(微信同号)【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
Ø 过程型指标
Ø 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
Ø 人才指标数据要素
Ø 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
Ø 业务创新
Ø 组织变革
Ø 数字化转型
Ø 人力资源体系调整
7、数字化转型的人才培养挑战
Ø 人才发展速度难以匹配企业战略迭代速度
Ø 员工学习成果转化率低
Ø 员工对培训期望攀升
Ø 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
Ø 明确目标
Ø 数据预处理
Ø 特征分析
Ø 算法建模
Ø 数据表达
2、数据采集
3、数据处理
Ø 数据清洗
Ø 数据预处理
4、数据分析框
Ø 人群
Ø 行为
Ø 洞察
5、5种数据分析方法
Ø 公式法
Ø 对比法
Ø 象限法
Ø 二八法
Ø 漏斗法
6、数据可视化
Ø 可视化方式
Ø 可视化价值
7、数据报告
8、形成策略
Ø 数据指导策略
Ø 功能优化
Ø 迭代与创新
Ø 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
Ø 标签是什么？
Ø 人才标签，到底谁来做？
Ø 业务场景倒推标签需求
Ø 标签自动化
Ø 标签迭代
Ø 标签管理机制
3、人才画像
Ø 人才信息标签化
Ø 人才画像维度
Ø 基于画像的人才个性化培养
Ø 人才模型
4、人才画像的数字化学习模型
Ø 基于职业生涯的人才发展模式
Ø 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
Ø 个性化
Ø 敏捷化
Ø 沉浸化
Ø 共享化
6、智能学习加快人才发展速度
Ø 激发动机
Ø 精确匹配
Ø 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
Ø 认知系统能做什么？
Ø 认知计算解决的5大关键问题
Ø 认知计算的个性化解决方案
8、人才云整体架构
Ø 招聘云
Ø 测评云
Ø 继任云
Ø 调查云
9、组织智能化进程
