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王万多:如何进行人力资源量化管理与数据分析

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人力资源管理

课程编号 : 7920

面议联系老师

适用对象

董事长、总裁、总经理、副总经理、总监、经理、主管等管理者及必要的基层员工

课程介绍

【课程对象】

董事长、总裁、总经理、副总经理、总监、经理、主管等管理者及必要的基层员工。

【课程时间】

1天

【课程背景】

随着经济环境对公司经营管理能力的要求越来越高,传统管理决策中的“拍脑袋”法在未来公司管理中越来越不适合。如何运用量化方法、分析工具和科学的逻辑来指导管理实践活动显得越来越重要。随着互联网的发展,大数据、信息化、云技术在公司中的大规模应用,公司中的量化管理与数据分析逐渐变得普遍。

采用科学的模型、表格、图形等工具,运用量化管理的方法和数据分析的逻辑,能够让公司的人力资源管理效能有效提升。

  1. 量化管理与数据分析是人力资源管理者与高层管理者进行战略沟通的共同语言
  2. 量化管理与数据分析是人力资源管理者与中层管理者沟通的重要方法
  3. 量化管理与数据分析是人力资源管理者评价自身工作绩效的有效工具

王老师用一天的时间分享,将多年咨询辅导百余家企业人力资源数据分析技巧及研究与实践经验分享给大家,实现员工与管理者心往一处想,劲往一处使,共同完成部门及公司经营目标。

【课程收益】

  • 掌握量化管理与数据分析运用方法
  • 掌握管理与数据分析的工具
  • 掌握人力资源各模块需要的量化数据内容及具体算法
  • 掌握人力资本评估原理和方法

【课程特色】

  • 知到:用故事的方式现场实例分析与问题讨论
  • 得到:用咨询的方式现场练习与撰写方案
  • 做到:用辅导的方式课后实战与持续提高

【授课方式】

案例分析+实战方法+角色扮演+提问互动+分组讨论+精彩点评+课堂练习+课后作业

【课程对象】

董事长、总裁、总经理、副总经理、总监、经理、主管等管理者及必要的基层员工。

【课程时间】

1天

【课程大纲】

  1. 如何运用量化管理与数据分析
  2. 量化管理与数据分析的正确认识
  • 什么是量化管理与数据分析
  • 量化管理与数据分析的思维与认知
  • 量化管理与数据分析不是唯数字论
  • 量化管理与数据分析不应追求复杂
  1. 量化管理与数据分析的操作方法
  • 典型无效的量化管理与数据分析
  • 量化管理与数据分析的四种类型
  • 量化管理与数据分析的操作流程
  1. 量化管理与数据分析的准备
  • 量化管理与数据分析的操作难点
  • 量化管理与数据分析的支持系统
  • 量化管理与数据分析的知识能力
  1. 量化管理与数据分析的常用方法
  • 对比分析法
  • 属性分析法
  • 图形分析法

【案例分析】如何通过量化管理与数据分析查找问题

  1. 人力资源管理中各板块的量化管理与数据分析
  2. 招聘管理中的量化管理与数据分析方法
  • 岗位编制的量化测算方法
  • 招聘效果的量化分析方法
  • 招聘过程的量化分析方法
  • 招聘费用的量化分析方法
  1. 离职管理中的量化管理与数据分析方法
  • 人才离职数量的分析
  • 人才离职质量的量化分析
  • 如何通过量化分析做好人才保留

【案例分析】如何管理离职后人才

  1. 人才梯队建设的量化管理与数据分析方法
  • 人才盘点的量化分析与实施方法
  • 继任者计划的实施方法与技巧
  • 提升继任者技能的有效方法
  • 员工职业发展中的量化分析
  1. 培训管理中的量化管理与数据分析方法
  • 岗位胜任力模型的量化分析
  • 培训需求环节的量化分析
  • 培训实施环节的量化分析
  • 培训评估环节的量化分析
  1. 薪酬管理中的量化管理与数据分析方法
  • 岗位价值的量化分析
  • 薪酬预算的量化分析
  • 薪酬调查的量化分析
  • 薪酬整体的量化分析

【案例分析】某薪酬方案设计实例

  1. 绩效管理中的量化管理与数据分析方法
  • 绩效目标的量化分解方法
  • 绩效指标权重与目标量化的设计方法
  • 绩效问题的分析和改进方法
  • 绩效结果的量化分析
  • 绩效结果在薪酬发放中的量化应用
  1. 员工关系管理中的量化管理与数据分析方法
  • 员工满意度调查及其量化分析
  • 员工合理化建议管理的操作与量化分析
  • 工伤情况的量化分析
  • 员工投诉管理的操作与量化分析
  • 劳动争议管理的操作与量化分析
  1. 人力资源管理三大报表
  2. 人力资本负债表
  3. 人才流量表
  4. 人力资本利润表
  5. 常见量化管理与数据分析错误
  6. 图形应用错误
  7. 数字应用错误
  8. 分析方法错误

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