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第1章 人力资源数据分析的意义1

1.1 人力资源管理为何需要数据分析2

1.1.1 数据分析是人力资源管理发展的趋势4

1.1.2 数据分析体现人力资源从业人员的技术刚性5

1.1.3 数据分析能够为人力资源管理者提供强有力的决策支持6

1.1.4 数据分析是人力资源管理的刚性需求7

1.2 人力资源数据分析有什么特点8

1.2.1 数据分散性8

1.2.2 数据相关性9

1.2.3 非标准化数据10

1.3 大数据和人力资源管理的关系11

1.3.1 人力资源数据是大数据吗11

1.3.2 大数据技术可以用在人力资源管理上吗11

1.4 人力资源数据分析的难点14

1.4.1 取数难14

1.4.2 缺技能15

第2章 数据分析前的准备工作17

2.1 如何选择数据分析工具18

2.1.1 常用的数据分析软件18

2.1.2 选择数据分析工具的策略21

2.1.3 关于Excel23

2.1.4 关于R语言26

2.2 如何有效收集数据35

2.2.1 打通关节，从内外部渠道收集数据35

2.2.2 内部渠道如何收集数据35

2.2.3 外部渠道如何收集数据37

2.3 与时俱进，运用各种工具收集数据39

2.3.1 用Adobe Acrebat制作PDF问卷收集数据39

2.3.2 利用互联网、手机微信进行问卷调查44

2.4 整理数据45

2.4.1 关于一维表45

2.4.2 处理缺失值51

2.4.3 处理重复数据54

2.4.4 数据分组58

2.4.5 生成新数据62

第3章 员工年度需求预测69

3.1 需求描述70

3.2 分析方法71

3.2.1 回归分析71

3.2.2 回归分析的作用80

3.3 数据准备82

3.3.1 分析影响人员数量的指标并收集数据82

3.3.2 对数据进行相关分析83

3.4 分析过程：建立线性回归模型86

3.5 结果应用：根据回归模型预测下一年度员工需求90

第4章 培训师评估93

4.1 需求描述94

4.2 案例分析95

4.2.1 数据准备95

4.2.2 分析案例99

4.3 分析过程101

4.3.1 计算平均数和标准差101

4.3.2 计算标准Z分数和T分数102

4.3.3 绘制正态分布图104

4.3.4 标注位置105

4.4 衍生内容108

4.4.1 平均数和标准差108

4.4.2 正态分布110

4.4.3 标准分113

第5章 薪酬公平性分析119

5.1 需求描述120

5.2 分析方法122

5.2.1 薪资结构图122

5.2.2 基尼系数124

5.2.3 薪资均衡指标Compa127

5.2.4 公平感计量模型128

5.3 数据准备133

5.4 分析过程135

5.4.1 用薪资结构图分析薪酬结构合理性135

5.4.2 用基尼系数分析总体薪酬差距137

5.4.3 用薪资均衡指标分析各岗位薪资均衡程度139

5.4.4 用公平感计量模型分析员工对薪资的公平感143

第6章 员工综合能力评估145

6.1 需求描述146

6.2 分析方法146

6.3 分析过程150

6.3.1 确定指标体系150

6.3.2 收集指标数据152

6.3.3 确定指标权重157

6.3.4 量化指标内容161

6.3.5 分数标准化164

6.3.6 综合分数排序166

6.4 结果应用167

第7章 员工离职倾向分析169

7.1 需求描述170

7.2 案例分析171

7.2.1 数据准备171

7.2.2 数据分析结果与解释172

7.3 分析方法182

7.3.1 Boosting算法182

7.3.2 随机森林算法184

7.4 分析过程185

7.4.1 建模185

7.4.2 检验187

7.4.3 应用188

第8章 员工辞职报告的情感分析191

8.1 需求描述192

8.1.1 数据准备194

8.1.2 分析结果与解释196

8.2 分析方法198

8.2.1 文本内容的情感分析方法198

8.2.2 文本内容的分词方法202

8.3 分析过程203

8.3.1 导入分析内容203

8.3.2 分词204

8.3.3 计算情感积分208

8.3.4 显示结果214