数字化人力资源管理
数据分析常用方法先把对象、任务和边界讲清，人力资源经理的工作汇报再帮助团队对齐现场处理口径
2.5天 绩效管理
课程大纲
课程总览
一、数据分析常用方法
- 1. 案例：人力资源经理的工作汇报
- 2. 数字化管理的误区
- 3. 数字化人力资源管理的关键点
- 4. 数据分析常用方法
- 5. 对比分析法
- 6. 属性分析法
- 7. 图形分析法
二、人力资源管理基础数据的采集
- 1. 员工自然信息的采集
- 2. 员工岗位信息的采集
- 3. 员工工作信息的采集
- 4. 人力资源仪表盘-人员结构数据分析
- 5. 团队共创：人力资源价值数据分析
三、招聘与配置中的人力资源数据分析
- 1. 岗位编制的量化方法
- 2. 招聘效果的数据分析
- 3. 招聘过程的数据分析
- 4. 招聘费用的数据分析
- 5. 人力资源仪表盘-招聘与配置管理
四、培训与开发中的人力资源数据分析
- 1. 培训与开发基础-职位任职资格
- 2. 培训评估数据分析
- 3. 团队共创：培训与开发数据分析
- 4. 培训实施数据分析
- 5. 人力资源仪表盘-培训与开发管理
五、人才梯队建设中的人力资源数据分析
- 1. 人才梯队建设三板斧
- 2. 关键岗位的识别
- 3. 多维度人才盘点
适合对象
企业中高管、人力资源管理从业者（HRD、HRM、HRCOE、HRBP） 【培训时间】 1~2.5天（6小时/天），为达到良好的培训效果，建议2.5天
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
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 提示与校验更稳定：内容组织、表达呈现、现场互动和反馈调整的实用方法
- 流程复用更容易：情境演练优化表达结构、重点呈现和现场回应方式
- 人工复核有抓手：可复用的汇报提纲、演讲脚本或讲解检查清单
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起数据分析常用方法、人力资源经理的工作汇报和数字化管理的误区，先把可落地路径说清楚。
课程内容重点
01数据分析常用方法
02人力资源经理的工作汇报
03数字化管理的误区
04数字化人力资源管理的关键点
05对比分析法
讲师介绍
华乃晨
人力资源管理与人才发展专家
华乃晨，企业人力资源管理实战专家。曾任东软集团HR负责人及复旦大学高级专家，专注人力资源体系、绩效管理与领导力发展。独创大厦模型与火箭模型，成果入选全国优秀改革案例，服务多家行业头部客户
金融银行电力能源政府国企通信制造业汽车行业
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课程差异说明
本课程页面围绕《数字化人力资源管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 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？
企业中高管、人力资源管理从业者（HRD、HRM、HRCOE、HRBP） 【培训时间】 1~2.5天（6小时/天），为达到良好的培训效果，建议2.5天。
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握内容组织、表达呈现、现场互动和反馈调整的实用方法。
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
