#методы #корреляционныйанализ
⚡️Корреляционный анализ — это статистический метод изучения взаимосвязи между двумя и более величинами.
Другими словами, такой анализ позволяет установить наличие связи между, на первый взгляд, не связанными факторами: ростом и уровнем зарплаты, стажем работы и оценкой эффективности сотрудника и прочее. И если такая связь существует, то сопровождается ли изменение одного фактора возрастанием или уменьшением другого, связанного с ним.
Это сравнительно простой для расчёта и надёжный инструмент используется как в бизнесе, так и в научных исследованиях для установления взаимосвязи между различными факторами. Основное преимущество этого метода — доступность.
Использовать его можно с помощью обычного MS Excel. Механику работы с этим инструментом можно найти в статье
⚡️Корреляционный анализ — это статистический метод изучения взаимосвязи между двумя и более величинами.
Другими словами, такой анализ позволяет установить наличие связи между, на первый взгляд, не связанными факторами: ростом и уровнем зарплаты, стажем работы и оценкой эффективности сотрудника и прочее. И если такая связь существует, то сопровождается ли изменение одного фактора возрастанием или уменьшением другого, связанного с ним.
Это сравнительно простой для расчёта и надёжный инструмент используется как в бизнесе, так и в научных исследованиях для установления взаимосвязи между различными факторами. Основное преимущество этого метода — доступность.
Использовать его можно с помощью обычного MS Excel. Механику работы с этим инструментом можно найти в статье
👍2
#методы #кластеризация
⚡️ Кластерный анализ — это метод классификационного анализа, основное назначение которого в разбиении множества исследуемых объектов на однородные группы или кластеры, объединённые по какому-то признаку или характеристике.
Другими словами, этот метод позволяет сгруппировать наши объекты таким образом, чтобы каждый отдельный элемент в группе имел идентичную характеристику или свойство, присущее всем остальным объектам в этой группе.
В HR-аналитике этот метод позволяет разбивать респондентов на однородные группы, проводить анализ конкурентов и группировки результатов исследований.
Использовать его можно с помощью обычного MS Excel. Механику работы с этим инструментом можно найти в статье
⚡️ Кластерный анализ — это метод классификационного анализа, основное назначение которого в разбиении множества исследуемых объектов на однородные группы или кластеры, объединённые по какому-то признаку или характеристике.
Другими словами, этот метод позволяет сгруппировать наши объекты таким образом, чтобы каждый отдельный элемент в группе имел идентичную характеристику или свойство, присущее всем остальным объектам в этой группе.
В HR-аналитике этот метод позволяет разбивать респондентов на однородные группы, проводить анализ конкурентов и группировки результатов исследований.
Использовать его можно с помощью обычного MS Excel. Механику работы с этим инструментом можно найти в статье
👍1
#инструменты #Росстат
Иногда перед HR-аналитиком ставится задача проведения исследований и анализа демографии, экономики труда, конкурентов и прочих запросов.
Например, если компания планирует открывать представительство в навом городе и ей нужно проанализировать рынок труда, наличие компаний-доноров для найма персонала и посмотреть экономическую активность региона.
В таких случаях полезным инструментов в арсенале HR-аналитика станет портал Росстата и его дашборд по социально-экономическим показателям в РФ.
К сожалению, этот инструмент малоизвестен и редко используется на практике, а между тем, он обладает довольно ценной информацией, а кроме того, абсолютно бесплатный
Что можно найти на портале:
❕Среднюю заработную плату по регионам и по категориям;
❕Бенчмарки ССЧ по регионам и по отраслям ;
❕Численность экономического активного населения по регионам;
❕Половозрастной состав населения по регионам;
❕Индекс деловой активности по индустриям и регионам;
и многое другое.
Иногда перед HR-аналитиком ставится задача проведения исследований и анализа демографии, экономики труда, конкурентов и прочих запросов.
Например, если компания планирует открывать представительство в навом городе и ей нужно проанализировать рынок труда, наличие компаний-доноров для найма персонала и посмотреть экономическую активность региона.
В таких случаях полезным инструментов в арсенале HR-аналитика станет портал Росстата и его дашборд по социально-экономическим показателям в РФ.
К сожалению, этот инструмент малоизвестен и редко используется на практике, а между тем, он обладает довольно ценной информацией, а кроме того, абсолютно бесплатный
Что можно найти на портале:
❕Среднюю заработную плату по регионам и по категориям;
❕Бенчмарки ССЧ по регионам и по отраслям ;
❕Численность экономического активного населения по регионам;
❕Половозрастной состав населения по регионам;
❕Индекс деловой активности по индустриям и регионам;
и многое другое.
👍2❤1
#основы #медиана
Меры центральной тенденции — академическое название группы показателей, широко используемых в HR-аналитике и C&B для описания совокупности объектов. К ним относятся средние значения, медиана, мода и некоторые другие показатели. Одно из центральных мест занимает медиана.
⚡️Медиана разделяет массив данных на две части таким образом, что 50% всех результатов оказывается выше медианы, а 50% - ниже. Таким образом мы получаем значение, находящееся ровно посередине проранжированной выборки.
Медиану используют для определения средних зп в исследованиях, а вот среднее значение для таких задач не используется.
Все дело в выбросах, которые неизбежно появляются при сборе данных. Всегда найдется кто-то, чьи условия значительно выбиваются из общего ряда.
⚡️Пример:
10 человек указали в качестве своей зп 100 рублей, 1 указал 200 рублей.
Среднее арифметическое дает нам 136 рублей в качестве средней зп.
А вот медиана даст нам 100 рублей, что больше похоже на правду.
Меры центральной тенденции — академическое название группы показателей, широко используемых в HR-аналитике и C&B для описания совокупности объектов. К ним относятся средние значения, медиана, мода и некоторые другие показатели. Одно из центральных мест занимает медиана.
⚡️Медиана разделяет массив данных на две части таким образом, что 50% всех результатов оказывается выше медианы, а 50% - ниже. Таким образом мы получаем значение, находящееся ровно посередине проранжированной выборки.
Медиану используют для определения средних зп в исследованиях, а вот среднее значение для таких задач не используется.
Все дело в выбросах, которые неизбежно появляются при сборе данных. Всегда найдется кто-то, чьи условия значительно выбиваются из общего ряда.
⚡️Пример:
10 человек указали в качестве своей зп 100 рублей, 1 указал 200 рублей.
Среднее арифметическое дает нам 136 рублей в качестве средней зп.
А вот медиана даст нам 100 рублей, что больше похоже на правду.
👍2
#основы #среднее
⚡️Среднее геометрическое – это еще одна мера центральной тенденции. Рассчитывается как корень n-ой степени из произведения n чисел. То есть чтобы посчитать среднее геометрическое из двух числен, нужно их перемножить и извлечь квадратный корень.
Отличается от среднего арифметического тем, что учитывает взаимные отношения чисел, а не только их значения. Всегда меньше или равно среднему арифметическому, а разница между ними тем больше, чем больше изменчивость наблюдений от периода к периоду.
Используется чаще всего для отслеживания динамики изменения каких-то процессов во времени, например роста заработных плат, текучести и прочих показателей.
⚡️ Пример:
Динамика изменения оклада по должности по годам составила: 100,110,125,130,150 рублей.
Среднее геометрическое составит 122 рубля.
Среднее арифметическое (для сравнения) составит 123 рубля.
⚡️Среднее геометрическое – это еще одна мера центральной тенденции. Рассчитывается как корень n-ой степени из произведения n чисел. То есть чтобы посчитать среднее геометрическое из двух числен, нужно их перемножить и извлечь квадратный корень.
Отличается от среднего арифметического тем, что учитывает взаимные отношения чисел, а не только их значения. Всегда меньше или равно среднему арифметическому, а разница между ними тем больше, чем больше изменчивость наблюдений от периода к периоду.
Используется чаще всего для отслеживания динамики изменения каких-то процессов во времени, например роста заработных плат, текучести и прочих показателей.
⚡️ Пример:
Динамика изменения оклада по должности по годам составила: 100,110,125,130,150 рублей.
Среднее геометрическое составит 122 рубля.
Среднее арифметическое (для сравнения) составит 123 рубля.
👍1
#основы #статистика #выборка
В ходе исследований часто приходится работать как с целыми массивами данных, так и с их составными частями, поэтому не лишним будет разобраться в разнице между ними:
⚡️Генеральная совокупность — это все объекты, относительно которых предполагается проводить исследование или анализ.
В компании работает сто человек – это генеральная совокупность сотрудников.
⚡️Выборка — это часть генеральной совокупности, которая обладает всеми ее характеристиками. Другими словами, это типичная часть целого, анализируя которую, можно делать достаточно достоверные предположения о генеральной совокупности, как например, по группе сотрудников из какого-то отдела можно делать определенные предположения относительно всех сотрудников этого отдела.
⚡️Репрезентативность — важное качество любой выборки, это свойство такой выборки, где каждый объект обладает всеми необходимыми признаками для работы или анализа и при этом отражает все необходимые характеристики генеральной совокупности.
В ходе исследований часто приходится работать как с целыми массивами данных, так и с их составными частями, поэтому не лишним будет разобраться в разнице между ними:
⚡️Генеральная совокупность — это все объекты, относительно которых предполагается проводить исследование или анализ.
В компании работает сто человек – это генеральная совокупность сотрудников.
⚡️Выборка — это часть генеральной совокупности, которая обладает всеми ее характеристиками. Другими словами, это типичная часть целого, анализируя которую, можно делать достаточно достоверные предположения о генеральной совокупности, как например, по группе сотрудников из какого-то отдела можно делать определенные предположения относительно всех сотрудников этого отдела.
⚡️Репрезентативность — важное качество любой выборки, это свойство такой выборки, где каждый объект обладает всеми необходимыми признаками для работы или анализа и при этом отражает все необходимые характеристики генеральной совокупности.
#основы #мода
Еще одной мерой центральной тенденции активно используемой в HR-аналитике и C&B является мода.
⚡️Мода — это такое значение, которое наиболее часто встречается в выборке. Если у нас есть массив заработных плат сотрудников на определённой должности с рынка, то модой будет такое значение, которое упоминается этом массиве чаще всего.
Мода, наравне с медианой, используется как инструмент для создания исследований рынка труда и заработных плат, и хотя механика расчета у этих показателей различается, часто значения моды и медианы близки друг к другу.
⚡️Пример:
Известен массив данных зп по должности менеджер по продажам: 100,150,120,80,75,90, 100,80, 75, 110, 130, 100, 500.
Мода составит 100 (значение 100 встречается чаще всего в выборке – 3 раза).
Для сравнения среднее арифметическое составит 131, а медиана = 100.
Еще одной мерой центральной тенденции активно используемой в HR-аналитике и C&B является мода.
⚡️Мода — это такое значение, которое наиболее часто встречается в выборке. Если у нас есть массив заработных плат сотрудников на определённой должности с рынка, то модой будет такое значение, которое упоминается этом массиве чаще всего.
Мода, наравне с медианой, используется как инструмент для создания исследований рынка труда и заработных плат, и хотя механика расчета у этих показателей различается, часто значения моды и медианы близки друг к другу.
⚡️Пример:
Известен массив данных зп по должности менеджер по продажам: 100,150,120,80,75,90, 100,80, 75, 110, 130, 100, 500.
Мода составит 100 (значение 100 встречается чаще всего в выборке – 3 раза).
Для сравнения среднее арифметическое составит 131, а медиана = 100.
👍1
#визуализация #гистограмма
⚡️Гистограмма (столбиковая диаграмма) – это график в виде вертикальных или горизонтальных столбцов. Высота или длина каждого равна соответствующим им значениям. Используется чтобы наглядно показать «размерность» значений относительно друг друга. Основа для сравнения размеров разных объектов между собой по одному признаку.
Более любопытный вариант – гистограмма с накоплением или линейчатая с накоплением. Ее используют в том случае, если значения столбцов можно суммировать (как на картинке). Таким образом можно сравнивать не только значения разных факторов между собой, но и как они формируют целое (сумму). Это наглядный и удобный инструмент для отображения составных частей целого и подходит как альтернатива круговым диаграммам.
В Excel, на вкладке "Вставка" выбирается "Гистограмма" / "Гистограмма с накоплением" или "Линейчатая" / "Линейчатая с накоплением"
⚡️Гистограмма (столбиковая диаграмма) – это график в виде вертикальных или горизонтальных столбцов. Высота или длина каждого равна соответствующим им значениям. Используется чтобы наглядно показать «размерность» значений относительно друг друга. Основа для сравнения размеров разных объектов между собой по одному признаку.
Более любопытный вариант – гистограмма с накоплением или линейчатая с накоплением. Ее используют в том случае, если значения столбцов можно суммировать (как на картинке). Таким образом можно сравнивать не только значения разных факторов между собой, но и как они формируют целое (сумму). Это наглядный и удобный инструмент для отображения составных частей целого и подходит как альтернатива круговым диаграммам.
В Excel, на вкладке "Вставка" выбирается "Гистограмма" / "Гистограмма с накоплением" или "Линейчатая" / "Линейчатая с накоплением"
👍1
#визуализация #парето
⚡️В конце 19 века социолог и экономист В.Парето обнаружил, что распределение богатства в обществе неравномерно и подчиняется определенной зависимости: с ростом обеспеченности количество богатых людей уменьшается в геометрической прогрессии с постоянным коэффициентом. В дальнейшем эту идею развил Р.Кох, предложивший формулировку универсального "Принципа 20/80" как принцип неравномерности распределения ресурсов, усилий и т.д.
В HR-аналитике диаграмму Парето можно использовать для наглядного сравнения эффективности разных объектов между собой, например, чтобы оценить эффективность сотрудников.
Ее особенность в том, что на условной границе в 80% (как на рисунке) обычно проводят пороговую горизонтальную линию для наглядности. Все сотрудники на примере левее точки пересечения этой линии с графиком - приносят компании 80% прибыли, правее - оставшиеся 20%.
В Excel есть встроенный график Парето. На вкладке «Гистограмма» выбираем «Парето» и указываем исходные данные для таблицы.
⚡️В конце 19 века социолог и экономист В.Парето обнаружил, что распределение богатства в обществе неравномерно и подчиняется определенной зависимости: с ростом обеспеченности количество богатых людей уменьшается в геометрической прогрессии с постоянным коэффициентом. В дальнейшем эту идею развил Р.Кох, предложивший формулировку универсального "Принципа 20/80" как принцип неравномерности распределения ресурсов, усилий и т.д.
В HR-аналитике диаграмму Парето можно использовать для наглядного сравнения эффективности разных объектов между собой, например, чтобы оценить эффективность сотрудников.
Ее особенность в том, что на условной границе в 80% (как на рисунке) обычно проводят пороговую горизонтальную линию для наглядности. Все сотрудники на примере левее точки пересечения этой линии с графиком - приносят компании 80% прибыли, правее - оставшиеся 20%.
В Excel есть встроенный график Парето. На вкладке «Гистограмма» выбираем «Парето» и указываем исходные данные для таблицы.
👍1
#инструменты #PowerQuery
Продолжаем знакомиться с софтом и инструментами для HR-аналитики
⚡️MS Power Query - это инструмент извлечения и преобразования данных, который поставляется в Excel 2016 и более поздних версиях и доступен всем пользователям бесплатно.
С помощью Power Query можно выполнять извлечение, преобразование и загрузку данных (ETL) в/из разных источников и форматов, и в этом смысле он аналогичен BI системам. Он способен «переварить» большие массивы данных и проводить огромный спектр манипуляций. Эти преобразования могут быть как банальным удаление столбца или фильтрации строк, сцепления значений так и более сложными операциями по слиянию таблиц, добавлению, группировки по, отмене сводных данных и прочее.
MS Query - это прекрасный инструмент дополняющий Excel и позволяющий существенно расширить и без того огромный функционал этой платформы.
С документацией по MS Power Query можно познакомиться на сайте Майкрософт.
А более детальные уроки найти в открытых источниках.
Продолжаем знакомиться с софтом и инструментами для HR-аналитики
⚡️MS Power Query - это инструмент извлечения и преобразования данных, который поставляется в Excel 2016 и более поздних версиях и доступен всем пользователям бесплатно.
С помощью Power Query можно выполнять извлечение, преобразование и загрузку данных (ETL) в/из разных источников и форматов, и в этом смысле он аналогичен BI системам. Он способен «переварить» большие массивы данных и проводить огромный спектр манипуляций. Эти преобразования могут быть как банальным удаление столбца или фильтрации строк, сцепления значений так и более сложными операциями по слиянию таблиц, добавлению, группировки по, отмене сводных данных и прочее.
MS Query - это прекрасный инструмент дополняющий Excel и позволяющий существенно расширить и без того огромный функционал этой платформы.
С документацией по MS Power Query можно познакомиться на сайте Майкрософт.
А более детальные уроки найти в открытых источниках.
👍1
#исследования #качественные_методы
Часто перед HR-аналитиком стоит задача анализа внутренних или внешних HR-процессов (причины уходов из компании, EVP, исследование мотивации и т.д.), которые не имеют числового выражения. Такие задачи требуют не столько расчетов и цифр, сколько проработки смыслов, получение развернутой информации о предмете исследования и формирование инсайтов. Для такого рода задач используют качественные методы исследований.
Задача качественных методов: раскрыть отношение объекта исследования к теме исследования, его внутреннюю мотивацию, причинно-следственные связи его поведения и отношение к объекту исследования, личную оценку.
Основными инструментами качественных исследований являются: глубинное интервью (структурированное и не структурированное), экспертное интервью, фокус-группы.
Часто перед HR-аналитиком стоит задача анализа внутренних или внешних HR-процессов (причины уходов из компании, EVP, исследование мотивации и т.д.), которые не имеют числового выражения. Такие задачи требуют не столько расчетов и цифр, сколько проработки смыслов, получение развернутой информации о предмете исследования и формирование инсайтов. Для такого рода задач используют качественные методы исследований.
Задача качественных методов: раскрыть отношение объекта исследования к теме исследования, его внутреннюю мотивацию, причинно-следственные связи его поведения и отношение к объекту исследования, личную оценку.
Основными инструментами качественных исследований являются: глубинное интервью (структурированное и не структурированное), экспертное интервью, фокус-группы.
#метрики #подбор #time_to_fill
⚡️Срок закрытия вакансии (Time to fill) - это количество календарных дней, требующееся для закрытия одной вакансии.
Можно рассчитывать среднее значение за период (формула на скрине), а можно делать расчет по категориям вакансий.
🔹Нюансы расчета:
1. Корректнее рассчитывать метрику раздельно по разным категориям: массовые позиции, офисные сотрудники, менеджмент, а в некоторых случаях и по функции, например, выделять ИТ, так как по ним доля принятых оффером может существенно отличаться от остальной компании;
2. Периодичность расчета не должна быть реже квартальной;
3. Датой отсчета может быть или заведение заявки заказчиком в ATS/RMS или появление заявки в работе у рекрутера. Встречаются оба варианта;
4. Датой закрытия может быть или дата выхода нового сотрудника на работу или дата выставления ему оффера. Встречаются оба варианта, но все таки более полный – до выхода сотрудника на работу.
⚡️Срок закрытия вакансии (Time to fill) - это количество календарных дней, требующееся для закрытия одной вакансии.
Можно рассчитывать среднее значение за период (формула на скрине), а можно делать расчет по категориям вакансий.
🔹Нюансы расчета:
1. Корректнее рассчитывать метрику раздельно по разным категориям: массовые позиции, офисные сотрудники, менеджмент, а в некоторых случаях и по функции, например, выделять ИТ, так как по ним доля принятых оффером может существенно отличаться от остальной компании;
2. Периодичность расчета не должна быть реже квартальной;
3. Датой отсчета может быть или заведение заявки заказчиком в ATS/RMS или появление заявки в работе у рекрутера. Встречаются оба варианта;
4. Датой закрытия может быть или дата выхода нового сотрудника на работу или дата выставления ему оффера. Встречаются оба варианта, но все таки более полный – до выхода сотрудника на работу.
👍2
#основы #квартиль
Квартиль делит упорядоченный массив данных на равные четверти и является границей этих четвертей.
Первый квартиль – 25% выборки;
Второй квартиль (он же медиана) - 50% выборки;
Третий квартиль – 75% выборки.
Разбиение массива данных на эти части позволяет проводить манипуляции с этим четвертями отдельно, что, например, довольно часто используется в функции C&B и при исследованиях.
⚡️Пример:
Выделим квартили из массива данных зп по сотрудникам (K. RUR): {230,180,80,80,13,12,14}
1. Отсортируем данные: {80,80,120,130,140,180,230};
2. Определим медиану: 130 (значение ровно посередине выборки);
3. Определим медианы двух половин: {80, 80, 120} 130 {140,180,230};
Q1: 80; Q2:130; Q3:180
В Excel для этого можно использовать функцию =КВАРТИЛЬ.ИСКЛ(массив данных;номер квартиля).
Квартиль делит упорядоченный массив данных на равные четверти и является границей этих четвертей.
Первый квартиль – 25% выборки;
Второй квартиль (он же медиана) - 50% выборки;
Третий квартиль – 75% выборки.
Разбиение массива данных на эти части позволяет проводить манипуляции с этим четвертями отдельно, что, например, довольно часто используется в функции C&B и при исследованиях.
⚡️Пример:
Выделим квартили из массива данных зп по сотрудникам (K. RUR): {230,180,80,80,13,12,14}
1. Отсортируем данные: {80,80,120,130,140,180,230};
2. Определим медиану: 130 (значение ровно посередине выборки);
3. Определим медианы двух половин: {80, 80, 120} 130 {140,180,230};
Q1: 80; Q2:130; Q3:180
В Excel для этого можно использовать функцию =КВАРТИЛЬ.ИСКЛ(массив данных;номер квартиля).
❤1
#визуализация #круговая
⚡️Круговая диаграмма (пай чарт) — еще один популярный графический элемент для отображения структуры или доли показателя в общей сумме.
Важно различать, что если основной целью элемента является показать структуру целого (напримре, разбивку численности компании по отделам), то лучше использовать круговую диаграмму, а если сравнить разные части друг с другом (например, сравнение численности отделов между собой), то гистограмму.
Для удобства восприятия диаграммы лучше не использовать больше трех-четырех сегментов.
Добиться этого, если сегментов у вас больше, можно используя вторичную круговую диаграмму.
Ее особенность в том, что часть сегментов выносится отдельно в гистограмму и располагается рядом с круговой.
Чтобы сделать это выберите Вторичная линейчатая на вкладке «Вставка» в Excel, затем перейдите в Формат ряда данных и там установите нужное количество сегментов, которые "уйдут" в прочее (в гистограмму).
⚡️Круговая диаграмма (пай чарт) — еще один популярный графический элемент для отображения структуры или доли показателя в общей сумме.
Важно различать, что если основной целью элемента является показать структуру целого (напримре, разбивку численности компании по отделам), то лучше использовать круговую диаграмму, а если сравнить разные части друг с другом (например, сравнение численности отделов между собой), то гистограмму.
Для удобства восприятия диаграммы лучше не использовать больше трех-четырех сегментов.
Добиться этого, если сегментов у вас больше, можно используя вторичную круговую диаграмму.
Ее особенность в том, что часть сегментов выносится отдельно в гистограмму и располагается рядом с круговой.
Чтобы сделать это выберите Вторичная линейчатая на вкладке «Вставка» в Excel, затем перейдите в Формат ряда данных и там установите нужное количество сегментов, которые "уйдут" в прочее (в гистограмму).
👍1
#исследования
Основные критерии надёжности исследования:
1. валидность
2. репрезентативность
⚡️Валидность относится к исследовательской методике. Методика считается валидной, если фиксирует именно тот аспект или свойство, которое планируется изучить. Например, для исследования причин оттока в компании валидным решением станет exit-интервью, и не валидным – eNPS.
❕Для обеспечения валидности прежде всего необходимо убедиться, что форма исследования и метод соответствуют сформулированной гипотезе.
⚡️Репрезентативность исследования главным образом обеспечивается способом отбора ее выборки (респондентов), рациональностью их исследования гипотезе.
Продолжая пример, для исследования причин оттока в компании репрезентативной выборкой будут бывшие сотрудники компании, не репрезентативной – внешние исследования самых популярных причин ухода сотрудников.
❕Для обеспечения репрезентативности необходимо определить целевую аудиторию.
Основные критерии надёжности исследования:
1. валидность
2. репрезентативность
⚡️Валидность относится к исследовательской методике. Методика считается валидной, если фиксирует именно тот аспект или свойство, которое планируется изучить. Например, для исследования причин оттока в компании валидным решением станет exit-интервью, и не валидным – eNPS.
❕Для обеспечения валидности прежде всего необходимо убедиться, что форма исследования и метод соответствуют сформулированной гипотезе.
⚡️Репрезентативность исследования главным образом обеспечивается способом отбора ее выборки (респондентов), рациональностью их исследования гипотезе.
Продолжая пример, для исследования причин оттока в компании репрезентативной выборкой будут бывшие сотрудники компании, не репрезентативной – внешние исследования самых популярных причин ухода сотрудников.
❕Для обеспечения репрезентативности необходимо определить целевую аудиторию.
#метрики #подбор #time_to_offer
⚡️Срок работы с кандидатом (Time to offer) – это среднее количество календарных дней с момента нахождения кандидата рекрутером до момента принятия этим кандидатом предложения о работе.
Можно рассчитывать среднее значение за период (на скрине), а можно считать по отдельным категориям вакансия (линейные офисные, мидл-менеджмент, топы, производство, масс персонал отдельно).
🔹Для чего считать:
1. Метрика позволяет оценить эффективность процесса подбора через срок подбора. Длинный процесс может говорить о неэффективном взаимодействии бизнеса и подбора, неэффективных процессах и увеличивает шанс потерять кандидата.
2. Чем этот срок дольше, тем более негативный опыт кандидат сформирует от общения с бизнесом. Такой опыт не только может негативно отразиться на решении присоединиться к компании, но и может транслироваться кандидатом.
В качестве бенчмарка иностранные исследователи приводят 21-29 дней, у нас аналогичных бенчмарков не находил, но по ощущениям примерно 1-1,5 месяца.
⚡️Срок работы с кандидатом (Time to offer) – это среднее количество календарных дней с момента нахождения кандидата рекрутером до момента принятия этим кандидатом предложения о работе.
Можно рассчитывать среднее значение за период (на скрине), а можно считать по отдельным категориям вакансия (линейные офисные, мидл-менеджмент, топы, производство, масс персонал отдельно).
🔹Для чего считать:
1. Метрика позволяет оценить эффективность процесса подбора через срок подбора. Длинный процесс может говорить о неэффективном взаимодействии бизнеса и подбора, неэффективных процессах и увеличивает шанс потерять кандидата.
2. Чем этот срок дольше, тем более негативный опыт кандидат сформирует от общения с бизнесом. Такой опыт не только может негативно отразиться на решении присоединиться к компании, но и может транслироваться кандидатом.
В качестве бенчмарка иностранные исследователи приводят 21-29 дней, у нас аналогичных бенчмарков не находил, но по ощущениям примерно 1-1,5 месяца.
👍1
#основы #децили
Децили, аналогично квартилям, делят ранжированный массив данных на равные части, но если квартили делят их по четвертям, то децили на 10 равных частей.
Таким образом пятый дециль равен 50% выборки и соответствует медиане поскольку 5 (n+1) / 10 — это точка данных, которая представляет собой середину распределения.
Разбиение массива данных на эти части позволяет проводить манипуляции с частями отдельно, что, например, довольно часто используется в функции компенсации и льгот, при работе с количественными исследованиями и формировании выборок.
Децили, аналогично квартилям, делят ранжированный массив данных на равные части, но если квартили делят их по четвертям, то децили на 10 равных частей.
Таким образом пятый дециль равен 50% выборки и соответствует медиане поскольку 5 (n+1) / 10 — это точка данных, которая представляет собой середину распределения.
Разбиение массива данных на эти части позволяет проводить манипуляции с частями отдельно, что, например, довольно часто используется в функции компенсации и льгот, при работе с количественными исследованиями и формировании выборок.
#визуализация #воронка
⚡️График "воронка" – один из самых полезных средств визуализации при построении дашбордов в HR-аналитике.
На воронкообразных диаграммах отображаются значения на разных этапах процесса. Например, можно наглядно показать процесс работы по отбору кандидатов от этапа первичного скрининга по резюме и до этапа выхода сотрудника на работу или любой другой процесс, который может проходить группа наблюдений.
В Excel (от версии 2016) существует готовый шаблон: «Воронка».
Вкладка «Все даиграммы», «Каскадная», «Воронка».
Для более старых версий можно использовать гистограмму с накоплением и промежуточным рядом для сдвига, который мы сделаем бесцветным.
⚡️График "воронка" – один из самых полезных средств визуализации при построении дашбордов в HR-аналитике.
На воронкообразных диаграммах отображаются значения на разных этапах процесса. Например, можно наглядно показать процесс работы по отбору кандидатов от этапа первичного скрининга по резюме и до этапа выхода сотрудника на работу или любой другой процесс, который может проходить группа наблюдений.
В Excel (от версии 2016) существует готовый шаблон: «Воронка».
Вкладка «Все даиграммы», «Каскадная», «Воронка».
Для более старых версий можно использовать гистограмму с накоплением и промежуточным рядом для сдвига, который мы сделаем бесцветным.
❤1👍1
#исследования #опрос
Часть 1
Ранее мы разбирали опрос как инструмент проведения количественных исследований. Теперь хотелось бы остановиться на нюансах формулировок вопросов для этого метода.
❕ Вопросы должны быть короткими и максимально ясными, то есть не допускающими нескольких трактовок или двусмысленности. Слишком сложные вопросы или длинные вопросы могут привести или к его не понимаю респондентами или ответам «на отвяжись».
❕ При формулировании нужно избегать оценочных суждений на уровне постановки вопроса, когда вопрос сформулирован таким образом, чтобы «подсказать» респонденту социально-ожидаемый ответ.
❕ При формулировании вариантов ответа лучше избегать варианты предполагающие какую-то вероятность наступления события (может\не может, предполагаю\не предполагаю и так далее), так как внутреннее понимание наступления этих вероятностей у респондентов может сильно отличаться.
Часть 1
Ранее мы разбирали опрос как инструмент проведения количественных исследований. Теперь хотелось бы остановиться на нюансах формулировок вопросов для этого метода.
❕ Вопросы должны быть короткими и максимально ясными, то есть не допускающими нескольких трактовок или двусмысленности. Слишком сложные вопросы или длинные вопросы могут привести или к его не понимаю респондентами или ответам «на отвяжись».
❕ При формулировании нужно избегать оценочных суждений на уровне постановки вопроса, когда вопрос сформулирован таким образом, чтобы «подсказать» респонденту социально-ожидаемый ответ.
❕ При формулировании вариантов ответа лучше избегать варианты предполагающие какую-то вероятность наступления события (может\не может, предполагаю\не предполагаю и так далее), так как внутреннее понимание наступления этих вероятностей у респондентов может сильно отличаться.
#основы #перцентили #процентили
Пожалуй, самая большая тайна статистики – это вопрос чем же отличается перцентиль от процентиля, а он в свою очередь от центиля. Сегодня мы выясним истину и расставим все по своим местам.
⚡️Перцентиль (percentile) – это характеристика части массива данных или мера, в которой процентное значение общих значений равно этой мере или меньше таковой. Пока не очень понятно, поэтому давайте на примере:
Фраза: 90% перцентиль заработной платы в компании составляет 100,000 рублей означает, что 90% сотрудников имеют зарплаты меньше или равными 100,000 рублей, а остальные 10% - больше.
То есть, говоря о каком-то перцентили, мы разделяем массив данных на две части, граница которых – это наше значение перцентиля. Одна часть меньше или ровна перцентилю, вторая часть его больше.
Перцентили, на ровне с квартилями и децилями являются важными мерами при работе с данными в ходе исследований и активно используются в C&B.
Теперь, что же такое процентиль. А это тоже самое 💁♂️
Занавес.
Пожалуй, самая большая тайна статистики – это вопрос чем же отличается перцентиль от процентиля, а он в свою очередь от центиля. Сегодня мы выясним истину и расставим все по своим местам.
⚡️Перцентиль (percentile) – это характеристика части массива данных или мера, в которой процентное значение общих значений равно этой мере или меньше таковой. Пока не очень понятно, поэтому давайте на примере:
Фраза: 90% перцентиль заработной платы в компании составляет 100,000 рублей означает, что 90% сотрудников имеют зарплаты меньше или равными 100,000 рублей, а остальные 10% - больше.
То есть, говоря о каком-то перцентили, мы разделяем массив данных на две части, граница которых – это наше значение перцентиля. Одна часть меньше или ровна перцентилю, вторая часть его больше.
Перцентили, на ровне с квартилями и децилями являются важными мерами при работе с данными в ходе исследований и активно используются в C&B.
Теперь, что же такое процентиль. А это тоже самое 💁♂️
Занавес.
👍1
#метрики #конверсия #подбор #воронка_подбора
⚡️ Воронка подбора — один из самых простых инструментов для анализа эффективности рекрутинга. Она позволяет понять, сколько кандидатов проходит каждый этап отбора и где происходят "потери" кандидатов.
🔹Как рассчитать конверсию на каждом этапе?
Определите количество кандидатов на каждом этапе процесса (например, всего кандидатов — 100, интервью — 50, предложение о работе — 10).
Формула конверсии между этапами: (Кандидатов на этапе / Кандидатов на предыдущем этапе) × 100
🔹Пример:
100 кандидатов подали резюме, 50 дошли до интервью. Конверсия: (50 / 100) × 100% = 50%
Из 50 кандидатов, 10 получили предложение о работе. Конверсия: (10 / 50) × 100% = 20%
Постоянный мониторинг таких метрик помогает выявить узкие места процесса и оптимизировать ресурсы на более важные этапы.
⚡️ Воронка подбора — один из самых простых инструментов для анализа эффективности рекрутинга. Она позволяет понять, сколько кандидатов проходит каждый этап отбора и где происходят "потери" кандидатов.
🔹Как рассчитать конверсию на каждом этапе?
Определите количество кандидатов на каждом этапе процесса (например, всего кандидатов — 100, интервью — 50, предложение о работе — 10).
Формула конверсии между этапами: (Кандидатов на этапе / Кандидатов на предыдущем этапе) × 100
🔹Пример:
100 кандидатов подали резюме, 50 дошли до интервью. Конверсия: (50 / 100) × 100% = 50%
Из 50 кандидатов, 10 получили предложение о работе. Конверсия: (10 / 50) × 100% = 20%
Постоянный мониторинг таких метрик помогает выявить узкие места процесса и оптимизировать ресурсы на более важные этапы.
👍1