Descripción
La analítica predictiva de recursos humanos, la minería de textos y el análisis de redes organizacionales (ONA) son temas de actualidad y técnicas poderosas para mejorar la eficacia de la organización. Best Buy es capaz de predecir que un aumento del 0,1% en el compromiso de los empleados se traduce en un aumento de 100.000 dólares en los ingresos anuales de la tienda. VoloMetrix descubrió que el tamaño de la red de un vendedor dentro de su empresa es un indicador adelantado de ventas más importante que el tiempo que los vendedores pasan con los clientes. No es necesario pasar meses aprendiendo programación en R ni comprar un costoso software estadístico SPSS. Este es el único libro que le enseña a utilizar Microsoft Excel para la analítica predictiva de recursos humanos, la minería de textos y el análisis de redes organizacionales (ONA) con instrucciones paso a paso con capturas de pantalla:
1) Analítica predictiva de RRHH: Utilice las herramientas de análisis estadístico de Excel (árboles de decisión, correlación, regresión múltiple y logística) para ejecutar la analítica predictiva de RRHH. Aprenderá a predecir el impacto de la diversidad étnica y de género en el EBIT, a predecir el impacto de la formación en los ingresos por ventas, a predecir la renuncia de los empleados, a predecir el impacto del compromiso del personal en las ventas, a predecir los accidentes laborales, etc.
2) Análisis de redes organizacionales (ONA): Ejecute ONA utilizando la herramienta de análisis de redes de Excel. Aprenda a convertir la red organizacional de un empleado en una puntuación y, a continuación, a predecir si será un alto potencial (HiPo). También aprenderá a predecir el rendimiento y la renuncia de los empleados con las métricas del gráfico ONA. Por ejemplo, se predice que un empleado será un HiPo con una calificación de rendimiento de "9", si su "Puntuación de red social" es "16", su "Índice de diversidad de red social" es "3" y su "Puntuación de competencia" es "8".
3) Minería de textos, análisis de sentimientos y nubes de palabras: Extraiga texto de publicaciones de redes sociales, encuestas de compromiso de empleados y comentarios de Glassdoor, luego ejecute el análisis de sentimientos utilizando Excel y visualice los conocimientos con "Nubes de palabras". Aprenda a predecir la tasa promedio de rotación de empleados de una empresa en función de sus sentimientos. Por ejemplo, se predice que la tasa promedio de rotación de empleados de una empresa es del 8%, si la tasa de desempleo es del 3%, el crecimiento del PIB es del 2%, la calificación de sentimiento público de Glassdoor es "5" y la puntuación de compromiso es "7".
Autor: Mong Shen Ng
Editorial: Publicado independientemente
Publicado: 30/06/2019
Páginas: 502
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1,88 libras
Tamaño: 9,25 alto x 7,50 ancho x 1,01 profundidad
ISBN13: 9781077226906
ISBN10: 107722690X
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | General
- Matemáticas | Métodos gráficos
1) Analítica predictiva de RRHH: Utilice las herramientas de análisis estadístico de Excel (árboles de decisión, correlación, regresión múltiple y logística) para ejecutar la analítica predictiva de RRHH. Aprenderá a predecir el impacto de la diversidad étnica y de género en el EBIT, a predecir el impacto de la formación en los ingresos por ventas, a predecir la renuncia de los empleados, a predecir el impacto del compromiso del personal en las ventas, a predecir los accidentes laborales, etc.
2) Análisis de redes organizacionales (ONA): Ejecute ONA utilizando la herramienta de análisis de redes de Excel. Aprenda a convertir la red organizacional de un empleado en una puntuación y, a continuación, a predecir si será un alto potencial (HiPo). También aprenderá a predecir el rendimiento y la renuncia de los empleados con las métricas del gráfico ONA. Por ejemplo, se predice que un empleado será un HiPo con una calificación de rendimiento de "9", si su "Puntuación de red social" es "16", su "Índice de diversidad de red social" es "3" y su "Puntuación de competencia" es "8".
3) Minería de textos, análisis de sentimientos y nubes de palabras: Extraiga texto de publicaciones de redes sociales, encuestas de compromiso de empleados y comentarios de Glassdoor, luego ejecute el análisis de sentimientos utilizando Excel y visualice los conocimientos con "Nubes de palabras". Aprenda a predecir la tasa promedio de rotación de empleados de una empresa en función de sus sentimientos. Por ejemplo, se predice que la tasa promedio de rotación de empleados de una empresa es del 8%, si la tasa de desempleo es del 3%, el crecimiento del PIB es del 2%, la calificación de sentimiento público de Glassdoor es "5" y la puntuación de compromiso es "7".
Autor: Mong Shen Ng
Editorial: Publicado independientemente
Publicado: 30/06/2019
Páginas: 502
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1,88 libras
Tamaño: 9,25 alto x 7,50 ancho x 1,01 profundidad
ISBN13: 9781077226906
ISBN10: 107722690X
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