人力资源 AI 数据分析师-人力资源数字化分析思维与决策驱动

    数据时代人力资源的工作已经不能单靠HR的直觉来做决定了，日新月异的数字时代，多元化的员工结构，人力资源各模块大量的基础数据，人力资源从业者需要从传统的人力资源工作思维想数字化思维转型，数据驱动业务，提升人力资源工作运营效率。

一：人力资源数字化转型的趋势和价值

1.1  WHY  人力资源数字化+AI 转型价值和趋势 –

 1.2 HOW  企业人力资源数字体系化底层架构逻辑 – 数据标准化，分析业务化，模型可视化，智能化

1.3 WHAT 人力资源数字化+AI  数据分析师的胜任力

二、AI 在人力资源数据分析里的高效应用 – workbuddy  扣子

1、 OFFICE AI  / workbuddy 高效完成数据的清洗和函数

2、 人力资源数据建模  - 扣子空间/ workbuddy 生成html的数据模型

3、 人力资源数据分析报告 – 扣子空间/workbuddy 数据分析报告提示词和分析报告技能

4、 数字化+AI 的智能体分析问答机器人的构建

5、 Workbuddy  一键完成月度工资的计算 / workbuddy 汇总月度的绩效数据标

6、 Workbuddy  人力资源数据分析技能和专家的开发

7、 Workbuddy  数据的爬取技能

三、人力资源数字转型的分析流程六步骤和AI 应用

1、人力资源各模块的关键指标的梳理 – 人力数据关键指标的定义和计算

2、人力资源标准数据表的构建- 人力资源数据表的清洗和表格设计

3、人力资源各模块数据表的关联 – 人力资源数字化体系的搭建

4、人力资源数据分析的维度和逻辑 – 数据分析切片器

5、人力资源各模块数据BI 数据仪表盘的设计和构建 –  数字化运营

6、人力资源数据分析思维，分析报告 – 数据描述 ，数据诊断，解决方案- 数据预测

案例实操分析：

1、根据数据分析流程，完成 某零售公司人员组织结构的数据分析流程，构建人员组织结构的数据仪表盘

2、根据完成的人员组织结构数据仪表盘，分析该公司的人员组织结构数据，分析管理层的人员指标结构，诊断人员结构的问题，并给出解决方案

步骤一、人力资源各模块关键数据指标体系的构建  - AI 进行指标的梳理

• 人员流动和离职关键指标： 人员流动率，人员离职率，增长率，新进率

• 人员组织结构关键指标：在编率，各职级人员分布，管幅比，年龄段人员分布，学历分布等

• 招聘关键数据指标：招聘完成率，招聘人效，招聘各阶段转换率，招聘周期

• 数字化人才盘点与绩效关键指标：月度KPI 绩效数据，员工能力评估数据，潜力评估数据，九宫格数据模型，绩效离散度数据

• 薪酬关键数据指标：带宽，重叠度，薪酬变动比，中位值，薪酬极差，薪酬偏离度，渗透率，回归系数

• 人效数据关键指标：人力成本效率，人力成本利润效率，净利润率。人力成本含量，全员劳动生产率

步骤二 、人力资源各模块的标准数据报表的构建

• 各关键指标对应的人力资源数据表梳理

• 人力资源数据表的标准制定

• 如何用 AI 清洗数据表和标准化人力资源数据报表

步骤三：人力资源个模块数据表的数据关联

• 什么是数据关联，数据关联的体系化构建

• 数据表的数据关联字段

• 用Power pivot 进行多表的数据关联

步骤四、人力资源数据分析的逻辑和维度

• 人力资源数据分析的四个维度 – 公司 – 职级 – 部门 – 岗位

• 数据的对比 – 时间 – 结构 – 外部对标

• 数据仪表盘中的切片器维度

步骤五、人力资源数据可视化 BI 数据仪表盘的设计

• BI 工具的选择 EXCEL 和 POWER BI

• 人力资源各模块的数据模型构建案例

• 数据仪表盘构建的流程和方法

• BI数据仪表盘构建的原则

• 人力资源各模块的power bi数据仪表盘分享

• AI 设计人力资源数据仪表盘

步骤六、数据分析思维和数据分析报告

• 人力资源数据的描述 – 找出差异的数据

• 数据的诊断  - 分析差异数据的关键原因

• 数据的问题的解决方案

• 数据的预测 – 基础统计学进行数据的预测

• 人力资源AI 数据分析报告技能skill的开发

四、人力资源数据分析方法和基础统计学

描述性统计分析

• 算数平均值计算

• 加权平均值计算

• 数据频率分析

• 数据结构分析

业务关联性数据分析

• 绩效 – 能力数据相关性分析

• 薪酬分位值计算

• 绩效数据线性分析

• 绩效的离散度分析

• 人才矩阵九宫格分析

数据科学 - 预测性数据分析

• 薪酬回归分析

• 人效数据预测分析

案例实操： AI 完成人力资源数据的数据统计分析，掌握数据分析和基础统计学的技能

五、 业务视角驱动下的人力资源各模块数字化建模分析和AI应用案例实操

模块一：组织结构 - 力资源基础数据的数字化运营和建模 – 人员结构配置和人员稳定性分析

• 人员配置的关键指标 – 编制，各职级职称人员分布，人员覆盖率，管理幅度比

• 行业人员组织结构指标数据的获取和对标分析

• 人员组织结构的数据仪表盘构建和各类人才分布，队伍结构的合理化分析调整

• 用人员结构数据仪表盘进行年度人员编制的管控

• 人员组织结构数据分析报告的输出，发现问题，解决问题，优化结构指标

模块二： 人员流动和离职的数据分析，降低离职率，保留核心人才

• 人员稳定性的关键指标 – 流动率，离职率，增长率，入职率，留存率

• 人员流动和离职的标准化数据表以及数据仪表盘的构建

• 基于各部门的人员流动和离职的分析思维和分析报告，为各梯队人员的建立提供决策

• 人员流动预测模型的构建和分析，降低人员离职率

• AI 进行人员流程和离职的数据分析，人员流动的AI离职趋势分析

• 案例 – 某互联网企业 完成人员流动 BI 数据仪表盘构建，根据各个部门的人员流动关键指标数据，找出人员最不稳定的部门，在根据人员离职的数据仪表盘分析部门的关键离职原因，给出解决方案，降低离职率

模块三 、如何做招聘阶段的转换漏斗分析，提升招聘完成率

招聘效能的关键指标 – 招聘人效，招聘完成率，各阶段招聘转换率

• 核心岗位标准人才画像和胜任力模型

• 用 AI 来进行招聘简历的筛选，提升招聘效率

• AI 进行候选人的评估，输出精准的评估报告

• 招聘的标准化数据报表和招聘各阶段转换率指标的数据仪表盘构建

• 招聘漏斗的分析和成本渠道分析，提升招聘效能，数字化管理各招聘渠道

• 案例 – 某制造业企业招聘价值链  BI 数据仪表盘构建，根据招聘的各个阶段转换率数据，分析关键指标，诊断转换率数据最低的阶段，给出解决方案，提升招聘的完成率

模块四、数字化人才盘点和人才发展，提升组织岗位绩效和能力

• 绩效 – 能力 – 潜力 – 价值观 为维度的 数字化维度指标

• AI 高效构建各岗位的胜任力模型

• 人才盘点数字化九宫格模型和能力分布雷达图，实现各组织的人员合理分布

• 业务部门管理层的数字化人才盘点仪表盘和分析结果应用，识别各类员工能力，提升人才素质

• 数字化人才盘点模型的分析，识别岗位员工，制定员工针对性的学习发展计划

• 人才盘点三维模型的构建。精准识别员工类型

• AI 构建可视化的人才盘点九宫格，输出人才盘点部门/个人 分析报告

• 案例 -  BI 构建某互联网公司的人才盘点九宫格数字模型 和人才盘点仪表盘，分析各个岗位人员特质和能力分布数据，进行组织结构的优化和人才的发展

模块五、数字化岗位薪酬竞争力建模分析和各职级薪酬结构分析

5.1 岗位薪酬结构的竞争力建模分析

• 岗位薪酬的市场数据对标 – 偏离度，CR值，渗透率

• 岗位薪酬数据的 偏离度 数据建模分析

• 岗位薪酬数据分布模型和仪表盘的构建，提升岗位薪酬竞争力提供决策

5.2薪酬内部结构合理性建模分析 – 内部薪酬结构曲线分析  

• 内部各层级薪酬宽带曲线的绘制

• 各职级薪酬中位值的回归分析，制定新的职级中位值

• 各层级内部薪酬结构和外部薪酬对标案例分析

• 为各职级的薪酬结构的合理性提供决策

5.3 AI 在薪酬数据分析中的应用

• 数据清洗 - Chatexcel / workbuddy工具自动完成薪酬数据清洗 ,构建标准薪酬数据报表

• 数据爬取 – 扣子空间 / workbuddy完成各岗位的年度薪酬数据调研爬取，节约购买薪酬报告费用

• 数据计算 - AI 生成薪酬数据表中的各类Excel 函数，高效完成薪酬数据的计算

• 薪酬分析报告 – AI 生成媲美咨询公司的薪酬数据分析报告

• 薪酬分析 - AI 分析年度薪酬数据表，分析公司/部门/职级的薪酬分布合理性，给出解决方案建议，生成分析报告

• 薪酬分析 - 分析各岗位和市场薪酬数据，生成岗位薪酬偏离度数据表，分析判断哪些岗位需要做薪酬调整

小组作业：

某家零售企业的人员年度薪酬数据表，根据这个表计算各个层级的带宽，中位值，并与市场数据对标，分析判断该公司的薪酬竞争力，画出高层的薪酬数据分析，来分析判断高层的薪酬数据竞争力。 对内部薪酬进行薪酬曲线和带宽曲线的绘制，分析内部结构是否合理，调整内部的薪酬变动比，中位值极差等数据，设计出合理的薪酬结构，并绘制调整后的薪酬宽带曲线。

模块六： 降本增效 – 人力成本效能数据分析

• 人效的数据关键指标 – 人力成本效率，人力成本含量，全员劳动生产率，人均人力成本

• 人力成本的结构和标准数据表

• 人效指标外部的行业数据获取和分析

• 人效数据进行岗位人员编制的预测和人力成本的预算

• 用AI爬取行业的历史经营数据

• 用 AI 进行行业人效的指标计算和 人效分析报告的自动生成

案例 – 完成某服装零售企业 基于业务的BI人效数据仪表盘构建，并且根据公司的行业背景，分析该公司的人效各指标数据，对标时间维度和行业数据，预测下一年的人力成本和人员编制，给出降本增效的解决方案

六、Power BI 人力资源数字化建模分析

• Power BI 各模块的功能介绍

• 人力资源各模块BI数据分析仪表盘的设计

• BI+AI 的数字化平台的搭建

七、AI 开发人力资源数据分析系统

• 数据分析系统的技术说明书的开发和提示词设计

• Workbuddy 人力资源绩效数据录入分析系统的开发

• 人力资源全模块数据分析系统的AI 开发