Python驱动的人力资源数据分析
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更新于2024-08-03
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"这篇文档涉及的是使用Python进行人力资源数据分析的过程,包括数据收集、治理、建模、可视化以及关键绩效指标的构建。"
在现代企业中,Python已经成为数据分析的重要工具,尤其在人力资源(HR)领域。这个工作流程主要分为以下几个方面:
1. **数据搜集及治理**:数据来源多样化,包括SAP数据、HRMS(人力资源管理系统)数据、其他系统数据以及通过埋点获取的行为数据。这些数据需要进行清洗、整合和标准化,以确保数据质量。
2. **人员结构与人员流动分析**:通过对员工的数据分析,可以了解公司内部的人员结构,包括各部门的人员分布、职位层次等。同时,离职分析是评估人员流动性的关键,通过离职相关度和离职预测,可以提前识别潜在的离职风险并采取预防措施。
3. **管理者分析**:对管理者的年龄分布进行分析,有助于优化管理结构。管理步距分析则关注管理层级之间的距离,以确保信息传递的有效性和决策效率。
4. **关键人才分析**:高绩效人员的画像可以通过大数据训练来描绘,以便识别和保留关键人才。这需要对员工的工作表现、技能和潜力进行深入理解。
5. **PA(People Analysis)分析模型**:构建分析模型来评估组织效能,包括人员总量、人才地图和人员规划。这通常涉及复杂的统计计算和预测模型。
6. **数据可视化**:使用BI(商业智能)工具进行数据可视化,以直观展示分析结果,帮助决策者理解数据背后的故事。
7. **数据信效度分析**:确保分析结果的准确性和可靠性,通过统计方法检查数据的稳定性和一致性。
8. **关键绩效指标(KPIs)**:例如ROI(投资回报率)计算,如ROI人力节省/年、工时效率年/RMB、薪酬合理性/年和招聘人力成本/年等,这些都是衡量人力资源效率和效益的关键指标。
9. **时间计划与预算**:包括预算达成分析,通过Python爬虫开发和数据分析技术来搜集和分析预算成本。
10. **离职分析**:运用Pearson数据分析等统计方法确定离职因素,通过员工行为条件筛选和异常行为预测分析,预测可能的离职趋势。
11. **关键人才识别与绩效追踪**:持续跟踪关键岗位人才的绩效,通过年龄分析和岗位人才画像匹配,为人才发展提供依据。
12. **数据处理技术**:包括Python爬虫用于数据采集,数据清洗以去除无效或错误信息,词云图开发用于直观展示文本数据,以及岗位人才画像匹配算法,帮助定位和匹配合适的员工。
Python在人力资源分析中的应用涵盖了数据的全生命周期,从收集、清洗、分析到可视化,帮助企业更好地理解和优化其人力资源策略。
2018-01-23 上传
2018-02-22 上传
2023-06-07 上传
2023-06-02 上传
2023-05-27 上传
2023-06-07 上传
2023-06-09 上传
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2023-08-15 上传
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