人员解析课程可以帮助您学习数据收集技巧、员工参与度指标、劳动力规划和绩效评估方法。您可以掌握解读人力资源数据、设计调查和分析离职率的技能。许多课程介绍了用于数据 Visualization 的 Tableau、用于数据分析的 Excel 以及用于预测建模的 AI 算法等工具,展示了这些技能如何能够加强人力资源决策并提高组织效率。

University of Pennsylvania
您将获得的技能: 网络分析, 组织效能, 数据分析, 分析, 绩效管理, 人才管理, 人力资源战略, 人力资本, 人力资源, 绩效衡量, 协作, 劳动力管理, 员工绩效管理, 预测分析, 人力资源分析, 数据驱动的决策制定, 留住员工, 性能分析
混合 · 课程 · 1-4 周

University of California, Irvine
您将获得的技能: 业务指标, 数据分析, 人才招聘, 员工关系, 人力资源战略, 心理健康, 仪表板, 培训与发展, 人力资源技术, 数据展示, 留住员工, 薪酬与福利, 薪酬战略, 商业分析, 员工参与, 员工绩效管理, 性能指标, 数据叙事
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, R (Software), Tableau Software, Sampling (Statistics), Spreadsheet Software, Data Analysis, LinkedIn, Dashboard, Data Structures, Python Programming, Interviewing Skills, Professional Development
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Microsoft
您将获得的技能: 数据操作, 商业智能, 数据收集, 高级分析, 统计可视化, 数据分析, 商业分析, 数据质量, 微软Excel, 数据存储, 数据整合, 微软动力平台, 数据可视化, 时间表, 数据存储技术, 数据库设计, Power BI, 数据扫盲, 统计报告, SQL
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Apache Hadoop, 统计分析, 数据收集, 数据科学, 数据分析, 分析, 数据清理, 数据可视化软件, Data Mart, 微软Excel, 数据可视化, 数据仓库, 大数据, Apache Hive, 数据湖, Apache Spark
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Team Leadership, Employee Coaching, Performance Management, Constructive Feedback, People Development, Goal Setting, Delegation Skills, Organizational Skills, Relationship Management, Communication, AI Product Strategy
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机编程, 数据操作, 数据处理, Pandas(Python 软件包), 网页抓取, 自动化, 数据分析, NumPy, 数据导入/导出, 编程原则, 还原式 API, JSON, 应用编程接口 (API), 数据结构, 脚本, Jupyter, 面向对象编程(OOP)
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Python 程序设计, 生成式人工智能, Excel 公式, 探索性数据分析, 网页抓取, 交互式数据可视化, 专业网络, 数据分析, Plotly, 数据导入/导出, 仪表板, 数据叙事, IBM Cognos 分析, 数据可视化软件, 微软Excel, SQL, 数据可视化, 大数据, 数据展示
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: 数据整理, 数据操作, Excel 公式, 数据分析, 信息隐私, 数据科学, 数据导入/导出, 谷歌工作表, 数据清理, 数据质量, 电子表格软件, 透视表和图表, 微软Excel, 数据完整性
初级 · 课程 · 1-3 个月

University of Pennsylvania
您将获得的技能: 财务会计, 运行分析, 财务分析, 财务数据, 人力资源, 管理会计, 分析, 人力资本, 客户洞察, 运行效率, 商业分析, 同行评审, 数据驱动的决策制定, 描述性分析, 营销分析, 预测分析, 人力资源分析, 人力资源战略, 财务报表分析, 客户分析
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Michigan
您将获得的技能: Python 程序设计, 统计分析, 预测建模, 数据操作, 数据处理, 数据分析, 回归分析, 预测, 统计假设检验, 数据清理, 分析, 生理学, 统计方法, 应用机器学习, 预防伤害, 运动训练, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 相关性分析, Matplotlib
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 数据整理, 交互式数据可视化, 生成式人工智能, 探索性数据分析, 网页抓取, 数据转换, Plotly, 数据导入/导出, 专业网络, 仪表板, 数据可视化软件, 数据分析, 无监督学习, 数据可视化, 功能工程, 数据扫盲, Jupyter, 监督学习, 同行评审, SQL
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
人员分析是一个利用数据和分析来深入了解组织内与人员相关的流程和行为的领域。 它包括收集和分析有关员工的数据,以确定模式、相关性和趋势,从而帮助组织就其员工队伍做出明智的决策。 通过利用员工调查、绩效考核、招聘数据等各种来源的数据,人员分析旨在提高员工保留率、参与度、生产率和整体组织绩效。 此外,它还能为多样性与包容性、人才管理和劳动力规划等领域提供见解。
要在人员分析领域取得优异成绩,您需要学习技术和软技能的结合。 以下是您应该重点掌握的一些基本技能:
数据分析:通过学习统计概念、数据可视化工具(如 Tableau、Power BI)以及 Python 或 R 等编程语言,掌握数据分析技能。
人力资源 (HR) 知识:熟悉人力资源实践和概念,以便更好地理解人员分析的背景。 获得有关招聘、员工参与、留用策略、人才管理和组织行为的知识。
解决问题:培养强大的分析和解决问题的技能,从人力资源数据中找出模式、趋势和见解。 这将帮助您应对各种人力资源挑战,并做出以数据为导向的决策。
沟通和讲故事:提高沟通技能,向利益相关者有效传达复杂的数据分析结果。 培养以令人信服的方式将技术研究成果转化为可行见解的能力,以影响决策。
伦理考虑:了解与 "人员分析 "相关的伦理意义。 了解数据隐私、安全和合规法规,确保以负责任和合乎道德的方式使用员工数据。
变革管理:掌握变革管理原则,在组织内部成功实施人员分析计划。 了解如何宣传益处、消除阻力并推动采用,从而最大限度地发挥数据驱动型建议的影响。
请记住,人员分析是一个跨学科领域,结合了人力资源、数据分析和战略。 通过在这些领域打下坚实的基础,您将具备在人员分析领域茁壮成长的良好条件。
掌握了 "人员分析 "技能,就能在各行各业找到各种工作机会。 您可以从事的工作包括
人力资源分析员:作为一名人力资源分析师,您将利用自己的人员分析技能分析劳动力数据、识别趋势并提供见解,以提高员工参与度、留住员工并改进整体人力资源战略。
人才招聘专家:有了人员分析技能,你就可以成为一名人才招聘专家,利用数据简化招聘流程,制定高效的采购策略,并在选择候选人时做出数据驱动的决策。
组织发展顾问:作为一名组织发展顾问,你将利用人员分析技术进行评估、找出差距,并设计和实施战略,以发展和提高组织的人才、文化和绩效。
员工体验经理:在这个职位上,您将专注于分析员工反馈、情绪和参与度数据,以改善员工的整体体验。 人员分析技能将使您能够确定需要改进的领域,并实施提高员工满意度和工作效率的措施。
劳动力规划分析师:掌握人员分析技能后,您可以担任劳动力规划分析师,分析历史和当前数据,预测未来的人才需求,找出技能差距,制定劳动力战略,确保企业在正确的时间、正确的岗位上拥有正确的人才。
以上只是几个例子,人员分析领域正在迅速发展,为各行各业的人力资源、人才管理和组织发展提供了大量工作机会。
对人类行为和数据分析感兴趣,并对业务和组织动态有深刻理解的人最适合学习人员分析。 此外,热衷于利用数据推动决策和提高组织绩效的人也会发现这个领域特别有价值。
以下是一些与人员分析相关的主题,供您参考:
数据分析:学习数据分析的基础知识,包括数据收集、数据清理、统计分析和数据可视化。
人力资源管理:了解人力资源在组织中的作用,以及如何应用人员分析来提高员工绩效、参与度和留任率。
组织心理学:在组织环境中探索员工行为、动机和态度的心理学方面。
机器学习和预测分析:掌握机器学习算法和预测建模方面的知识,以分析大型数据集,并对员工行为和绩效做出数据驱动的预测。
人员分析中的道德考量:了解与使用数据进行人员分析相关的道德考虑因素和隐私问题,以及如何确保以合乎道德和负责任的方式使用数据。
人才招聘和保留战略:研究如何利用人员分析来识别和吸引顶尖人才,以及留住和发展现有员工。
员工敬业度和满意度:探索利用人员分析技术衡量和提高员工敬业度和满意度的方法。
多样性和包容性:了解人员分析如何帮助组织识别和应对多元化与包容性挑战、促进公平并创造更具包容性的工作环境。
人力资源技术和软件:熟悉支持人员分析计划的各种人力资源技术工具和软件,如人力资源信息系统(HRIS)。
请记住,"人员分析 "领域在不断发展变化,因此了解该领域的最新趋势、研究和进展至关重要。
在线人员分析课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新知识 人员分析是一个利用数据和分析来深入了解组织内与人员相关的流程和行为的领域。 它包括收集和分析有关员工的数据,以确定模式、相关性和趋势,从而帮助组织就其员工队伍做出明智的决策。 通过利用员工调查、绩效考核、招聘数据等各种来源的数据,人员分析旨在提高员工保留率、参与度、生产率和整体组织绩效。 此外,它还能为多样性与包容性、人才管理和劳动力规划等领域提供见解。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的各种人员分析课程可满足不同技能水平的需求。
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