Bewertung:
Das Buch bietet eine leicht zugängliche Einführung in People Analytics mit R und bietet praktische Beispiele, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Einblicke in die Integration von Analysen im Personalwesen. Während es für seinen benutzerfreundlichen Ansatz und seine Relevanz gelobt wird, wird in einigen Rezensionen ein Mangel an Tiefe in bestimmten Bereichen und kritischer Analyse von Fallstudien festgestellt.
Vorteile:Benutzerfreundliche und leicht zugängliche Einführung in R und People Analytics.
Nachteile:Klare Erklärungen von Konzepten und Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
People Analytics & Text Mining with R
Sie müssen keine teure Statistiksoftware wie SPSS kaufen. Dieses Buch lehrt Sie R (R kann kostenlos heruntergeladen werden), People Analytics, Social Media Analytics, d104 Mining und Sentiment Analysis. Es ist für Menschen mit absolut KEINEN Kenntnissen in der R-Programmierung geschrieben, mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen auf dem Druckbildschirm. Die R-Beispielcodes sind einfach, kurz und direkt gehalten, damit Sie nicht mit zu vielen unnötigen Informationen überfordert werden, und konzentrieren sich auf die für die People Analytics relevanten R-Codes, so dass Sie in kürzester Zeit einsatzbereit sind. Wenn Sie neu in der R-Programmierung sind, ist dies das richtige Buch für Sie. Da R speziell für statistische Analysen entwickelt wurde, können Sie komplizierte statistische Berechnungen (Korrelation, multiple und logistische Regression usw.) durch die Eingabe weniger Befehle durchführen. Dieses Buch deckt einen breiten Bereich der Personalanalyse ab (Leistungen, Vergütung, Kultur, Vielfalt und Integration, Engagement, Führung, Lernen und Entwicklung, Persönlichkeitsmerkmale, Leistungsmanagement, Personalbeschaffung, Verkaufsanreize) mit zahlreichen Beispielen aus der Praxis und zeigt, wie Personalanalyse mit R Ihnen helfen kann
1) Social Media Analytics, d104 mining & Sentiment Analysis mit R durchführen.
2) Vorhersage des Fluchtrisikos von Mitarbeitern mithilfe der Korrelations- und logistischen Regressionsfunktion von R.
3) Identifizierung der Persönlichkeitsmerkmale der leistungsstärksten Kundendienstmitarbeiter und Vertriebsmitarbeiter mit Hilfe der Korrelationsfunktion von R.
4) Vorhersage der Auswirkungen von Mitarbeiterengagement auf Kundenzufriedenheit, Umsatz und Aktionärsrendite usw. mit Hilfe der R-Korrelations- und Mehrfachregressionsfunktion.
5) Vorhersage der Auswirkungen von Lernen und Entwicklung auf den Umsatz mit Hilfe der R-Funktion Multiple Regression.
6) Vorhersage des Einflusses von Diversity & Inclusion auf Umsatz und EBIT mit Hilfe der R-Funktion Multiple Regression. Sie lernen, wie Sie die ethnische Zusammensetzung Ihres Unternehmens (70 % Chinesen: 20 % Malaien: 10 % Inder) in eine Indexzahl umwandeln (z. B. Diversity-Index von 2,7) und dann die Multiple Regression von R verwenden, um den Umsatz Ihres Unternehmens vorherzusagen, wenn der "Diversity-Index" Ihres Unternehmens 2,7 beträgt und Sie 90 $ für Werbung ausgeben.
| ISBN: | 9781091118539 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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