人力资源数字化分析思维与决策驱动｜2026年9月12日深圳公开课

课程定位

围绕“人力资源数字化分析”这一工作议题，课程将方法框架、业务场景和协同动作结合起来，帮助学员形成可执行、可复盘的工作路径。

课程目标

• 课程目标 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

学习收获

• 课程目标 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

课程模块

模块1：人力资源数字转型的流程和体系构建

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块2：人力资源各模块的关键指标的梳理–人力数据指标仓构建

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块3：各模块的关键指标的定义和计算–数据指标体系构建

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块4：人力资源标准数据表的构建

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块5：人力资源数据分析的维度和逻辑

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块6：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

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块7：人力资源数据分析报告的三大维度–数据描述，数据诊断，解决方案

• 案例实操分析：

模块8：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

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块9：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

• 围绕该模块对应的课程主题展开讲解与案例讨论。

模块10：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

模块11：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

模块12：人力资源数据表的多表关联体系的构建

• 人力资源多表字段的多维度数据分析
• 数据表的关联建模POWERPIVOT
• 数据表关联关键字段的确定
• 构建人力资源各个模块多表的数据关联
• 用EXCEL进行多表的数据透视和数据建模
• POWERBI中的数据表的关联建模

适合人群

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

讲师简介

主讲讲师：王老师。工作背景：原微软大区高级HRBP 原诺基亚管理学院高级培训师 《人力资源数据分析师》，《人力资源数字化转型》图书作者，入选大学人力资源专业课程教材 浙江大学城市学院海口经济学院上海交通大学–特邀人力资源专业数字化课程导师 工信部人力资源数据分析师–认证专家团成员 人社部HRBP认证项目–授课讲师 《人力资源数据分析师》系列课程版权课程所有 POWERBI人力资源数字化体系架构师；原微软大区高级HRBP 原诺基亚管理学院高级培训师 《人力资源数据分析师》，《人力资源数字化转型》图书作者，入选大学人力资源专业课程教材 浙江大学城市学院海口经济学院上海交通大学–特邀人力资源专业数字化课程导师 工信部。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。