人力资源中的顶级数据科学用例
数据科学的方法和技术允许以新的方式来解决复杂任务的数学，统计信息，以解决我们生活，工作和业务的各个方面和领域。因此，这使得可以产生最明显的结果。
基于人的决策任务也不例外。本文重点介绍将数据科学和机器学习技术用于HR任务。熟悉现代智能工具，帮助他们管理大型数据流和自动化招聘流程，是一个好的人力资源经理的主题问题之一。因此，许多公司正在利用有关绩效，敬业度，保留率，招聘过程和员工满意度的信息来促进决策过程。
为了使您熟悉数据科学带给HR领域的好处，我们尝试编制了最重要的数据科学用例列表。希望这些例子将揭示现代招聘和人力资源管理的一些秘密。
人才分析成熟度模型
关于人力资源中的数据使用和分析的所有大惊小怪，最好知道它是如何开始的。关于人才分析，多年来，数据科学已证明其效率。首先，雇主应该在人才分析学习曲线中找到自己的位置。实际上，无论公司规模大小，都已在所有公司的各个级别的业务组织上实施了分析。建立人才分析成熟度模型是一个复杂，长期且自愿的过程。它通常是逐步执行的。  
以下是人力资源分析实施的主要层次：
运营报告
此级别涉及开发仪表板和报告，以介绍效率和合规性的度量。
进阶报告
知道可以在哪里更深入的细节。进一步过滤，分析和处理数据允许构建一个多维仪表板，以显示每个单独员工的数据。
进阶分析
此级别涉及细分，统计分析和模型的开发。在此级别上，定义了解决问题的具体步骤。大量的人力资源数据（如人口统计数据，绩效和雇用数据，财务和运营数据）被组合起来用于统计分析。通过此分析，您可以找到最重要问题的答案。该答案可能会转变为适用于您公司的决策。
预测分析
使用在级别1，级别2和级别3获得的统计数据，您可以创建和开发预测模型。达到这个水平，您就坚定地声明人力资源分析在战略决策中扮演着关键角色之一。
在这一年中，人力资源领域一直在采用分析要素。如今，组织正在从简单地使用描述性和诊断性分析步骤转变为预测性分析应用程序的某些成熟步骤。这是要走的路，没有机会跳过其中一个步骤。然而，它们对于公司发展的重要性不容小under 。
招募
揭示见解总是有益的。这就是为什么预测分析进入招聘过程的原因。这是一项能够学习历史数据并做出有关业绩最好的员工，选拔过程和认知技能评估的预测的技术。
招聘中的数据科学可以帮助改善人才培养过程，员工评估，招聘等。
让我们考虑几个生动的用例，作为HR分析的巨大潜力和影响力的证明。
用例1预测表现最佳的员工
人力资源经理面临在大量候选人中选择最佳员工的问题。要考虑的关键点是候选人执行特定任务的能力。在此Google就是一个令人着迷的例子。Google可能拥有硅谷乃至世界上最好的人力资源。他们以表演与面试结果之间的联系而闻名。候选人似乎在面试中对您的问题有完美的答案并获得高分，尽管他们在执行任务和获得表现分数时面无表情。面试分数与绩效分数之间的相关性具有宝贵的见解。在这种情况下，可以使用预测模型。
用例2劳动力预测
预测分析可提前很好地洞察公司招聘需求。这些预测通常基于历史数据和当前的业务模型进行。这些预测的主要好处是它们涵盖的范围广泛。由于采用了人力资源分析机制，您可以预测下个月或未来几年对小时工的需求。   
用例3基于认知的人才培养
认知能力测试正在普及。这些测试属于心理测量评估，用于测量数字，口头，抽象，空间，机械推理。专门开发的软件和工具提出了旨在评估人类认知和智力方面的问题。在获得可能的答案之一之后，模型会对其进行估计。通过得分获得，与最大得分相比，可以得出有关知识的一般结论。在HR中，它可以评估现有技能和知识，并确定候选人的一般倾向。用于测试开发的现代工具允许  牛逼O列表包含理想性状的招聘型材到候选人的结果进行比较。
保留
保留员工取决于许多因素。即使员工不是很出色，也会使其失去工作，这会给公司造成成本。因此，公司有兴趣提高保留率。借助现代工具和平台，雇主可以制定特殊的战略来留住员工并提高他们的工作动力和满意度。
飞行风险评估
它似乎很自然 要  利用先前接收的数据和他们的分析来预测一些未来的发展趋势，事件或行为。监视KPI（关键绩效指标）有助于定义工作人员，团队，部门和个人的行为是否成功，并可以预见将来可能存在的风险。
从职位招聘到绩效分析，人力资源的几乎每个方面都可以实现自动化，加速和简化。
预测分析实际应用的最生动体现是定义所谓的“飞行??风险评分”。该分数反映了员工辞职的可能性。简而言之，这就是它的工作方式。经过特殊训练的机器学习模型使用HR系统中的员工数据来突出显示面临离职风险的员工。这样，经理们就可以在被邀请参加退出面试之前就保留风险采取行动，而这显然为时已晚。而且更重要的是：它有助于发现一般的磨损模式并更好地改变保留做法。
绩效管理
人力资源经理的主要职责之一是规范绩效管理和公司内部的总体环境。成功绩效管理的主要指标是领导力，反馈，团队合作和内部关系。需要专门开发的绩效管理软件来简化此工作。由于大公司每天都有能力获取大量数据，因此它可能会变成宝贵的见解。这些见解可以帮助您了解绩效，并有助于改善绩效指标。数据驱动的绩效管理可以真正改变人们的工作方式。让我们找到几个生动的例子来说明这些变化。
销售团队生产力管理
拥有合适的工具将帮助您管理团队合作和提高生产力。由于现代技术的出现，这使得成为可能，因为它不允许在电子邮件对话中失去客户，也可以避免销售人员将时间浪费在无响应的客户帐户中。此外，员工自己可以跟踪他们的生产力，并定义合适的工作时间，轮班或工作范围。
接班人计划
继任计划是旨在认可和进一步培训潜在领导者的过程。它也可以被视为替代培训。这种类型的计划可以帮助公司确保持续运营和高性能。继任计划并不是纯粹的数据分析活动，但是，数据分析可以将其提升到相当高的水平。使用数据分析，公司有机会发现员工评级中的差异，进行深入的基准测试并确定人员配备风险。数据分析工具可以查看各种因素（例如，工作，角色，技能，职位等）的每种可能组合，并寻找危险的高任期。
付出绩效
对于讨价还价双方，雇主和雇员，与金钱有关的问题都是最重要的。员工的工作满意度直接取决于所赚的钱。业务盈利能力直接取决于成本和收入。人力资源团队通常使用高级分析和智能工具来为每个员工实际计算最佳财务策略。绩效薪酬工具可跟踪基于计划的奖励指标，根据已实现薪酬和可实现薪酬来衡量奖励计划的绩效，构建图表和仪表板以及各种类型的报告，以可视化方式获得见解。这些指标反映了对高性能和财务补偿的依赖性。这些见解将转化为年度审核周期中的行动。
订婚聊天
敬业的员工被证明是可靠而富有成效的员工。人力资源经理非常熟悉这种依赖性。因此，优秀的人力资源人员会建议您促进团队合作以提高绩效。
通过与团队成员进行沟通来开始创建一个富有成效的办公环境。数以千计的应用程序和工具是专门为促进团队成员之间的交流而开发的。消息传递应用程序允许发送文本消息，共享可视项和文件，安排呼叫和实时讨论，分组或单独进行通信。
结论
这是否意味着HR需要掌握统计数据，机器学习和编程？不只是HR！最近的一项研究表明 ，有58％的受访者表示他们的公司根据直觉做出决定。另一半已经在应用数据驱动的决策。这些公司领先一步。未来几年，了解高级分析和机器学习技术的功能是每位经理必不可少的技能。
深刻的见解，大数据分析算法，工具，平台在人力资源管理领域赢得了绝佳的地位。应用数据科学发展的公司可以节省时间和金钱，招募和保留更好的员工，降低成本并提高业务效率。就目前而言，可以合理地假设数据科学的重要性只会增加。
在本文中，我们介绍了数据科学在HR中的一些实际应用。希望这些用例将向您证明或至少强调BIg数据的重要性。因为它可以改善公司的人力资源组织，招聘和雇用过程，员工保留率，生产率以及整个企业的成功。

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