HR的分析力：人力資源數據分析實踐指南（簡體書）

大數據、人工智能和物聯網等已不再是人力資源管理的未來設想，而是現實的應用工具，作為人力資源管理者和人力資源分析人員，你不僅要接受它，更要熟練掌握它！
《HR 的分析力 人力資源數據分析實踐指南》汲取了全球範圍內人力資源分析領域的領軍者從豐富的實踐中得出的真知灼見，為構建人力資源分析體系，實現人力資源分析的價值提供了一個框架和指南。
《HR 的分析力 人力資源數據分析實踐指南》旨在展示組織如何通過人力資源分析來挖掘員工的潛力，提升組織的經營績效。書中涵蓋了人力資源管理的關鍵因素，如員工招聘、員工敬業度、績效管理等，剖析了通過優化流程、驅動績效來提升組織的人力資源決策水平。書中列舉了企業中發生的眾多真實案例，對試圖通過分析員工數據來改善組織績效的企業管理者和人力資源管理者、人力資源分析人員來說，本書可謂必讀佳作。

奈傑爾·古恩諾，
國際商業機器公司（IBM）的執行顧問，他為全球許多成功的組織提供過諮詢服務，通過心理科學提高組織績效。

喬納森·費拉爾，
人力資源戰略、人力資源分析和未來工作領域受人尊敬的顧問。他幫助客戶建立人力資源戰略，以提高業務績效，使人力資源匹配度更高。

謝麗·芬澤，
在IBM公司擔任總監職務，她在IBM公司領導一些全球諮詢顧問、內容開發專家和智慧勞動力研究所。

如果你想讓人力資源管理工作更切合實際，給組織、員工和客戶帶來更多的價值，《HR的分析力 人力資源數據分析實踐指南》能幫你解決上述問題。
收納了全球人力資源分析領域數十位領軍者的真知灼見，他們用成功的經驗或失敗的教訓告訴我們，企業為什麼要開展人力資源數據分析，如何針對不同的分析問題採取不同的研究設計，當數據缺失或數據過期時，人力資源分析人員該如何開展工作本書可以幫助管理者在企業內部建立人力資源數據分析文化，完善分析管理運營模式，建立數據分析團隊，提升數據分析能力，正確處理與技術供應商之間的關係，等等。這些都有助於人力資源從業者利用科學的工具提高自己的分析技能，並體現出自己的價值。
不僅有扎實的理論、簡明的圖表和鮮活的案例，還有實用的術語表。在本書的結尾部分，作者提供了一個術語表，介紹了人力資源分析中常用的標準術語及其定義，可以幫助人力資源從業者理清各種專業術語，補充人力資源分析專業知識。

第 一篇人力資源數據分析基礎
第 1 章 為什麼進行人力資源分析 // 3
1.1 分析時代的來臨 // 4
1.2 人力資源對商業價值的貢獻 // 4
1.3 日新月異的人力資源變革 // 7
1.4 未來的工作 // 11
1.5 小結 // 13
第 2 章 什麼是人力資源分析 // 14
2.1 人力資源分析職能的關注點 // 14
2.2 人力資源分析的工作內容 // 16
2.3 適應未來的名稱 // 17
2.4 小結 // 17
第3 章 人力資源分析主管 // 19
3.1 向首席人力官彙報 // 20
3.2 人力資源分析主管的職責 // 20
3.3 商業敏銳度 // 22
3.4 領導力特質 // 23
3.5 小結 // 26
第4 章 目標導向的分析 // 28
4.1 目標導向的分析模型 // 28
4.2 項目擔保人 // 39
4.3 分析項目為何會失敗 // 41
4.4 小結 // 43
第5 章 數據分析基礎 // 44
5.1 研究設計 // 45
5.2 分析的目標 // 48
5.3 非結構化數據 // 53
5.4 傳統的統計與機器學習 // 53
5.5 算法的社會結果 // 54
5.6 關於設計和分析的更多內容 // 57
5.7 小結 // 57
第6 章 案例研究 // 58
6.1 八步分析法 // 59
6.2 尼爾森：通過留任分析推動員工職業生涯發展 // 59
6.3 歐艾斯集團：從員工敬業度到企業盈利能力 // 65
6.4 能多潔集團：如何用人力資源分析促進銷售增長 // 71
6.5 倫敦市警察局：利用數據分析增加納稅人價值 // 76
6.6 西太平洋銀行：運用預測分析提升員工福祉 // 80
6.7 小結 // 83
第7 章 明確方向 // 87
7.1 如何組建人力資源分析部門 // 87
7.2 傾聽潛在項目擔保人的意見 // 90
7.3 需求的七力模型 // 91
7.4 就分析範圍達成一致 // 95
7.5 設計願景和使命 // 96
7.6 小結 // 97
第8 章 與利益相關者建立良好的關係 // 99
8.1 誰是利益相關者 // 100
8.2 所服務的利益相關者 // 101
8.3 可依靠的利益相關者 // 107
8.4 對利益相關者的影響 // 114
8.5 與利益相關者有效合作 // 120
8.6 小結 // 124
第9 章 快速取勝 // 125
9.1 發現可能的項目機會 // 126
9.2 複雜度―影響力矩陣 // 127
9.3 評估複雜度和影響力 // 131
9.4 小結 // 135
4 HR 的分析力
第三篇培養你的能力
第 10 章 理解數據 // 139
10.1 務實的數據觀 // 139
10.2 解決數據質量方面的挑戰 // 140
10.3 數據類型和來源 // 151
10.4 數據治理 // 156
10.5 回歸基礎 // 157
10.6 小結 // 160
第 11 章 瞭解你的技術 // 161
11.1 從願景和使命開始 // 162
11.2 人力資源分析技術的組成要素 // 164
11.3 本地部署還是雲計算 // 168
11.4 與技術供應商的關係 // 169
11.5 小結 // 172
第 12 章 建立分析團隊 // 173
12.1 六項成功技能 // 174
12.2 配置團隊角色 // 186
12.3 牢記基礎 // 189
12.4 小結 // 190
第 13 章 技能合作夥伴 // 191
13.1 為什麼考慮合作夥伴 // 192
13.2 建立團隊的選擇 // 192
13.3 在不同選項中做出選擇 // 202
13.4 小結 // 206
第 14 章 建立運營模式 // 207
14.1 定義運營模式 // 208
14.2 戰略 // 208
14.3 治理 // 209
14.4 實施 // 217
14.5 責任 // 225
14.6 小結 // 227
第四篇建立分析性文化
第 15 章 為分析思維賦能 // 231
15.1 對人力資源分析的態度 // 232
15.2 “翻譯者”角色 // 239
15.3 領導的重要性 // 240
15.4 小結 // 242
第 16 章 克服阻力 // 243
16.1 人力資源分析面臨的阻力 // 243
16.2 利益相關者的懷疑 // 244
16.3 財務費用的壓縮 // 249
16.4 人力資源部的猶豫 // 251
16.5 小結 // 257
第 17 章 用講故事的方式和可視化工具進行溝通 // 258
17.1 什麼是“講故事” // 258
17.2 有效的可視化工具 // 268
17.3 瞭解目標聽眾 // 274
17.4 保持簡單溝通 // 277
17.5 小結 // 279
第 18 章 未來之路 // 281
18.1 分析為人力資源部提供了新機遇 // 282
18.2 新興數據源 // 283
18.3 考慮新的數據源 // 285
18.4 不斷發展的技術 // 286
18.5 人力資源分析部門 // 288
18.6 小結 // 291
術語表 // 292