Análisis predictivo de los recursos humanos

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una visión global del análisis predictivo, específicamente en el contexto de los Recursos Humanos. Se considera un recurso valioso para aquellos que buscan mejorar sus habilidades en el análisis de datos de RRHH, incluyendo tanto a principiantes como a profesionales más experimentados. Los comentarios de los lectores destacan la claridad de la metodología, la utilidad de los estudios de caso y las aplicaciones prácticas. Sin embargo, algunos lectores han señalado problemas con errores gramaticales y ocasionales imprecisiones en los datos presentados.

⬤ Pasos claros y bien definidos para el análisis.
⬤ Útil para una amplia gama de temas de RRHH (Compensación, Diversidad e Inclusión, etc.).
⬤ Accesible para principiantes sin formación estadística.
⬤ Orientación práctica sobre el uso de Excel para el análisis.
⬤ Presentación atractiva de herramientas y conceptos analíticos.
⬤ Una base sólida para los que se inician en el análisis de RRHH.
⬤ Valiosos estudios de casos y ejemplos que abordan cuestiones clave de RRHH.

⬤ Errores gramaticales que distraen a lo largo del libro.
⬤ Inexactitudes en los resultados de algunos análisis, posiblemente debido a errores tipográficos.
⬤ Algunos lectores pueden encontrar el contenido demasiado simplista si tienen conocimientos avanzados en analítica.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Predictive HR Analytics

Contenido del libro:

No necesitas pasar meses aprendiendo Python, R, o lenguaje de programación SQL, y no necesitas aprender y comprar software estadístico caro como SPSS o SAS.

Este es el único libro que te enseña Predictive Analytics usando Excel (que ya tienes) Este libro no sólo comparte contigo los hallazgos analíticos de otras empresas, sino que también te enseña cómo derivarlos por ti mismo. Cubre el marco ARHAT Predictive HR Analytics, le enseña técnicas de presentación y visualización de datos, y le enseña cómo utilizar las herramientas estadísticas de Excel (árboles de decisión, correlación, regresión múltiple, regresión logística, Chi-cuadrado) con instrucciones paso a paso en pantalla.

Este es el único libro que cubre el ámbito completo de HR Analytics (Beneficios, Compensación, Cultura, Diversidad e Inclusión, Compromiso, Liderazgo, Aprendizaje y Desarrollo, Nómina, Rasgos de Personalidad, Gestión del Desempeño, Reclutamiento, Incentivos de Ventas) con numerosos ejemplos del mundo real, y muestra cómo Predictive HR Analytics with Excel puede ayudarle.

(1) Predecir quiénes son las personas que corren el riesgo de marcharse utilizando árboles de decisión, correlación, regresión logística de Excel, etc. (p. ej., un empleado de 30 años, que se aleja más de xx km de la empresa, que recibe una calificación de "rendimiento medio", tiene un 90% de probabilidades de dimitir en su tercer año. ).

(2) Identificar la procedencia de los mejores empleados y el grado de éxito de un candidato en caso de ser contratado utilizando una correlación simple (por ejemplo, el personal de atención al cliente y el personal de ventas con rasgos de personalidad x e y tienen probabilidades de obtener buenos resultados en caso de ser contratados).

(3) Predecir el impacto del compromiso de los empleados en la satisfacción del cliente, los ingresos y la rentabilidad de los accionistas, etc. utilizando la regresión múltiple de Excel. (Por ejemplo, un aumento del 1% en el compromiso de los empleados conduce a un aumento de 100.000 dólares en los ingresos de la empresa, un aumento del 2% en la satisfacción del cliente, un aumento del 1% en el rendimiento de los accionistas, una reducción de 1 día en la baja por enfermedad media, etc.). ).

(4) Predecir el impacto financiero de la formación utilizando la regresión múltiple de Excel (por ejemplo, un índice de satisfacción de la formación de xx conduce a un aumento de $y en los ingresos de la empresa).

(5) Predecir el impacto de la diversidad y la inclusión en los ingresos y el EBIT (por ejemplo, convertir la mezcla de diversidad étnica de su empresa en un número de índice y, a continuación, utilizar la regresión múltiple de Excel para predecir que si el índice de diversidad de su empresa es x, las ventas de su empresa serán de $y y el EBIT será de z%).

(6) Predecir el absentismo y los accidentes de los empleados, utilizando Chi-Cuadrado.