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                  必讀:HR如何在不成為數據專家的情況下提高自己的分析能力

                  2019年07月27日 6420次瀏覽


                  How you can improve your analytical abilities without become a data expert

                  本文的作者是來自猶他州立大學的Mike Ulrich教授,ThinkTank學術負責人和Victory Through Organization的作者。

                  人力資源分析不僅僅與分析有關 - 您可以在不成為數據專家的情況下提高分析能力。

                  我曾經與一支訓練有素的統計人員和人力資源教授一起從事人力資源分析項目。我們的目標是梳理數十萬個觀察結果,以預測員工選擇的健康保險計劃。
                  在我們的第二次每周會議開始時,一位統計學家同事順便提到她的機器學習算法找到了一個變量,它解釋了超過95%的營業額差異。這是令人難以置信的 - 在短短兩周內,她意外地找出了營業額的主要原因,公司和研究人員花費了數十年時間試圖破譯。

                  我的另一位人力資源同事和我立即開始夢想這些重大發現所帶來的出版物和咨詢機會。直到她告訴我們,公司是否提供寵物保險是一個神奇的變量,這讓我們質疑我們的統計學家朋友對人和人力資源的了解程度。唉,經過一番探索,寵物保險并不是我們所希望的靈丹妙藥。

                  這個故事突出了人力資源分析的一個重要原則,經常被忽視:分析不是分析數據或現代計算技術;?分析是關于使用數據獲取洞察力,以實現更好的決策和績效。沒有結構化決策過程的分析就像試圖在沒有糖的情況下烘烤蛋糕 - 它可能在外面看起來不錯,但最終會讓你想要更多。

                  如果我有一個小時來解決問題,我會花55分鐘思考問題,5分鐘思考解決方案- 阿爾伯特愛因斯坦

                  您如何改善基于證據的決策思維?

                  無論您的正式角色如何,分析思維都可以改善您的績效和決策。成為具有分析意識的人力資源專業人員不會在一夜之間成為現實,您可能永遠不會成為分析的每個部分的專家,但通過刻意的努力和培訓,您可以開始將分析和基于證據的技能融入您的日常工作中。日活動。

                  雖然每個分析項目都不同,但研究表明有些原則可以產生更好的結果。

                  • 請記住,分析應該用于收集和評估證據,以便做出具有實際業務影響的決策。循證管理可能不是時髦,但它會產生更好的結果。

                  • 花時間在項目開始時1)確定要問的正確問題;?2)理解,重構和定義項目希望解決的問題;?3)如何實施項目的結果;?4)從決策者那里購買

                  • 了解數據和統計數據的局限性。糟糕的數據可能會產生有趣的結果,但無法改善業務。例如,主觀數據(例如,參與度,凈推動者得分)遠遠低于客觀數據。

                  • 偏見是所有科學中固有的,但不要讓它阻止你傾聽那些偏見與你不同的人。當我們只聽取同意我們現有意見的人時,我們會失去視角并限制創造機會。

                  • 并非團隊中的每個人都需要擅長數據科學或統計學。僅僅因為有人在大學中對統計學或傻瓜研究方法的介紹失敗并不意味著他們無法為分析項目增加價值。我最有用的同事之一并不知道平均值和茄子之間的區別,但卻具有提出問題和重構問題的難以置信的能力。

                  • 如果您無法講述數據的故事,那么找到驚人的結果并不重要。沒有伴隨故事,數據不會改變思想。


                  這些只是您開始為人力資源分析建立更好的個人能力和業務能力的眾多方法中的一小部分。

                  人力資本分析論壇希望能夠更好地了解這些主題以及您可以使用分析來實現真正業務影響的其他方式。



                   

                  以上由AI翻譯,僅供參考。
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