人资行政的数据分析-人力资源数据分析方法.pptx

人资行政的数据分析人力资源数据分析方法Presentername

Agenda介绍数据分析方法总结核心观点数据分析应用

01.介绍人资行政的数据分析方法和应用

数据分析帮助人资行政优化招聘和培训策略优化招聘培训数据分析支持人资决策决策支持通过数据分析识别人资行政工作中的问题和风险问题和风险发现人资行政工作数据重要性人资工作涉大数据

数据分析支持人资决策提供全面客观的数据支持-全面客观的数据支持数据分析全面信息01-发现问题和瓶颈，优化人资行政工作流程数据分析工作流程02-基于数据分析结果，做出明智的决策数据分析支持决策03-数据分析支持决策

员工流失率上升招聘渠道效果不佳员工满意度下降关注员工留存率-关注员工留存率问题数据分析显示，公司招聘渠道中，部分渠道招聘效果不佳。员工满意度下降数据分析揭示问题和趋势数据分析发现趋势

02.数据分析方法人资行政的数据分析方法和应用

统计分析分析和解释数据统计方法分析数据关系和趋势描述和汇总数据描述性统计概括数据特征收集和整理数据方便统计分析的数据收集-收集便于统计分析的数据统计分析：数据解读

员工离职预测通过数据挖掘技术分析员工的个人信息、绩效评估、薪资待遇等因素，预测潜在离职风险。01绩效评估利用数据挖掘技术分析员工的工作绩效指标、培训记录等数据，评估员工的绩效水平。02培训需求分析通过数据挖掘技术分析员工的技能、职位需求、培训记录等数据，确定员工的培训需求和计划。03数据挖掘的应用领域数据挖掘

基于数据的预测模型010203员工流失预测预测员工离职率和时间-预测员工离职概率和时间。优化招聘策略通过分析候选人数据，找出最适合组织的人才，并提高招聘效率。个性化培训推荐基于员工的技能和发展需求，推荐最适合的培训计划，提升员工能力和满意度。机器学习

03.总结人资行政的数据分析方法和应用

数据分析技术的发展人工智能应用利用人工智能和机器学习提高数据分析准确性-提高数据分析准确性。大数据云计算利用大数据和云计算技术处理和存储海量数据，支持更复杂的数据分析任务。可视化交互分析通过可视化和交互分析技术，使数据分析结果更易理解和应用。行业数据分析的发展

数据分析技术的应用数据分析提高管理效率决策支持数据分析提高人资工作效率优化招聘培训数据分析了解员工需求了解员工需求优化人资行政工作

数据分析方法和工具统计学方法提取有效信息统计分析探索数据中的模式和关联规则，发现隐藏的信息和趋势。数据挖掘利用机器学习算法对数据进行预测和分类，提供决策依据。机器学习010203数据分析方法与工具

04.核心观点人资行政的数据分析方法和应用

做出准确和有见地的决策数据分析优化招聘和培训计划提高组织绩效通过数据分析发现问题和风险，优化人资行政工作流程优化工作流程多技术数据分析数据分析技术准确决策见地

学习统计学和数据分析方法统计分析使用数据挖掘技术来发现规律和趋势数据挖掘应用机器学习算法来自动化数据分析机器学习掌握数据分析工具和方法学习应用数据分析

数据分析支持决策统计分析揭示人资行政数据规律-揭示数据规律和趋势数据挖掘利用数据挖掘技术发现人资行政工作中的问题和风险机器学习应用机器学习算法优化人资行政工作流程，提高组织绩效数据分析优化人资

05.数据分析应用人资行政的数据分析方法和应用

优化人资行政工作流程010203优化工作流程根据数据分析结果优化人资行政工作流程分析和挖掘数据使用统计分析和数据挖掘技术收集和整理数据收集各种人资行政相关数据人资流程优化

问题和风险员工流失率预警解决员工流失率上升员工满意度调查和改进措施员工满意度下降数据分析优化招聘计划招聘成本过高发现问题和风险

员工绩效评估了解员工绩效水平和潜在问题01决策支持招聘策略优化通过数据分析改进招聘流程和选择标准02培训需求分析通过数据分析确定员工的培训需求和提升机会03提供决策支持

了解员工需求的重要性员工满意度调查了解员工对工作环境和福利待遇的满意程度职业发展需求分析了解员工对职业发展和晋升机会的需求培训需求评估了解员工对不同培训课程和技能提升的需求了解员工需求

招聘流程的数据分析和优化01优化招聘计划培训需求的数据分析和优化02优化培训计划绩效评估的数据分析和优化03提高员工绩效数据分析应用优化招聘和培训计划

提升组织绩效的关键激励方案优化02优化激励方案以提高员工动力员工绩效评估01评估员工表现和潜力组织结构调整03根据数据分析结果调整组织结构提高组织绩效

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