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人力资源数据分析与决策作业指导书

TOC\o1-2\h\u4535第1章人力资源数据分析基础 4

234491.1数据分析在人力资源管理中的作用 4

135661.1.1提高招聘效率：通过对招聘数据的分析，可以优化招聘流程，提高招聘效率，降低招聘成本。 4

4831.1.2优化员工配置：数据分析有助于了解员工的能力、特长和潜力，从而实现员工与岗位的合理配置，提高组织绩效。 4

218681.1.3评估培训效果：通过对培训数据的分析，可以评估培训效果，为培训内容的调整和优化提供依据。 4

71281.1.4提升员工满意度：通过对员工满意度数据的分析，可以找出影响员工满意度的关键因素，从而制定有针对性的改进措施。 4

303181.1.5促进人力资源规划：数据分析有助于预测人力资源需求，为人力资源规划提供科学依据。 5

190221.2数据分析的基本概念与工具 5

72201.2.1基本概念 5

52801.2.2工具 5

74101.3人力资源数据来源与处理 5

152131.3.1数据来源 5

217861.3.2数据处理 5

5732第2章数据分析方法与技术 6

78112.1描述性统计分析 6

320942.1.1频数分析与百分位数 6

106432.1.2均值、中位数和众数 6

325952.1.3标准差与方差 6

43242.1.4最大值、最小值和极差 6

322402.1.5偏度和峰度 6

7722.2inferential统计分析 6

150562.2.1假设检验 6

315502.2.1.1单样本t检验 6

29962.2.1.2双样本t检验 6

24372.2.1.3方差分析（ANOVA） 6

217952.2.2相关分析 6

273992.2.2.1皮尔逊相关系数 6

100712.2.2.2斯皮尔曼相关系数 6

327412.2.2.3克朗巴哈系数 6

305742.2.3回归分析 6

205192.2.3.1线性回归 6

325582.2.3.2多元线性回归 6

84302.2.3.3逻辑回归 6

245462.3数据可视化技术 6

256942.3.1条形图与柱状图 7

187072.3.2饼图与环形图 7

250662.3.3折线图与曲线图 7

108022.3.4散点图与气泡图 7

86722.3.5热力图与地图 7

282722.3.6雷达图与箱线图 7

159742.4高级数据分析方法简介 7

318162.4.1主成分分析（PCA） 7

33952.4.2聚类分析 7

160252.4.2.1Kmeans聚类 7

289812.4.2.2层次聚类 7

274482.4.3时间序列分析 7

221712.4.4文本挖掘与情感分析 7

70072.4.5机器学习与人工智能算法简介 7

160562.4.5.1决策树 7

113782.4.5.2支持向量机（SVM） 7

56042.4.5.3神经网络与深度学习技术 7

214742.4.5.4集成学习方法（如随机森林、梯度提升决策树等） 7

13405第3章员工招聘与配置数据分析 7

264273.1招聘需求分析 7

98883.1.1预测未来人才需求 7

86143.1.2制定招聘计划 8

3583.1.3评估招聘效果 8

149423.2招聘渠道效果评估 8

263043.2.1招聘渠道分析 8

317213.2.2招聘渠道优化 8

196923.3人才配置优化 8

189743.3.1岗位分析与调整 8

237523.3.2人才培养与激励 9

136203.3.3人才流动与优化 9

11555第4章人才培训与发展数据分析 9

272484.1培训需求分析 9

23514.1.1基于岗位胜任力的培训需求识别 9

59374.1.2员工绩效与培训需求关联分析 9

91834.1.3培训需求预测与规划 9

146954.2培训效果评估 9

263724.2.1培训效果评估指标体系构建 9

288604.2.2培训效果数据分析方法 9

174954.2.3培训效果跟踪与反