一、从经验到数据：HR决策思维的转变
一、从经验到数据：HR决策思维的转变要点拆解
- 案例解析：J企业人力资源数字仪表盘
- 1. 你的决策来自于经验还、直觉还是数据？
- 2. 为什么HR须要数据分析
- 3. AI+HR的数字化思维包括什么
- 基础数据+算法+数据呈现+数据应用
- 工作坊：我公司的HR数据有哪些？如何通过数据讲好故事
人力资源数字化思维与决策驱动
从经验到数据：HR决策思维的转变需要接到岗位场景，人力资源盘点数据分析和案例解析：J企业人力资源数字仪表盘会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
韩国凯 · 企业管理与人力资源效能提升专家
课程大纲
二、人力资源管理的数据及模型
二、人力资源管理的数据及模型要点拆解
- 1. 人力资源管理的基础数据
- 2. 人力资源数据建模
- 招聘管理中的量化管理与数据建模
- 离职管理中的量化管理与数据建模
- 人才梯队建设的量化管理与数据建模
- 培训管理中的量化管理与数据建模
- 薪酬管理中的量化管理与数据建模
- 绩效管理中的量化管理与数据建模
- 员工关系管理中的量化管理与数据建模
- 人力资源管理三大报表
三、人力资源数据分析
三、人力资源数据分析要点拆解
- 对比分析法
- 属性分析法
- 图形分析法
- 常见量化管理与数据分析错误
四、利用AI工具呈现数据分析
四、利用AI工具呈现数据分析要点拆解
- 1. AI工具的选取
- 2. AI分析报告的的输入
- 案例分析：人力资源盘点数据分析
五、构建HR数据决策的四层逻辑
五、构建HR数据决策的四层逻辑要点拆解
- 互动案例：人力资源盘点的时候数据决策
- 互动案例：人力资源流动的数据决策
- 1. 数据基础层
- 2. 分析洞察层
- （1）描述性分析（What）：现状诊断
- 案例：某部门Q1离职率同比上升15%，30岁以下员工占比80%
- （2）诊断性分析（Why）：归因分析
- （3）预测性分析（What if）：趋势预判
- 案例：通过机器学习模型预测未来6个月高潜人才流失概率，提前干预
- （4）处方性分析（How）：行动建议
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕人力资源盘点数据分析明确判断口径和处理优先级
- 用从经验到数据：HR决策思维的转变安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走案例解析：J企业人力资源数字仪表盘相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从人力资源盘点数据分析切入，再对齐从经验到数据：HR决策思维的转变与课后复用方式。
课程时间
0.5天
授课方式
案例引导、启发教学、体验教学、共创工作坊 工具：HR数据仪表盘、HR各职能数据建模、数据分析方法 产出物：HR某一职能数据算法建模、研讨数据分析方法 小结 人力资源实战派讲师 韩…
课程内容重点
01人力资源盘点数据分析
02从经验到数据：HR决策思维的转变
03案例解析：J企业人力资源数字仪表盘
04你的决策来自于经验还、直觉还是数据？
05为什么HR须要数据分析
讲师介绍
韩国凯
企业管理与人力资源效能提升专家
教授兼博导，拥有20余年高层管理经验，擅长企业运营中台管理、人力资源体系数字化及AI赋能管理提效。曾任多家知名企业高管，主导多个大型HR系统与中台运营项目，兼具理论深度与实战落地能力
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《人力资源数字化思维与决策驱动》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
更适合业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，尤其适用于已经有具体业务任务、需要统一做法的团队。
学习这门课可以获得什么收益？
对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕人力资源盘点数据分析明确判断口径和处理优先级。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按0.5天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用案例引导、启发教学、体验教学、共创工作坊 工具：HR数据仪表盘、HR各职能数据建模、数据分析方法 产出物：HR某一职能数据算法建模、研讨数据分析方法 小结 人力资源实战派讲师 韩国…，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
