2018 г.

Что такое DIGITAL HR





Показываю результат голосования в нашем телеграм канале. Посыл для голосования родился из рефлексии над термином DIGITAL HR. Посчитайте, сколько сейчас спикеров говорят про "диджитализацию", и кто дает объяснение тому, что такое DIGITAL HR.
Совершенно понятно, что опрос Что такое DIGITAL HR ответит не на вопрос Что такое DIGITAL HR , а на вопрос с чем больше всего у коллег ассоциируется DIGITAL HR.

Как создавался опрос

Опрос создавали три человека: я, Андрей Мелентьев и Иван Зайцев в группе HR аналитика в телеграме.
Без упомянутых коллег опрос бы точно не состоялся.
Проблема опроса не в том, какие поинты для опроса выбрать. А как вообще построить его? Мы понимали, что на выходе получим ассоциации про то, Что такое DIGITAL HR. Но было непонятно, что закладывать.
В России главный носитель этого термина ХХ, но у них на сайте в словаре DIGITAL HR в качестве определений идут термины: Big Data, Data-driven HR и т.п.
Вставлять эти варианты в опрос - получить ничего. Потому что сначала надо понять, что такое Data-driven HR, а потом уже про диджитализацию.
Мы думали указать все возможные инструменты диджитал HR типа чат ботов, видео вакансий, ERP систем и т.п.., чтобы через них вытащить то, что чаще всего ассоциируется с DIGITAL HR. Но тут мы встали перед тем, что мы с итоге получим? В общем не очень много.
В итоге я психанул, и мы пошли от возможных задач.

Описание опроса

В итоге получился вот такой опрос

Что такое HR DIGITAL
В нашем телеграм канале проходит такой опрос
Коллеги, прошу поучаствовать в опросе. На рынке очередная жаренная тема - DIGITAL HR. Говорят все, но как дошло дело до составления, мало кто смог сказать что-то вразумительное. Спасибо Ивану Зайцеву и Андрею Мелентьеву за помощь в создании этого опросника.

Вопрос к вам такой: с чем из ниже указанного у вас больше ассоциируется понятие "HR DIGITAL"/
Варианты указаны в алфавитном порядке, можно выбрать до трех вариантов (!):
  1. Автоматизация общения с кандидатом (чат боты, видеоинтервью и т.п.)
  2. Автоматизация операций HR (ERP системы, ATC)
  3. Автоматизация отчётности (дашборды, бенчмарк и т.д.)
  4. Автоматизация поиска кандидата (системы поиска/оценки релевантных кандидатов на джоб сайтах, соц сетях и т.п.)
  5. Автоматизация развития работника (рекомендательные системы (карьеры обучения, льгот и т.п.))
  6. Автоматизация совместной работы (организация среды, рабочее место, докуентооборот, сервисы обратной связи и т.п.)
  7. Дистанционная работа (сотрудники работают не в офисе)
  8. Инструменты самообслуживания работника (автоматизация заявок, информационные системы)
  9. Облачные технологии (размещение данных в облаках)
  10. Предиктивная аналитика (прогноз эффективности / текучести персонала и т.п.)
  11. Сервисы благополучия работников (wellbeing)

Результаты

На момент отчета в опросе Что такое DIGITAL HR поучаствовало 195 респондентов

Общий рейтинг

Поскольку у нас в голосовании множественный выбор, то круговая диаграмма не подходит, я делаю гистограмму.

Что такое DIGITAL HR



Тоже самое, но в % от общего числа респондентов
Что такое DIGITAL HR

Проблема анализа

Мы получили общий рейтинг. Это здорово, но мы могли еще вытащить шаблоны / паттерны восприятия HR digital. У нас в опросе был множественный выбор, респонденты могли выбирать по 3 варианта. Мы можем вытащить, что с чем чаще выбирали.

Матрица выборов

Для более комфортного восприятия таблицы я сократил названия вопросов:

  1. Автоматизация общения с кандидатом (чат боты, видеоинтервью и т.п.) - 'candidat';
  2. Автоматизация операций HR (ERP системы, ATC) - 'HR oper';
  3. Автоматизация отчётности (дашборды, бенчмарк и т.д.) - 'dashbord';
  4. Автоматизация поиска кандидата (системы поиска/оценки релевантных кандидатов на джоб сайтах, соц сетях и т.п.) - 'reseach';
  5. Автоматизация развития работника (рекомендательные системы (карьеры обучения, льгот и т.п.)) - 'develop';
  6. Автоматизация совместной работы (организация среды, рабочее место, докуентооборот, сервисы обратной связи и т.п.) - 'together';
  7. Дистанционная работа (сотрудники работают не в офисе) - 'remote';
  8. Инструменты самообслуживания работника (автоматизация заявок, информационные системы) - 'self';
  9. Облачные технологии (размещение данных в облаках) - 'cloud';
  10. Предиктивная аналитика (прогноз эффективности / текучести персонала и т.п.) - 'predict';
  11. Сервисы благополучия работников (wellbeing) - 'wellbeing'.
Что такое DIGITAL HR



На этой диаграмме показано, как часто с одним вариантом респонденты выбирали другой вариант.

  • На пересечении варианта самого с самим стоит единица - это физически лишено смысла, звучит так: вместе с этим вариантом респондент выбрал в 100 % случаях его же.
  • Посмотрите на предпоследнюю строку "predict". Вместе с этим вариантом (Предиктивная аналитика) чаще всего выбирали вариант "HR oper" (Автоматизация операций HR ) - в 64 % случаев. Т.е. респондент, который выбирал вариант Предиктивная аналитика, в 2/3 случаев выбирал и вариант автоматизации операций HR. И в 40 % случаев респонденты выбирали с предиктивной аналитикой автоматизацию отчетности;
  • Посмотрите на предпоследнюю колонку (тоже "predict"). Это показатель того, как часто Предиктивную аналитику выбирают после других вариантов. Чаще всего Предиктивную аналитику выбирали в паре с Автоматизацией отчетности. Если респондент выбирал Автоматизацю отчетности, то почти в каждом втором случае респондент выбирал и Предиктивную аналитику. А вот реже всего Предиктивная аналитика шла в паре с Автоматизация поиска кандидата и Автоматизация общения с кандидатом.
  • Отсюда рождается гипотеза о двух смысловых центрах HR digital: Предитивная аналитика vs Автоматизация отношений с кандидатом. 

У вас, безусловно, могут быть свои объяснения, хотел бы их услышать. Могу предложить вот такой вариант визуализации.
Что такое DIGITAL HR





  • На данном графике HR DIGITAL диаметр круга и цвет обозначают количество выборов респондента: насыщенный красный и самый большой диаметр у варианта "Автоматизация операций HR" / "HR oper". 
  • Толщина линий обозначает количество совместных выборов. На самой линии указана сумма этих выборов - кликните на картинку, чтобы увеличить. 

Красиво, правда?

Кластерный анализ

Давайте применим еще один метод вычленения смыслов DIGITAL HR.
Что такое DIGITAL HR





На этой диаграмме показаны три кластера (это лучший выбор с т.з. метрики Силуэта). Кластеры такие:

  1. 0 Предиктивная аналитика Автоматизация операций HR Автоматизация отчётности - машина отнесла 57 респондента к этом кластеру;
  2. 1 Автоматизация операций HR Автоматизация общения с кандидатом Автоматизация развития работника - 104 респондентов;
  3. 2 Автоматизация общения с кандидатом Автоматизация поиска кандидата Автоматизация отчётности - 32 респондентов.

Обратите внимание: 0 кластер достаточно четко отделяется от двух других. Наличием в этом кластере Автоматизация общения с кандидатом и Автоматизация поиска кандидата.
Кстати говоря, в первом факторе по PSA Автоматизация общения с кандидатом входит с коэффициентом корреляции 0, 81, Автоматизация поиска кандидата - 0, 56. Во втором факторе Автоматизация отчётности  - 0, 8, Предиктивная аналитика - 0, 53.

Резюме

Вы можете не соглашаться с моими выводами. Но. Мы вычленили три смысловых центра HR digital.

  1. Автоматизация отношений с кандидатом (Автоматизация общения с кандидатом  +Автоматизация поиска кандидата) - это самый мощный смысловой центр HR digital, это логично, поскольку представляет главную функцию HR - рекрутинг;
  2. Автоматизация операций HR - несмотря на то, что этот поинт сам по себе занял первое место, как смысловой центр он второй. Хотя по эмоциям он на первом - это "Плач ярославны HR". И его второе место только потому, что с этим вариантом выбирали уже "что попало", а часто этот вариант выбирали один. 
  3. Предиктивная аналитика. Для меня неожиданно, что этот вариант вообще показал неплохой вариант. И в одиночном разряде (третьем место). И как смысловой центр HR digital. 




__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте




четверг, 16 августа 2018 г.

Про проект Карьерные лифты




После начала занятий аналитикой не люблю писать посты в эпистолярном жанре, но позицию иногда хочется свою высказать.
Недавно РБК рассказала о проекте «Карьерные лифты». Цитирую статью: «В нацпроект «Образование» добавили новую программу стоимостью почти 5 млрд руб. — «Социальные лифты». В ее рамках в России будет формироваться управленческая элита». Инициатором проекта выступил Сергей Кириенко: «Проект отражает видение администрации президента в области формирования управленческой элиты страны».
Из статьи можно догадаться, что администрация президента позитивно оценила состоявшийся конкурс «Лидеры России» и теперь хочет его масштабировать на другие уровни.
Я хочу покритиковать проект в двух аспектах: 1) техническом и 2) методологическом.


Технический аспект

Каков был результат конкурса «Лидеры России»: "Конкурс «Лидеры России», победители которого продолжают учиться в «школе Кириенко» в РАНХиГС и впоследствии назначаются губернаторами и министрами — это тоже часть «социальных лифтов»."
Т.е. "Лидеры России" это кадровый резерв на губернаторов. Отсюда простая схема того. как бы стоило организовать конкурс: 
  1. измерить нынешних губернаторов (а также их заместители, поскольку речь скорее о постах заместителей, чем самих губернаторов) с помощью тех инструментов, которые применялись в конкурсе "Лидеры России" (тот же самый тест управленческого потенциала), 
  2. отранжировать этих людей по степени успешности, 
  3. построить уравнение регрессии,
  4. понять, насколько данные инструменты позволяют прогнозировать успешность губернатора (у меня есть сомнения в пользе тестов по географии и теста управленческого потенциала), 
  5. если уравнение регресси дает хоть сколько нибудь значимо, применять эти инструменты на выборке подавших заявки кандидатов.

Это было сделано? нет, конечно! Технически это реализуемо? Вполне!
Мне возразят, что им (власти) нужен губернатор нового типа. Такого типа нет среди нынешних губернаторов. Этот аргумент очень легко отвергается: в этом случае применение любых инструментов в принципе бессмысленно, поскольку никто не знает, каким будет образ успешного губернатора, кроме господа бога. И если мне провайдеры скажут, что они владеют таким божественным провидением, то это легко проверить: пусть они своим божественным провидением определят образ успешного нынешнего губернатора, а потом мы проверим с помощью регрессии, насколько они совпадают. И когда они обосрутся не попадут в расчетах, можно будет сэкономить бюджетные деньги на их инструментах. 
Резюме: все, что описал выше, стандартная задача по машинному обучению. И не применяют ее не только по причине не знания или каких-то технологических и/или методических ограничений, а еще в силу того, что организаторы разочаруются в инструментах отсева кандидатов: модель получится слабая, и встанет вопрос, что с этим вообще делать? А от 80 % инструментов оценки придется отказаться в силу их полной неспособности дифференцировать успешных и не успешных кандидатов. 
Таким образом, можно утверждать, что даже чисто технически процедура далека от современных технологий.


Методологический аспект 

Проблема "свежей крови"

Какую глобальную проблему призван решить конкурс "Карьерные лифты" / "Социальные лифты"? Это проблема сменяемости власти, обновления аппарата, проблема "свежей крови". Опыт застоя в период правления Л.И. Брежнева показал, что советского режима есть явные проблемы. Что явилось одной из причин развала Советского Союза. Россия в ее современном виде имеет туже самую проблему. 
В демократических странах проблема сменяемости власти решается естественным путем: через выборы. Меняются команды управленцев, приходит "свежая кровь", новые идеи и т.п.. 
Насколько возможно обновление власти и кадров при полной несменямости верхушки власти - это вопрос. 
Главный же вопрос в другом: как в системе, которая, простите, протухает, найти каналы (Карьерные лифты), которые обеспечат приток свежей крови?
Если вся система работает на затухание, то с чего вдруг Карьерные лифты будут работать замечательно? 
Поясняю на пальцах: на мероприятие тратятся хорошие деньги, провайдер инструментов оценки кандидатов заинтересован в освоении бюджета. Ели его инструмент, мягко скажем, не очень хорош, будет ли заинтересован в объективной оценке (а объективная оценка заключается в отказе от его инструмента) кандидатов? Я в этом сомневаюсь. В этой системе действуют те же законы: освоение бюджетов, борьба за место у кормушки и т.п... А вместо реальных результатов - пыль в глаза.
И истинные интересы проекта Карьерные лифты не будут достигнуты. 

Трудно быть богом

Про проект Карьерные лифтыКириенко является поклонником системо-мыследеятельностной методологии Щедровицкого. Для кого-то это направление известно как организационно - деятельностные игры (ОДИ).  
Вспоминаем идею прогрессорства братьев Стругацких. Идея социальной инженерии, которая может преобразить Мир по замыслу инженеров. 
Поэтому для меня лично совершенно не удивительно, что автором проекта Карьерные лифты выступил именно Кириенко. 

В этом месте возникает самая сложная проблема: а кого мы понимаем под лидерами? Вполне допускаю, что "лидеры" это в понимании Сергея Кириенко это заместители губернаторов. Ну просто по статусу они лидеры. Тогда и спорить не о чем.

Но мне бы хотелось напомнить / рассказать об одной истории отбора лидеров именно в методологии организационно - деятельностных игр, поклонником которой является Кириенко. 

Выборы директора РАФ

Про проект Карьерные лифты
Виктор Боссерт
В 1987 году в Советском Союзе в самом разгаре шла перестройка, и на Рижской автомобильной фабрике решили провести выборы генерального директора. Методологи сделали, как я понимаю, единственно вернуб вещь: не мешали ситуации развиваться так, как она развивалась в естественной среде: кандидаты на пост генерального директора ходили по заводу, узнавали о проблемах завода, собирали вокруг себя команды единомышленников. 
Переломным моментом стал день, когда местный комитет КПСС (была такая организация) предложил всем кандидатам подписать какую-то бумагу. Я сейчас уже точно не помню сути, но что-то про то, что кандидаты позволяли себя выбирать в генеральные директора, в первую очередь, партийному комитету, а потом уже коллективу завода. За детали я не ручаюсь, но смысл в том, что кандидаты подчинялись воле парткомитета. 
Так вот из всех кандидатов на пост генерального директора РАФа только двое отказались подписывать бумагу парткомитета, а, точнее, петь под дудку партии. Этими двумя были Виктор Боссерт и Горбунов (имя забыл). 
И так вдруг случилось "неожиданно", что остальные кандидаты очень быстро отсеялись, а эти двое продолжили борьбу. Генеральным директором в итоге стал Виктор Боссерт. 
И если проводить параллели выборов генерального директора РАФа с проектом Карьерные лифты, то не выступает ли администрация президента и Кириенко в виде того самого парткомитета? Не кажется ли, что лидеры это такие чуваки, которые не очень то готовы к воспитанию? Мне всегда казалось, что лидеры сами ставят себе цели и идут к их достижению. И классным результатом внедрения Карьерных лифтов был бы результат, при котором команда Карьерных лифтов устроила бунт. И создала бы что-то свое. Но кто-то допускает мысль, что это нужно Кириенко?
И "лидеры" теперь ради попадания в финал конкурса будут заняты не продвижением своих идей, а поиском правильных ответов на вопросы теста управленческого потенциала. Я это могу судить по тому, что за последние месяцы увеличился поток по поисковому запросу "пройти pif", "ответы к тесту управленческого потенциала" и т.п..
Вам нравятся такие "лидеры"? Мне - нет. 





понедельник, 13 августа 2018 г.

Чем отличается российский менеджмент от западного (с т.з. подчиненных)







Результат нашего исследования Ключевые факторы эффективности и текучести персонала.
Если Вы не любите копаться в аналитических выкладках, сразу переходите к последнему пункту Резюме.

Описание дизайна

Сразу хочу предупредить: я беру в исследовании только компании на территории России.
Напомню, что респонденты заполняют анкету об одном из своих мест работы. Вопросы от даты приема до даты увольнения.
В опросе есть вопрос "Являлась ли компания филиалом иностранной компании", и я с помощью этого вопроса выделаю две подвыборки:

  1. Российские;
  2. Западные компании (головной офис находится в Европе или Северной Америка).

Далее я беру вопросы отношения подчиненного и руководителя:

  1. Как часто Ваш руководитель давал (дает) Вам обратную связь
  2. Критиковал (критикует) ли Вас руководитель в присутствии других?
  3. Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения?
  4. Проявлял (проявляет) ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии?
  5. Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя

И по каждому из вопросов я смотрю различия между российскими и западными компаниями. Т.е. мы можем выявить, чаще ли менеджеры западных компаний дают обратную связь, чем менеджеры российских компаний, и т.п....
Общее количество респондентов таково:

  1. 966 представители западных компаний;
  2. 4 335 российские.

Результаты

Далее по каждому вопросу.

Обратная связь

Как часто Ваш руководитель давал (дает) Вам обратную связь
Как часто Ваш руководитель давал (дает) Вам обратную связь

И первый сюрприз.

  • Российские менеджеры чаще дают ежедневную обратную связь (каждый пятый менеджер ежедневно дает обратную связь - заучили коучи?), а западный только каждый десятый дает ежедневную обратную связь;
  • Зато западные менеджеры чуть чаще дают еженедельную обратную связь (29 % против 24, 6 % у российских);
  • И еще чаще западные манагеры дают обратную связь реже, чем в неделю (44 % против 36 %).

В России появилась первая магистерская программа "HR-аналитика"!





Коллеги, с удовольствием представляю пресс релиз о появлении в России первой магистерской программы "HR-аналитика".
Инициатором программы выступила HR-служба компании "Татнефть".
Это очень важный шаг в развитии зрелости HR-сообщества. Я буду обязательно информировать о том, как проходит обучение.

Пресс релиз


Начальник управления по работе с персоналом Публичного акционерного общества «Татнефть» Андрей Глазков рассказал об открытии первой в России уникальной магистерской программы «HR-аналитика» по целевому заказу и при финансовой поддержке крупной нефтяной компании Татарстана на базе Альметьевского государственного нефтяного института (АГНИ). Программа призвана решить множество практических задач, соответствующих духу времени, но основная ее цель – поддержка главного современного вектора развития всех крупных российских и международных компаний.

Судя по последним данным, инвестиции в HR-аналитику растут, однако вместе с тем повышается и процент компаний, недовольных уровнем подготовки своих сотрудников, обладающих недостаточными знаниями и навыками для использования HR-аналитики.

За решение этой проблемы взялись в нефтяной столице Татарстана, разработав магистерскую программу, не имеющую аналогов в России. Двухлетнее очное обучение будет построено на таких основных дисциплинах, как «Современные системы управления персоналом», «Стратегический менеджмент в HR», «Социальный компьютинг», «Предиктивная аналитика», «Управление эффективностью компании. Стоимостное мышление», «Прикладная HR-аналитика. Практика проектной деятельности». Модульная составляющая обучения вкупе с топ-менеджментом «Татнефти» в роли преподавателей и ведущими практиками в области HR-аналитики сделают данную магистерскую программу максимально эффективным и полезным процессом получения знаний для выпускников специалитета и бакалавриата.

Результаты обучения будут измеряться, в первую очередь, теми самостоятельными проектами, которые будут выполнять магистранты по решению прикладных задач Компании с помощью HR-аналитики.

Что касается условий обучения магистрантов программы «HR-аналитика», помимо повышенной по сравнению с другими учебными заведениями стипендии, студенты получат уникальную возможность устроиться в компанию на период обучения, а лучшие из них в последующем станут сотрудниками ПАО «Татнефть», входящей в топ-5 нефтегазовых компаний России. Также немаловажно, что для первой волны обучающихся по уникальной магистерской программе будут доступны места в комфортабельном общежитии АГНИ.

Электронный адрес Управления по работе с персоналом ПАО «Татнефть» им.В.Д. Шашина personal@tatneft.ru 



воскресенье, 12 августа 2018 г.

В IT отрасли на одного работника приходится больше HR, чем в других отраслях?





Данный пост написан на основе данных опроса Портрет HR-директора.
В нашем опросе есть вопросы про размер HR службы и размер компании (общее количество работников):

  1. "Количество подчиненных HR-директора (размер HR-службы) - укажите число работников службы HR - можно приблизительно";
  2. "Размер компании (количество работающих) - укажите число работников компании, хотя бы приблизительно".

Операцией деления мы можем получить данные, сколько работников компании приходится на одного HR. В разрезе по отраслям получается вот такой результат.

В IT отрасли на одного работника приходится больше HR, чем в других отраслях?

Для тех, кто не умеет данный тип диаграммы, пост Как читать диаграмму boxplot (ящик с усами).
Ось X - отрасли (я взял самые популярные отрасли),
Ось Y - отношение количества работников к количеству hr-специалистов.
Заметно, что в Банках, Производстве и Ритейле это отношение почти одинаково и составляет примерно 100 работников на 1-го hr-специалиста.
IT отрасль сильно выбивается из этого ряда: на одного hr-а в IT отрасли приходится примерно 60 айтишников.

В нашем телеграм канале проходит опрос "Сколько в среднем (медиана) работников приблизительно приходится на одного hr-специалиста по всем отраслям на пост советском пространстве". На момент написания поста медианное значение составляло 103 работника на одного hr-специалиста. Но я не могу утверждать, что это значение можно принимать как корректное: убирая в сторону аргументы типа "кого называть HR", я скажу, что у нас явно скошенная выборка: это компании, где HR умеют пользоваться интернетом, Линкедином, телеграмом, ИМХО, это смещает нашу выборку. 

Какие могут быть гипотезы:

  1. IT отрасль более сложная, для ее обслуживания требуется больше HR специалистов;
  2. IT отрасль по количеству работников значимо меньше других отраслей, а отношение работников к числу hr-специалистов изменяется нелинейно, поэтому отношение работников к hr-специалистам определяется размером компании. 
  3. Добавьте свою гипотезу 

Препроцессинг данных: если часть переменной категориальная, часть числовая (с кодом в R)



90 % работы аналитика это извлечение и препроцессинг данных. Хочу поделиться, как я решил одну проблему, которую сам себе же и создал.
Самый пост технически не сложный, но, надеюсь, фишки кода препроцессинга будут оценены теми, кто работает в R. Ну и саму логику решения задачи:)

Препроцессинг данных: если часть переменной категориальная, часть числовая (с кодом в R)

Проблема

  • В моем опросе Портрет HR-директора (кстати, поучаствуйте) есть такие вопросы "Количество подчиненных HR-директора (размер HR-службы) - укажите число работников службы HR - можно приблизительно"
  • "Размер компании (количество работающих) - укажите число работников компании, хотя бы приблизительно". 
Изначально эти вопрос представлял собой тип вопроса "one choice" - респондент выбирал один вариант из нескольких предложенных (далее буду показывать на примере вопрос о размере HR службы):
  • 'ни одного'
  • 'от 1 до 3' 
  • 'от 4 до 10' 
  • 'от 11 до 30' 
  • 'более 30'

четверг, 9 августа 2018 г.

Нужно ли более возрастных работников реже благодарить?





Тема recognition одна из самых моих любимых. Это едва ли не самый важный фактор текучести, см. только малую часть постов в нашем блоге

  1. Как признание заслуг подчиненного влияет на удержание талантов (результаты западных исследований) - это мнение Берзина
  2. Почему подчиненные уходят от руководителей
  3. Recognition: как признание заслуг подчиненного влияет на удержание талантов (результаты нашего исследования)


Сегодня я хочу рассмотреть связь частоты благодарности  возраста, и как это связано с брендом.

Проблема 

Нужно ли более возрастных работников реже благодарить?

На диаграмме результаты нашего опроса Ключевые факторы эффективности и удержания персонала (по прежнему жду вашего участия в опросе и делаю за этой индивидуальный отчет по зарплате)
У нас есть вопрос в исследовании "Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения" (справа верхним регистром я показал, как сократил вопрос для отображения на диаграмме - для экономии пространства):

  1. Да, практически все достижения были отмечены моим руководителем - ВСЕ;
  2. Если не все, то многие- МНОГИЕ;
  3. Получал лишь изредка - ИЗРЕДКА;
  4. Нет - НЕТ,

На диаграмме показана связь между частотой благодарности со стороны руководителя и возрастом работника.
Если Вы не помните / не умеете читать диаграмму боксплот, вам сюда
Как читать диаграмму boxplot (ящик с усами)
Заметно, что чем старше работники, тем их реже благодарят (различия значимые).
Т.е. мы показали, что с возрастом работник получает меньше благодарностей со стороны руководителя.
Нормально ли это? Снижается ли потребность в благодарностях у более зрелого работника? Нужно ли его меньше благодарить?

Дизайн исследования

Нужно ли более возрастных работников реже благодарить?

На этой диаграмме показана связь между благодарностью руководителя и готовностью рекомендовать компанию. Например, среди тех подчиненных, которых руководитель благодарит за все заслуги, % готовых рекомендовать составляет 86 %. Если же руководитель вообще не благодарит, то % готовых рекомендовать составляет всего 42 %.
Гипотеза моя проста: если у более зрелых работников снижается потребность в благодарности, то уровень готовности рекомендовать не будет снижаться с возрастом. Если же это не так, что среди более возрастных работников уровень готовности рекомендовать компанию будет ниже.

Результат

Нужно ли более возрастных работников реже благодарить?

На этой я показываю связь возраста и готовности рекомендовать. p-value = 2.682e-05.
Да, действительно, более возрастные работники значимо реже рекомендуют своего работодателя.
Но нам необходимо посмотреть не в целом по возрасту, а взять



Нужно ли более возрастных работников реже благодарить?



На этой диаграмме показана связь между возрастом и благодарностью руководителя в разрезе готовности рекомендовать. Читать надо так:
  • Первый боксплот "Да.нет" обозначает: "Да" - готов рекомендовать компанию, "все" - все заслуги были отмечены руководителем;
  • Второй боксплот "Да.нет" обозначает: "Нет" - готов рекомендовать, "все" - все заслуги были отмечены руководителем.
  • Эти два боксплота показывают всех, у кого руководитель отмечает все заслуги, но одни готовы рекомендовать, другие не готовы рекомендовать.
  • Цветом обозначается пара, объединенная по признаку благодарности руководителя, т.е. розовым цветом обозначены все работники, чьи заслуги всегда отмечались руководителем, зеленый цвет обозначает всех, у кого многи заслуги отмечались и т.п..

Если гипотеза о том, что у возрастных работников потребность в благодарности снижается верна, то мы должны ожидать значимых различий в каких их цветовых пар.  Возможны два варианта поведения:

  1. Например, в последней цветовой паре (те, кто не получают благодарности), готовые рекомендовать могли бы иметь более высокое медианное значение по возрасту: если им с возрастом до лампочки благодарность руководителя, значит, они могли бы рекомендовать чаще. Но эта гипотеза сразу отметается. Заметно, что медианный возраст готовых рекомендовать в последней паре не выше, чем не готовых рекомендовать.
  2. А вот более интересный результат: в первой цветовой паре у работников (у кого все заслуги отмечаются) правый боксплот мог бы показывать более высокие значения. Т.е. если возрастного подчиненного хвалить, то у него это может вызвать скорее негатив., чем готовность рекомендовать компанию. И обратите внимание: это очень похоже на правду!!! Правый боксплот имеет более высокое медианное значение: если для готовых рекомендовать и получающих все благодарности от руководителя медиана возраста 32 года, то не готовых рекомендовать - 37!!!! 

И самое интересное: Тест стьюдента показывает p-value = 0, 02.
А счастье было так близко!
Мы не забываем про поправку для множественных сравнений. Я использую в нашем случае поправку Тьюки, а более мощная, чем поправка Бонферрони.
                                      p adj
Нет.все-Да.все                 0.2184000
Нет.многие-Да.многие    0.7931134
Нет.нет-Да.нет                 0.8996896
Нет.изредка-Да.изредка  0.9999999

Эта таблица показывает, что в каждой цветовой паре нет значимых различий. 

Резюме:

В свете параметра HR-бренда - готовности рекомендовать компанию - мы не нашли аргументов, почему более возрастных работников стоило бы благодарить реже.
Нет, связь между готовностью рекомендовать компанию и благодарностью руководителя у более возрастных подчиненных проявляется в той же степени, что и у более молодых подчиненных.
Поэтому руководителям можно порекомендовать следующее: если вы хотите, чтобы вашу компанию рекомендовали чаще, не забывайте хвалить более возрастных работников!

Примечания:
я допускаю, что в моей логике могли быть ошибки, прошу указать мне на них;
мы проверили только один параметр - готовность рекомендовать компанию. Допускаю, что по другим параметрам ситуация может быть другой.



__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте







Популярные сообщения