Аналитика в HR | HR-tech

#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.

#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.

#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).

#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).

#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.

#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.

#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.

#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.

#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"

#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.

#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.

#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.

#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.

#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.

#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

#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

#статистика #вероятность

Какова вероятность встретить сегодня вечером розового слона?
Кто-то скажет — 0, кто-то — 50% (встречу или нет). Давайте разберёмся так ли это.

⚡️ Равновозможные события — это события, у которых одинаковая вероятность наступления. Например: орёл или решка при честном броске монеты — по 50%. А вот вероятность встретить или НЕ встретить розового слона - это не равномовозможные события. Слон сам по себе событие крайне маловероятное )
Почему это важно для HR-аналитики?
При расчётах рисков, сценариев, прогнозов (например, текучести, травматизма, увольнений) нельзя автоматически предполагать равновозможность всех исходов.

🔹 Пример:
Если вероятность травмы = 5%, и у нас 100 сотрудников:
(5 / 100) * 100 = 5 ожидаемых травм
А не 50, как было бы при 50% (равновозможности).

#статистика #теориявероятности

⚡️ Вероятность (P) — это мера возможности наступления конкретного события. Значение рассчитывается как отношение числа благоприятных исходов (M) к числу всех возможных исходов (N): P = M/N.

Для расчета вероятности наступления двух зависимых событий, их вероятности перемножаются. Для расчета вероятности одного события из нескольких, вероятности складываются (если события взаимно исключающие).

В HR-аналитике понятие вероятности используется для моделирования HR-процессов, анализа неопределенности, анализа временных рядов и других задач, связанных с прогнозированием.

⚡️Пример: Двум рекрутерам поручили по одной вакансии. Согласно историческим данным, вероятность закрытия вакансии у рекрутера А — 70%, у рекрутера B — 50%. Рассчитаем вероятность того, что оба рекрутера успешно закроют вакансии:
Вероятность закрытия для А: P(A) = 0,7
Вероятность закрытия для B: P(B) = 0,5
Вероятность того, что оба рекрутера закроют вакансии: P(AB) = P(A) * P(B) = 0,7 * 0,5 = 0,35.

#инструменты #Statistica

Продолжаем знакомиться с техническими инструментами, используемыми в HR-аналитике.

⚡️ Statistica – мощный статистический софт, аналогичный SPSS, но с более гибкими настройками визуализации и возможностью анализа как структурированных, так и неструктурированных данных. Включает:
— многомерный анализ,
— текстовый анализ,
— сегментацию и классификацию,
— визуализацию настраиваемых графиков и диаграмм.

🔹 Плюсы:
— Широкий статистический инструментарий,
— Возможность глубокого анализа и кастомизации,
— Работа с большими массивами данных.

🔹Минусы:
— Менее популярен в корпоративной среде,
— Ограниченная поддержка и сообщество,
— Интерфейс может быть менее интуитивен для новых пользователей.

🔹Применение в HR:
Statistica подойдёт продвинутым аналитикам для обработки больших массивов HR-данных: опросов, данных текучести, когорт, производительности.

Аналитика в HR | HR-tech pinned Deleted message