Lernen Sie die besten Tipps und Techniken zum Sammeln und Analysieren von Daten für Personalberatungsprojekte kennen. Beherrschen Sie diese wichtige Fähigkeit und bieten Sie Ihren Kunden einen Mehrwert.

I have performed numerous absenteeism analyses over the years and one of the obstacles to good data collection was the time and attendance supervisor. Every time I completed a large data set analysis, I would focus on my data cleaning issues and use that information to simplify the process, minimize the number exceptions to enter and correct, or retrain the supervisors to be more mindful timecard approvals. When dealing with HR data you are generally still dealing with humans touching the inputs.

Was sind die effektivsten Möglichkeiten, Daten für Personalberatungsprojekte zu sammeln und zu analysieren?

Bereitgestellt von KI und der LinkedIn Community

Daten sind das Lebenselixier von HR-Beratungsprojekten, da sie Ihnen helfen, die aktuelle Situation zu verstehen, Lücken und Chancen zu identifizieren und die Auswirkungen Ihrer Interventionen zu messen. Doch wie können Sie Daten effektiv und effizient sammeln und analysieren? Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen, diese wichtige Fähigkeit zu beherrschen.

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1 Definieren Sie Ihre Ziele und Fragen

Bevor Sie mit dem Sammeln von Daten beginnen, müssen Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie erreichen wollen und was Sie wissen müssen. Auf diese Weise können Sie den Umfang, die Quellen und Methoden der Datenerfassung sowie die Metriken und Erfolgsindikatoren eingrenzen. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, das Engagement der Mitarbeiter zu verbessern, sollten Sie Fragen stellen wie: Was sind die Treiber und Hindernisse für das Engagement im Unternehmen? Wie engagiert sind die verschiedenen Segmente der Mitarbeiter? Wie wirkt sich das Engagement auf die Leistung und die Mitarbeiterbindung aus?

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Rhett Ables

HRBP Manager @ Cox Communications | Ex-Amazon | Ex-Walmart | MIT graduate | Army Veteran | Non-Profit Board Member
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When I conducted workforces analysis within the federal government I was provided a high level scope of work. Within that scope of work were goals. To accomplish my goal I need to create subsets of goals. For example, I had a goal to project headcount needs within a federal agency during specific types of events. That means I need to know how many employees it takes to run the day to day business, look at historical data of past events, determine how many employees per event are needed on average based on the severity of the event, and more. So one goal turns into a few goals which turns into several questions. I learned in the military to work backwards. Know your goal, create a plan, determine the resources needed for that plan.

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2 Wählen Sie die richtigen Datenerfassungsmethoden

Es gibt viele Möglichkeiten, Daten für Personalberatungsprojekte zu sammeln, je nachdem, welche Art, Qualität und Quantität der Daten Sie benötigen. Einige der gebräuchlichsten Methoden sind Umfragen, Interviews, Fokusgruppen, Beobachtungen, Bewertungen und Dokumentenüberprüfungen. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, daher müssen Sie Faktoren wie Kosten, Zeit, Zuverlässigkeit, Gültigkeit und Verzerrung berücksichtigen. Umfragen können beispielsweise quantitative Daten aus einer großen Stichprobe liefern, aber sie erfassen möglicherweise nicht die Nuancen und Emotionen der Befragten. Interviews können qualitative Daten aus einer kleinen Stichprobe liefern, aber sie können von den Fähigkeiten und der Beziehung des Interviewers beeinflusst werden.

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3 Organisieren und bereinigen Sie Ihre Daten

Nachdem Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie organisieren und bereinigen, um sie für die Analyse vorzubereiten. Das bedeutet, dass Sie Ihre Daten sortieren, kategorisieren, codieren und kennzeichnen sowie auf Fehler, Inkonsistenzen und Ausreißer prüfen müssen. Für quantitative Daten können Sie Softwaretools wie Excel, SPSS oder R verwenden, um Ihre Daten zu speichern und zu bearbeiten. Für qualitative Daten können Sie Softwaretools wie NVivo, Atlas.ti oder Dedoose verwenden, um Ihre Daten zu verwalten und zu codieren.

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4 Analysieren und interpretieren Sie Ihre Daten

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Daten zu analysieren und zu interpretieren, um Ihre Fragen und Ziele zu beantworten. Dies beinhaltet die Anwendung verschiedener Techniken und Methoden, um Muster und Beziehungen in Ihren Daten zu untersuchen, zu beschreiben, zu erklären und vorherzusagen. Für quantitative Daten können Sie deskriptive Statistiken, Inferenzstatistiken oder prädiktive Analysen verwenden, um Ihre Daten zusammenzufassen und zu testen. Bei qualitativen Daten können Sie thematische Analysen, Inhaltsanalysen oder Diskursanalysen verwenden, um Themen und Bedeutungen in Ihren Daten zu identifizieren und zu interpretieren.

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5 Visualisieren und kommunizieren Sie Ihre Daten

Der letzte Schritt besteht darin, Ihre Daten zu visualisieren und an Ihre Kunden und Stakeholder zu kommunizieren. Das bedeutet, dass Sie Ihre Daten auf klare, prägnante und überzeugende Weise präsentieren müssen, die die wichtigsten Ergebnisse, Erkenntnisse und Empfehlungen hervorhebt. Sie können Diagramme, Grafiken, Tabellen, Dashboards oder Infografiken verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren. Sie können auch Erzählungen, Geschichten oder Fallstudien verwenden, um Ihre Daten zu kommunizieren. Das Wichtigste ist, dass Sie Ihre Datenpräsentation auf die Bedürfnisse, Erwartungen und Vorlieben Ihres Publikums abstimmen.

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Rhett Ables

HRBP Manager @ Cox Communications | Ex-Amazon | Ex-Walmart | MIT graduate | Army Veteran | Non-Profit Board Member
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When you visualize your data don’t be afraid to get extra sets of eyes on your visualization to ensure anyone can understand the story you are telling. Everybody looks at things differently so you need to be able to tell your story in an effective way for anyone to understand.

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6 Lernen Sie weiter und verbessern Sie Ihre Datenkompetenzen

Das Sammeln und Analysieren von Daten ist keine einmalige Aktivität, sondern ein kontinuierlicher Prozess des Lernens und Verbesserns. Sie sollten immer Feedback einholen, Ihre Ergebnisse bewerten und Ihre Methoden und Praktiken reflektieren. Sie sollten sich auch über die neuesten Trends und Entwicklungen in den Bereichen Data Science, Analytik und Visualisierung auf dem Laufenden halten. Auf diese Weise verbessern Sie Ihre HR-Beratungskompetenzen und bieten Ihren Kunden einen Mehrwert.

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Dara Bidwell, SHRM-CP

Work shouldn't suck, so design a better employee experience!
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I have performed numerous absenteeism analyses over the years and one of the obstacles to good data collection was the time and attendance supervisor. Every time I completed a large data set analysis, I would focus on my data cleaning issues and use that information to simplify the process, minimize the number exceptions to enter and correct, or retrain the supervisors to be more mindful timecard approvals. When dealing with HR data you are generally still dealing with humans touching the inputs.

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1 Definieren Sie Ihre Ziele und Fragen

2 Wählen Sie die richtigen Datenerfassungsmethoden

3 Organisieren und bereinigen Sie Ihre Daten

4 Analysieren und interpretieren Sie Ihre Daten

5 Visualisieren und kommunizieren Sie Ihre Daten

6 Lernen Sie weiter und verbessern Sie Ihre Datenkompetenzen

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5 Visualisieren und kommunizieren Sie Ihre Daten

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