Giải thích sự gia tăng tai nạn

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích HR: Khám phá dữ liệu nhân sự bằng R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu cách khoa học dữ liệu được ứng dụng trong bối cảnh nhân sự. Sau đó, bạn sẽ đi vào một nghiên cứu tình huống, nơi bạn phân tích và trực quan hóa dữ liệu tuyển dụng để xác định nguồn ứng viên nào cuối cùng tạo ra những nhân sự mới tốt nhất. Bộ dữ liệu bạn dùng trong chương này và các chương khác của khóa học là dữ liệu tổng hợp nhằm bảo mật thông tin của nhân viên thực.

Exercise 1: Chào mừng bạn đến với khóa học!Exercise 2: Ứng dụng của phân tích nhân sự (HR analytics)Exercise 3: Xem dữ liệu tuyển dụng Exercise 4: Tuyển dụng và chất lượng tuyển dụng Exercise 5: Nhận diện các nhóm trong dữ liệu Exercise 6: Số liệu bán hàng theo kênh tuyển dụng Exercise 7: Tỷ lệ nghỉ việc theo nguồn tuyển dụng Exercise 8: Trực quan hóa dữ liệu tuyển dụng Exercise 9: Trực quan hóa sự khác biệt về hiệu suất bán hàng Exercise 10: Trực quan hóa sự khác biệt về nghỉ việc Exercise 11: Rút ra kết luận

Gallup định nghĩa nhân viên gắn kết là những người tham gia, nhiệt huyết và cam kết với công việc cũng như nơi làm việc của họ. Có nhiều tranh luận về mức độ liên hệ giữa gắn kết nhân viên và kết quả kinh doanh, nhưng ý tưởng chung là nhân viên gắn kết hơn sẽ có năng suất cao hơn và gắn bó với tổ chức lâu hơn. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên nhân tiềm ẩn khiến điểm gắn kết của một phòng ban thấp hơn phần còn lại.

Exercise 1: Phân tích mức độ gắn kết của nhân viên Exercise 2: Nhập dữ liệu khảo sát Exercise 3: Phòng ban nào có mức gắn kết thấp nhất?Exercise 4: So sánh các yếu tố khác theo phòng ban Exercise 5: Trực quan hóa dữ liệu mức độ gắn kết Exercise 6: Trực quan hóa nhiều biến cùng lúc Exercise 7: Trực quan hóa nhiều biến cùng lúc với facets Exercise 8: Rút ra kết luận từ biểu đồ Exercise 9: Sự khác biệt đó có ý nghĩa không?Exercise 10: Ý nghĩa thống kê - nhân viên không gắn kết Exercise 11: Ý nghĩa thống kê - số ngày nghỉ phép Exercise 12: Rút ra kết luận từ các kiểm định

Khi tuyển người mới, nhà tuyển dụng phải quyết định mức lương cho nhân viên đó. Nếu không cẩn thận, nhân viên mới có thể vào với mức lương cao hơn những người đang làm cùng vị trí, dẫn đến bất mãn và gia tăng nghỉ việc. Trong chương này, bạn sẽ kiểm tra xem liệu nhân viên mới có thực sự được trả cao hơn nhân viên hiện tại không, và cách để kiểm chứng lại những quan sát ban đầu của bạn.

Exercise 1: Trả lương công bằng cho nhân sự mới Exercise 2: Nhập dữ liệu lương Exercise 3: Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê không?Exercise 4: Thiên lệch do biến bị bỏ sót Exercise 5: Ví dụ về thiên lệch do biến bị bỏ sót Exercise 6: Còn khác biệt nào nữa không?Exercise 7: Sự khác biệt lương bây giờ trông như thế nào?Exercise 8: Nhân viên tính lương theo giờ có được trả cao hơn không?Exercise 9: Hồi quy tuyến tính Exercise 10: Lương nhân sự mới: hồi quy đơn giản Exercise 11: Lương của nhân viên mới: tính đến cấp bậc công việc Exercise 12: Rút ra kết luận từ các kiểm định

Quản trị hiệu suất giúp tổ chức theo dõi những nhân viên mang lại giá trị vượt trội hoặc dưới trung bình và có chính sách đãi ngộ phù hợp. Dù hiệu suất được đo bằng thang điểm hay bảng câu hỏi, và dù nhân viên được đánh giá mỗi năm hay thường xuyên hơn, quy trình này phần nào vẫn mang tính chủ quan. Tổ chức cần kiểm tra để đảm bảo điểm đánh giá phản ánh hiệu suất, chứ không phải sở thích cá nhân hay thậm chí là thiên kiến (có ý thức hoặc vô thức) của từng quản lý.

Exercise 1: Kết hợp dữ liệu HR Exercise 2: Nhập hai bộ dữ liệu Exercise 3: Gộp dữ liệu hiệu suất Exercise 4: Đánh giá hiệu suất và tính công bằng Exercise 5: Tập trung vào những nhân viên có hiệu suất cao Exercise 6: So sánh phân phối của nhóm hiệu suất cao Exercise 7: Kiểm tra sai lệch do biến bị bỏ sót (omitted variable bias)Exercise 8: Hồi quy logistic Exercise 9: Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic Exercise 10: Xếp hạng hiệu suất: hồi quy logistic đơn giản Exercise 11: Đánh giá hiệu suất: tính đến cấp bậc công việc Exercise 12: Kết luận và khuyến nghị

Ở nhiều ngành, an toàn nơi làm việc là yếu tố then chốt. Duy trì môi trường làm việc an toàn giúp nhân viên yên tâm và giảm chi phí bồi thường lao động cũng như rủi ro pháp lý. Trong chương này, bạn sẽ tìm kiếm các lời giải thích cho việc gia tăng tai nạn lao động.

Exercise 1: An toàn cho nhân viên Exercise 2: Nhập và nối dữ liệu tai nạn Exercise 3: Nơi nào có tỷ lệ tai nạn cao nhất?Exercise 4: Nơi nào có mức tăng tỷ lệ tai nạn cao nhất?Exercise 5: Tập trung vào địa điểm quan tâm Exercise 6: Tập trung vào địa điểm xảy ra vấn đề Exercise 7: Kết nối thêm dữ liệu Exercise 8: Kiểm tra biến bị bỏ sót Exercise 9: Sự thay đổi đó có chỉ xảy ra ở địa điểm gặp vấn đề không?Exercise 10: Giải thích sự gia tăng tai nạn

Bài tập hiện tại

Exercise 11: Dùng hồi quy để tìm yếu tố gây ra thay đổi Exercise 12: Bạn có thể kết luận gì?Exercise 13: Kết luận