數據科學能為 HR 做什麼？ 數據科學生命週期的 7 個階段
已發表: 2022-11-16我們生活在一個計算機和現代技術不僅普及而且是最低標準的時代。 很難想像沒有手機和互聯網的日常生活。 更重要的是，如果不使用現代 IT 工具和數據庫，就無法再管理組織。 信息和數據對於製定戰略決策和規劃未來活動至關重要。 然而，為了熟練地使用收集到的信息，需要正確的技能。 數據科學是優化數據處理的關鍵，可以在各個組織級別成功應用。 數據科學能為 HR 做什麼？ 請繼續閱讀以了解更多信息。
數據科學——目錄：
- 什麼是數據科學？
- 數據科學生命週期
- 在人力資源中使用數據科學
- 概括
什麼是數據科學？
數據科學是一門結合了專業知識、編程技能以及數學、計量經濟學和統計學知識的學科。 一般來說，我們可以說它是關於數據的科學。 使用各種研究方法、算法和過程，並基於大量信息，它可以讓分析師做出有意義的結論和預測。
數據科學基於特殊的數據挖掘算法、機器學習模型和人工智能。 算法的任務是正確清理和構建一組數據，然後研究它們之間的關係和相關性。
多虧了數據科學中包含的先進方法，才有可能找到否則無法觀察到的隱藏模式。 熟練地應用它們可以讓公司創造強大的競爭優勢。 通過尋找新的利潤來源、優化成本和防止潛在損失，數據科學在組織中的應用可以是全面的。
數據科學生命週期
數據經歷的過程稱為數據科學生命週期。 它通常是一個涉及重複操作的迭代過程，通常由六個或七個階段組成：
- 定義組織問題，設定目標和計劃活動。
- 在重新格式化、重新編碼、分組和合併時，通過檢查基本屬性、詳細識別和解決問題來探索和準備數據。
- 數據表示（包括那些具有特殊性質的數據，例如聲學數據、圖像）和數據轉換，涉及將數據實施和轉換為更“易於理解”的形式，例如文本文件、電子表格到 SQL 和 NoSQL 數據庫。
- 例如，使用基於 R 和 Python 等數據語言的數據進行計算。 此階段允許在集群中運行大量任務並在雲中進行處理，並開發包含抽象工作流元素的包。
- 生成和預測數據建模。 生成建模提出了一種可以生成數據並引入方法以進行正確推理的隨機模型。 預測建模依賴於對指向特定數據集的特定數據做出良好預測的方法。
- 使用直方圖和時間序列圖表可視化和呈現結果。
- 通過使用系統中的頻率數據，建立基於數據科學的經驗，衡量標準工作流程的有效性。
在人力資源中使用數據科學
人力資源部門的運作越來越依賴於數據的使用和分析。 最重要的人事決定是根據數據科學報告做出的。 然而，要使這成為可能，重要的是要了解數據科學是一個過程，而不是一次性活動。 這就是為什麼組織和準備數據以提供可靠和可信的分析來源如此重要的原因。
進行良好的分析支持業務戰略的實施，並建立人力資源部門的信譽。 數據科學在招聘、雇主品牌、管理員工流動、評估員工的能力潛力和評估管理者的管理效果等領域不可或缺。
通過結合來自不同來源的數據，使用適當的算法，它允許公司，例如，計劃在何處尋找什麼樣的員工，吸引什麼樣的員工到公司，他們對新工作感興趣的機會有多大報價以及這將對正在追求的業務目標產生什麼影響。
只有數據科學才能對人力資源進行如此詳細的分析，從而可以更好地了解整個組織、團隊或員工個人層面的員工需求。 結果以報告的形式確定培訓計劃的主動管理，並通過在組織內提供職位變動等方式提高員工保留率。 反過來，員工查看報告的可能性使他們能夠塑造自己的職業道路並做出有關自己職業的決定。
概括
數據科學用於各個行業、部門和經濟領域。 它創造了真正的商業價值，有助於提高運營效率並減少錯誤。 它提高了客戶參與度、簡化了決策過程、創造了產品並建立了品牌、優化了銷售並提高了人力資源管理的效率。 無論行業和規模如何，想要在市場中保持競爭地位的組織都應該在數據科學的基礎上有效發展，並巧妙地利用分析結果。
另請閱讀：數據講述的基礎知識。
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作者：妮可·曼金
人力資源經理具有出色的營造積極氛圍和為員工創造有價值環境的能力。 她喜歡看到有才能的人的潛力，並調動他們發展。