【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】人力资源、人才招聘、人才管理等从业人员
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、数字化与数据指标
1、数字化本质
2、数据应用价值
3、数据指标
过程型指标
结果型指标
4、我们需要关心哪些核心指标
5、人才指标的量化
人才指标数据要素
需要哪些过程指标与结果指标
6、企业在人才管理方面的挑战
业务创新
组织变革
数字化转型
人力资源体系调整
7、数字化转型的人才培养挑战
人才发展速度难以匹配企业战略迭代速度
员工学习成果转化率低
员工对培训期望攀升
知识可获得性剧增，学习速度和系统化难兼顾
案例：
二、数据分析与策略
1、数据分析的5大步骤
明确目标
数据预处理
特征分析
算法建模
数据表达
2、数据采集
3、数据处理
数据清洗
数据预处理
4、数据分析框
人群
行为
洞察
5、5种数据分析方法
公式法
对比法
象限法
二八法
漏斗法
6、数据可视化
可视化方式
可视化价值
7、数据报告
8、形成策略
数据指导策略
功能优化
迭代与创新
问题解决
案例：
三、人力资源数据分析应用策略
1、数字化时代的人才战略
2、企业人才标签
标签是什么？
人才标签，到底谁来做？
业务场景倒推标签需求
标签自动化
标签迭代
标签管理机制
3、人才画像
人才信息标签化
人才画像维度
基于画像的人才个性化培养
人才模型
4、人才画像的数字化学习模型
基于职业生涯的人才发展模式
基于问题的人才发展模式
5、数字化学习模式重新定义人才学习体验
个性化
敏捷化
沉浸化
共享化
6、智能学习加快人才发展速度
激发动机
精确匹配
自适应
7、数据分析与认知计算如何变革人力资源与人才体验
认知系统能做什么？
认知计算解决的5大关键问题
认知计算的个性化解决方案
8、人才云整体架构
招聘云
测评云
继任云
调查云
9、组织智能化进程
