Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch, das für seine praktische Herangehensweise an HR-Analysen mit Excel gelobt wird, gilt als hervorragende Ressource sowohl für Anfänger als auch für erfahrene HR-Fachleute, die ihre analytischen Fähigkeiten verbessern möchten. Es verbindet auf effektive Weise Theorie mit realen Anwendungen und bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen und nachvollziehbare Beispiele, die leicht zu verstehen sind. Die Leser schätzen die Klarheit des Buches und die Betonung des Geschichtenerzählens zur effektiven Vermittlung von Analyseergebnissen.
Vorteile:⬤ Leicht zu lesen und gut strukturiert für Anfänger.
⬤ Praktische Beispiele und Fallstudien, die für HR-Anwendungen relevant sind.
⬤ Klare Anweisungen zur Verwendung von Excel für HR-Analysen, die auch für nicht-technische Benutzer zugänglich sind.
⬤ Betonung der Bedeutung des Storytellings bei der Präsentation von Analyseergebnissen.
⬤ Umfassende Abdeckung einer Vielzahl von HR-Kennzahlen und -Analysen.
⬤ Fesselnder Schreibstil, der das Interesse aufrecht erhält.
⬤ Einige Leser merken an, dass für anspruchsvollere Analysen Tools wie R oder Python erforderlich sein könnten, was darauf hindeutet, dass dieses Buch auf die grundlegenden Ebenen der Analytik beschränkt ist.
⬤ Einige Kritiken bringen zum Ausdruck, dass das Buch zwar ein guter Ausgangspunkt ist, aber fortgeschrittene Themen nicht in der Tiefe abdeckt.
(basierend auf 22 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Predictive HR Analytics, Text Mining & Organizational Network Analysis with Excel
Inhalt des Buches:
Predictive HR Analytics, Text Mining und Organizational Network Analysis (ONA) sind aktuelle Themen und leistungsstarke Techniken zur Verbesserung der Effizienz von Unternehmen. Best Buy kann vorhersagen, dass eine Steigerung des Mitarbeiterengagements um 0,1 % zu einem Anstieg der Jahreseinnahmen des Geschäfts um 100.000 $ führt. VoloMetrix hat herausgefunden, dass die Größe des Netzwerks eines Verkäufers innerhalb seines Unternehmens ein wichtigerer Frühindikator für den Umsatz ist als die Zeit, die der Verkäufer mit dem Kunden verbringt. Sie müssen keine Monate damit verbringen, die R-Programmierung zu erlernen, und Sie müssen keine teure Statistiksoftware wie SPSS kaufen. Dies ist das einzige Buch, das Ihnen beibringt, wie man Microsoft Excel für Predictive HR Analytics, Text Mining & Organizational Network Analysis (ONA) verwendet mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen für den Druck und den Bildschirm:
1) Predictive HR Analytics: Verwenden Sie die statistischen Analysetools von Excel (Entscheidungsbäume, Korrelation, multiple und logistische Regression), um Predictive HR Analytics durchzuführen. Sie werden lernen, wie Sie die Auswirkungen von ethnischer und geschlechtsspezifischer Vielfalt auf das EBIT vorhersagen, die Auswirkungen von Schulungen auf den Umsatz vorhersagen, die Kündigung von Mitarbeitern vorhersagen, die Auswirkungen des Mitarbeiterengagements auf den Umsatz vorhersagen, Arbeitsunfälle vorhersagen usw.
2) Organizational Network Analysis (ONA): Führen Sie ONA mit dem Netzwerkanalyse-Tool von Excel durch. Lernen Sie, wie Sie das organisatorische Netzwerk eines Mitarbeiters in eine Punktzahl umwandeln und dann vorhersagen können, ob es sich um einen High-Potential (HiPo) handelt. Sie lernen auch, wie Sie die Leistung und das Ausscheiden eines Mitarbeiters mit Hilfe von ONA-Diagramm-Metriken vorhersagen können. So wird z. B. ein Mitarbeiter mit einer Leistungsbewertung von "9" als HiPo vorhergesagt, wenn sein "Social Network Score" "16", sein "Social Network Diversity Index" "3" und sein "Competency Score" "8" ist.
3) Text Mining, Sentiment Analysis & Word Clouds: Analysieren Sie Text aus Beiträgen in sozialen Netzwerken, Umfragen zum Mitarbeiterengagement und Glassdoor-Kommentaren, führen Sie dann eine Sentiment Analysis mit Excel durch und visualisieren Sie die Erkenntnisse mit "Word Clouds". Lernen Sie, wie Sie die durchschnittliche Fluktuationsrate eines Unternehmens anhand der Stimmung vorhersagen können. Die durchschnittliche Fluktuationsrate eines Unternehmens wird z. B. auf 8 % vorhergesagt, wenn die Arbeitslosenquote 3 %, das BIP-Wachstum 2 %, die öffentliche Stimmungsbewertung auf Glassdoor "5" und der Engagement-Score "7" beträgt.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781077226906 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
Kauf:
Derzeit verfügbar, auf Lager.
