数据科学能为 HR 做什么？ 数据科学生命周期的 7 个阶段
已发表: 2022-11-16我们生活在一个计算机和现代技术不仅普及而且是最低标准的时代。 很难想象没有手机和互联网的日常生活。 更重要的是，如果不使用现代 IT 工具和数据库，就无法再管理组织。 信息和数据对于制定战略决策和规划未来活动至关重要。 然而，为了熟练地使用收集到的信息，需要正确的技能。 数据科学是优化数据处理的关键，可以在各个组织级别成功应用。 数据科学能为 HR 做什么？ 请继续阅读以了解更多信息。
数据科学——目录：
- 什么是数据科学？
- 数据科学生命周期
- 在人力资源中使用数据科学
- 概括
什么是数据科学？
数据科学是一门结合了专业知识、编程技能以及数学、计量经济学和统计学知识的学科。 一般来说，我们可以说它是关于数据的科学。 使用各种研究方法、算法和过程，并基于大量信息，它可以让分析师做出有意义的结论和预测。
数据科学基于特殊的数据挖掘算法、机器学习模型和人工智能。 算法的任务是正确清理和构建一组数据，然后研究它们之间的关系和相关性。
多亏了数据科学中包含的先进方法，才有可能找到否则无法观察到的隐藏模式。 熟练地应用它们可以让公司创造强大的竞争优势。 通过寻找新的利润来源、优化成本和防止潜在损失，数据科学在组织中的应用可以是全面的。
数据科学生命周期
数据经历的过程称为数据科学生命周期。 它通常是一个涉及重复操作的迭代过程，通常由六个或七个阶段组成：
- 定义组织问题，设定目标和计划活动。
- 在重新格式化、重新编码、分组和合并时，通过检查基本属性、详细识别和解决问题来探索和准备数据。
- 数据表示（包括那些具有特殊性质的数据，例如声学数据、图像）和数据转换，涉及将数据实施和转换为更“易于理解”的形式，例如文本文件、电子表格到 SQL 和 NoSQL 数据库。
- 例如，使用基于 R 和 Python 等数据语言的数据进行计算。 此阶段允许在集群中运行大量任务并在云中进行处理，并开发包含抽象工作流元素的包。
- 生成和预测数据建模。 生成建模提出了一种可以生成数据并引入方法以进行正确推理的随机模型。 预测建模依赖于对指向特定数据集的特定数据做出良好预测的方法。
- 使用直方图和时间序列图表可视化和呈现结果。
- 通过使用系统中的频率数据，建立基于数据科学的经验，衡量标准工作流程的有效性。
在人力资源中使用数据科学
人力资源部门的运作越来越依赖于数据的使用和分析。 最重要的人事决定是根据数据科学报告做出的。 然而，要使这成为可能，重要的是要了解数据科学是一个过程，而不是一次性活动。 这就是为什么组织和准备数据以提供可靠和可信的分析来源如此重要的原因。
进行良好的分析支持业务战略的实施，并建立人力资源部门的信誉。 数据科学在招聘、雇主品牌、管理员工流动、评估员工的能力潜力和评估管理者的管理效果等领域不可或缺。
通过结合来自不同来源的数据，使用适当的算法，它允许公司，例如，计划在何处寻找什么样的员工，吸引什么样的员工到公司，他们对新工作感兴趣的机会有多大报价以及这将对正在追求的业务目标产生什么影响。
只有数据科学才能对人力资源进行如此详细的分析，从而可以更好地了解整个组织、团队或员工个人层面的员工需求。 结果以报告的形式确定培训计划的主动管理，并通过在组织内提供职位变动等方式提高员工保留率。 反过来，员工查看报告的可能性使他们能够塑造自己的职业道路并做出有关自己职业的决定。
概括
数据科学用于各个行业、部门和经济领域。 它创造了真正的商业价值，有助于提高运营效率并减少错误。 它提高了客户参与度、简化了决策过程、创造了产品并建立了品牌、优化了销售并提高了人力资源管理的效率。 无论行业和规模如何，想要在市场中保持竞争地位的组织都应该在数据科学的基础上有效发展，并巧妙地利用分析结果。
另请阅读：数据讲述的基础知识。
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作者：妮可·曼金
人力资源经理具有出色的营造积极氛围和为员工创造有价值环境的能力。 她喜欢看到有才能的人的潜力，并调动他们发展。