Обратная связь:
Telegram: t.me/GOrwell1984
LinkedIn: www.linkedin.com/in/botvinaiu/
Как получить общий балл по тестам
Недавняя рабочая задача вернула меня в мир оценки персонала и вдохновила на написание этой практической статьи. Сегодня мы обсудим, как получить общий показатель на основе результатов прохождения набора оценочных методик. Методы, которые мы рассмотрим в статье, применимы не только для оценки персонала, но и в любой ситуации, где необходимо объединить несколько переменных в одну.
Цепочка поставки данных о людях, One Model и сила слова "Нет"
Машинная расшифровка и перевод подкаста Directionally Correct #97 - Richard Rosenow - People Data Supply Chain, One Model, and The Power of No
История HR-аналитики
В 2015 году Джош Берзин опубликовал статью «Гики приходят в HR: аналитика персонала уже здесь» [1], которую принято считать официальным признанием становления новой профессии. Тем не менее история HR-аналитики начинается гораздо раньше. Интересно, что в том же году Дейв Ульрих и Джонатан Феррар публикуют довольно критичную статью «Учимся на практике: как HR-аналитике не стать причудой менеджмента» [2], в которой указывают на негативные тенденции и большое число проблем в профессии, что свидетельствует о том, что сама профессия уже существовала к тому моменту.
Профиль HR-аналитика
Наконец-то я довел до ума профиль HR-аналитика! Теперь это не только четыре роли: Методолог, Исследователь, Дизайнер и Техник. Но и три уровня владения ролями: Новичок, Профессионал, Эксперт, где каждый следующий уровень профессионализма предполагает овладение предыдущим.
Регрессиада. Часть 4. За пределами корреляции
Мы все привыкли к выражению, что корреляция не равна каузации, и это действительно так. Но что, если я скажу, что с помощью регрессий, байесовской статистики и DAG мы можем попытаться установить причинно-следственные связи? Даже в неэкспериментальном исследовании, так как в бизнес-практике мы чаще сталкиваемся именно с ними.
Регрессиада. Часть 3. Мир полон неопределенности
В двух прошлых статьях [1][2], опираясь на классическую статистику, мы рассмотрели простую и множественную линейные регрессии. В этой и следующей статье мы рассмотрим не только другие виды регрессий, но и перейдем от классической статистики к байесовской. Байесовская статистика уже была предметом обсуждения в серии моих статей: [3], [4], [5].
Регрессиада. Часть 2. Метрики лгут
В прошлой статье этой серии [1] мы познакомились с семейством моделей регрессий, уделив особое внимание простой линейной регрессии. Сегодня мы продолжим наше знакомство, перейдя к множественной линейной регрессии. Но, как и всегда, мы делаем это не ради самого инструмента, а ради понимания его смысла и бизнес-применения.
Регрессиада. Часть 1. Первое знакомство
Я запустил свой канал по HR-аналитике и начал публиковать статьи около двух с половиной лет назад. Основной целью открытия канала было обсуждение регрессий, и вот мы наконец это делаем! Есть три причины, которые оправдывают столь затянувшуюся паузу.
Оптимизация затрат на персонал
Я большой энтузиаст не только байесовской статистики, но и математической оптимизации [1]. К сожалению, публикации по применению этих методов в HR-аналитике практически не встречаются. Я стараюсь исправлять эту ситуацию. Статьи про байесовскую статистику в HR-аналитике я уже публиковал, а вот тема математической оптимизации сегодня будет обсуждаться впервые.
Как перестать бояться и полюбить R. Часть 4. Установка Stan и rethinking
В моей обзорной серии про байесовскую статистику [1] мы говорили о том, что для получения марковских цепочек Монте-Карло MCMC [2] существует два инструмента JAGS и Stan. В тех статьях мы полагались на JAGS, а сегодня мы разберемся с тем, как работать со Stan.