人力资源数字化+AI分析思维与决策驱动

费用：RMB5980/人

课程排期
2026年
03月14-15日上海
05月16-17日广州
07月11-12日北京
09月12-13日深圳
11月14-15日杭州
12月12-13日南京

概述/Overview
课程背景
数据时代人力资源的工作已经不能单靠HR的直觉来做决定了，日新月异的数字时代，多元化的员工结构，人力资源各模块大量的基础数据，人力资源从业者需要从传统的人力资源工作思维向数字化思维转型，数据驱动业务，提升人力资源工作运营效率。

课程收益：
1、构建体系化的人员各模块的数据标准表
2、构建标准化的人力资源各模块的数据关键指标
3、构建人力资源的数字化管理体系
4、提升人力资源数字化运营的效率

课程对象：
•希望成为业务伙伴，用数据和业务部门进行对话
•希望可以通过数据支持人力资源决策，驱动业务发展HRBP,SSC,COE
•希望成为人力资源数据分析专家，用数据分析助力解决人力资源内部问题

活动纲要/Outline
一：人力资源数字化转型的趋势和价值
1.1WHY人力资源数据化转型价值–数字化人力资源运营，提升组织效能
1.2HOW人力资源数字体系化体系的底层架构逻辑
1.3WHAT数据驱动决策支持，人力资源数字化建模案例分享

二、人力资源数字化+AI 技术基础指南
1、AI的四个阶段发展演变
2、面向人力资源的AI专业术语的解析
3、人力资源各场景的 国内外AI 工具的推荐和功能介绍

三、人力资源数字转型的分析流程六步骤和体系构建
1、人力资源各模块的关键指标的梳理 – 人力数据关键指标的定义和计算
2、人力资源标准数据表的构建- 人力资源数据表的清洗和表格设计
3、人力资源各模块数据表的关联
4、人力资源数据分析的维度和逻辑
5、人力资源各模块数据BI 数据仪表盘的设计和构建 – 数据可视化体系
6、人力资源数据分析思维，分析报告 – 数据描述 ，数据诊断，解决方案- 数据预测
案例实操分析：
1、根据数据分析流程，完成 某零售公司人员组织结构的数据分析流程，构建人员组织结构的数据仪表盘
2、根据完成的人员组织结构数据仪表盘，分析该公司的人员组织结构数据，分析管理层的人员指标结构，诊断人员结构的问题，并给出解决方案
步骤一、人力资源各模块关键数据指标体系的构建
• 人员流动和离职关键指标： 人员流动率，人员离职率，增长率，新进率
• 人员组织结构关键指标：在编率，各职级人员分布，管幅比，年龄段人员分布，学历分布等
• 招聘关键数据指标：招聘完成率，招聘人效，招聘各阶段转换率，招聘周期
• 数字化人才盘点与绩效关键指标：月度KPI 绩效数据，员工能力评估数据，潜力评估数据，九宫格数据模型，绩效离散度数据
• 薪酬关键数据指标：带宽，重叠度，薪酬变动比，中位值，薪酬极差，薪酬偏离度，渗透率，回归系数
• 人效数据关键指标：人力成本效率，人力成本利润效率，净利润率。人力成本含量，全员劳动生产率
步骤二 、人力资源各模块的标准数据报表的构建
• 各关键指标对应的人力资源数据表梳理
• 人力资源数据表的标准制定
• 数据表的清洗和处理
• 如何用 AI 清洗数据表和标准化人力资源数据报表
步骤三：人力资源个模块数据表的数据关联
• 什么是数据关联，数据关联的体系化构建
• 数据表的数据关联字段
• 用Power pivot 进行多表的数据关联
步骤四：人力资源数据分析的逻辑和维度
• 人力资源数据分析的四个维度 – 公司 – 职级 – 部门 – 岗位
• 数据的对比 – 时间 – 结构 – 外部对标
• 数据仪表盘中的切片器维度
步骤五：人力资源数据可视化 BI 数据仪表盘的设计
• BI 工具的选择 EXCEL 和 POWER BI
• 人力资源各模块的数据模型构建案例
• 数据仪表盘构建的流程和方法
• BI数据仪表盘构建的原则
• 人力资源AI 构建可视化数据分析模型和看板
步骤六：数据分析思维和数据分析报告
• 人力资源数据的描述
• 数据的诊断
• 数据的预测
• 数据的问题的解决方案
• AI构建人力资源分析报告PPT

四、人力资源数据分析方法和基础统计学
描述性统计分析
• 算数平均值计算
• 加权平均值计算
• 数据频率分析
• 数据结构分析
业务关联性数据分析
• 绩效 – 能力数据相关性分析
• 薪酬分位值计算
• 绩效数据线性分析
• 绩效的离散度分析
• 人才矩阵九宫格分析
数据科学 – 预测性数据分析
• 薪酬回归分析
• 人效数据预测分析
案例实操： 完成人力资源数据的数据统计分析，掌握数据分析和基础统计学的技能

五、 业务视角驱动下的人力资源各模块数字化建模分析和AI应用案例实操
模块一：组织结构 – 力资源基础数据的数字化运营和建模 – 人员结构配置和人员稳定性分析
• 人员配置的关键指标 – 编制，各职级职称人员分布，人员覆盖率，管理幅度比
• 行业人员组织结构指标数据的获取和对标分析
• 人员组织结构的数据仪表盘构建和各类人才分布，队伍结构的合理化分析调整
• 用人员结构数据仪表盘进行年度人员编制的管控
• 人员组织结构数据分析报告的输出，发现问题，解决问题，优化结构指标
模块二： 人员流动和离职的数据分析，降低离职率，保留核心人才
• 人员稳定性的关键指标 – 流动率，离职率，增长率，入职率，留存率
• 人员流动和离职的标准化数据表以及数据仪表盘的构建
• 基于各部门的人员流动和离职的分析思维和分析报告，为各梯队人员的建立提供决策
• 人员流动预测模型的构建和分析，降低人员离职率
• AI 进行人员流程和离职的数据分析，人员流动的AI离职趋势分析
案例 – 某互联网企业 完成人员流动 BI 数据仪表盘构建，根据各个部门的人员流动关键指标数据，找出人员最不稳定的部门，在根据人员离职的数据仪表盘分析部门的关键离职原因，给出解决方案，降低离职率
模块三 、如何做招聘阶段的转换漏斗分析，提升招聘完成率
招聘效能的关键指标 – 招聘人效，招聘完成率，各阶段招聘转换率
• 核心岗位标准人才画像和胜任力模型
• 用 AI 来进行招聘简历的筛选，提升招聘效率
• AI 进行候选人的评估，输出精准的评估报告
• 招聘的标准化数据报表和招聘各阶段转换率指标的数据仪表盘构建
• 招聘漏斗的分析和成本渠道分析，提升招聘效能，数字化管理各招聘渠道
案例 – 某制造业企业招聘价值链 BI 数据仪表盘构建，根据招聘的各个阶段转换率数据，分析关键指标，诊断转换率数据最低的阶段，给出解决方案，提升招聘的完成率
模块四、数字化人才盘点和人才发展，提升组织岗位绩效和能力
• 绩效 – 能力 – 潜力 – 价值观 为维度的 数字化维度指标
• AI 高效构建各岗位的胜任力模型
• 人才盘点数字化九宫格模型和能力分布雷达图，实现各组织的人员合理分布
• 业务部门管理层的数字化人才盘点仪表盘和分析结果应用，识别各类员工能力，提升人才素质
• 数字化人才盘点模型的分析，识别岗位员工，制定员工针对性的学习发展计划
• 人才盘点三维模型的构建。精准识别员工类型
• AI 构建可视化的人才盘点九宫格，输出人才盘点部门/个人 分析报告
案例 – BI 构建某互联网公司的人才盘点九宫格数字模型 和人才盘点仪表盘，分析各个岗位人员特质和能力分布数据，进行组织结构的优化和人才的发展
模块五、数字化岗位薪酬竞争力建模分析和各职级薪酬结构分析
• 岗位薪酬结构的竞争力建模分析
• 岗位薪酬的市场数据对标 – 偏离度，CR值，渗透率
• 岗位薪酬数据的 偏离度 数据建模分析
• 岗位薪酬数据分布模型和仪表盘的构建，提升岗位薪酬竞争力提供决策
5.2薪酬内部结构合理性建模分析 – 内部薪酬结构曲线分析
• 内部各层级薪酬宽带曲线的绘制
• 各职级薪酬中位值的回归分析，制定新的职级中位值
• 各层级内部薪酬结构和外部薪酬对标案例分析
• 为各职级的薪酬结构的合理性提供决策
5.3 AI 在薪酬数据分析中的应用
• 数据清洗 – Chatexcel 工具自动完成薪酬数据清洗 ,构建标准薪酬数据报表
• 数据爬取 – 扣子空间 / Grok 3 完成各岗位的年度薪酬数据调研爬取，节约购买薪酬报告费用
• 数据计算 – AI 生成薪酬数据表中的各类Excel 函数，高效完成薪酬数据的计算
• 薪酬分析报告 – AI 生成媲美咨询公司的薪酬数据分析报告
• 薪酬分析 – AI 分析年度薪酬数据表，分析公司/部门/职级的薪酬分布合理性，给出解决方案建议，生成分析报告
• 薪酬分析 – 分析各岗位和市场薪酬数据，生成岗位薪酬偏离度数据表，分析判断哪些岗位需要做薪酬调整
小组作业：
某家零售企业的人员年度薪酬数据表，根据这个表计算各个层级的带宽，中位值，并与市场数据对标，分析判断该公司的薪酬竞争力，画出高层的薪酬数据分析，来分析判断高层的薪酬数据竞争力。 对内部薪酬进行薪酬曲线和带宽曲线的绘制，分析内部结构是否合理，调整内部的薪酬变动比，中位值极差等数据，设计出合理的薪酬结构，并绘制调整后的薪酬宽带曲线。
模块六： 降本增效 – 人力成本效能数据分析
• 人效的数据关键指标 – 人力成本效率，人力成本含量，全员劳动生产率，人均人力成本
• 人力成本的结构和标准数据表
• 人效指标外部的行业数据获取和分析
• 人效数据进行岗位人员编制的预测和人力成本的预算
• 用AI爬取行业的历史经营数据
• 用 AI 进行行业人效的指标计算和 人效分析报告的自动生成
案例 – 完成某服装零售企业 基于业务的BI人效数据仪表盘构建，并且根据公司的行业背景，分析该公司的人效各指标数据，对标时间维度和行业数据，预测下一年的人力成本和人员编制，给出降本增效的解决方案