#визуализация_данных #heatmap #ggplot2 #R #пятничное
В рубрике "Пятничное" размещаются юмористические посты и посты про визуализацию разнообразных данных. Визуализируем с помощью тепловой карты ЧСС (частоту сердечных сокращений) на основе выгрузки данных из приложения SamsungHealth умных часов Samsung. Код на R доступен в моём профиле Github. Тепловая карта (англ. heatmap) — графическое представление данных, где индивидуальные значения в таблице отображаются при помощи цвета. Термин "heatmap" изначально был придуман и официально зарегистрирован как товарный знак разработчиком программного обеспечения Кормаком Кинни в 1991 году. В основе тепловой карты лежит идея окрашивания таблицы с данными, которй больше ста лет. Пример можно найти в статистическом атласе населения Парижа Туссена Луа, изданном в 1873 году, где интенсивностью цвета показаны частоты встречаемости характеристик (национальность, профессия, возраст и т. п.) в 20 районах Парижа.

⚡️Датавиз и точка 😊
Проект Data Literacy и Qlik СНГ обещали и выполнили — вышла pdf-версия книги-путеводителя по грамотной работе с данными, о которой я писал.

«ДАТА ЙОГА: грамотная работа с данными»

Книгу БЕСПЛАТНО можно скачать в PDF после заполнения формы.

#hr_аналитика Эту презентацию "Введение в HR аналитику" я сделал 5 лет назад (июнь 2017), но она не потеряла своей актуальности. Например, Survival Analysis (анализ выживаемости) так и не стал повсеместной практикой, хотя он не сложнее в расчетах, чем % текучести

#кейсы #people_analytics #удаленная_работа
Ludek Stehlik (People & Data Scientist компании Time is Ltd.) поделился интересным кейсом об опозданиях на встречи (онлайн/оффлайн). Наверное, нам всем не нравится, когда коллеги с задержкой подключаются/приходят на встречи/совещания и другим приходится их ждать. Часто из-за этого встречи продлеваются, что в культуре последовательных встреч, в свою очередь, приводит к задержкам уже всех последующих встреч и только усиливает ощущение перегрузки при совместной работе.
📉 Хорошая новость заключается в том, что по мере того, как сотрудники все чаще работают удаленно, среднее время задержки сокращается. На графике визуализированы собственные данные компанииTime is Ltd., которые показывают, как меняются типичные по времени задержки совещаний, когда сотрудники работают в офисе или удаленно. Для каждого участника/сотрудника собрания вычисляется время между входом в систему и запланированным началом собрания, а затем вычисляется медиана этого значения для каждого участника/сотрудника на всех собраниях, на которых присутствовал сотрудник. При удаленной работе типичное время задержки почти на минуту меньше. И это касается не только компании Time is Ltd. — аналогичная картина наблюдается у ряда их клиентов, которые объединяют данные о взаимодействии и посещаемости.
В комментариях к посту уже предлагают ввести 15 минутные интервалы между встречами. Ответным был построен новый график, показывающий увеличение доли интервала 0 минут в сравнении с интервалом 1-15 минут между совещаниями.
Собираются и анализируются ли аналогичные данные в вашей компании?

#лекция #соционика #психометрика #evidence_based_approach #big_five
💬 27 июня 18:00 (МСК) состоится лекция "Почему соционика не работает: психометрический аргумент" преподавателя магистерской программы «Обучение и оценивание как наука» Денисa Федерякинa (НИУ ВШЭ).
Современная социальная наука имеет однозначный консенсус по поводу соционики и MBTI-методологии. Современные ученые считают эту методологию антинаучной и абсолютно неподтвердившейся. Однако осколки соционической методологии до сих пор периодически используются при принятии отдельных управленческих решений. Часто это связано с тем, что не все пользователи понимают суть научной критики этой методологии.
Цель этой презентации состоит в том, чтобы простым языком объяснить современные подходы к измерениям в социальных науках и с их точки зрения аргументированно показать, почему соционическая теория не подтверждается с помощью количественной методологии. Как результат, доказать, что соционические тесты приводят к необоснованным выводам о респондентах по результатам тестирования, а, значит, не могут работать сами по себе.
Как пример подтвержденной психологической теории будет приведена «Большая пятерка» – доминирующая на сегодняшний день и психометрически подтвержденная психологическая модель личности. На лекции будут затронуты вопросы тонкостей ее интерпретации.
👉 После предварительной регистрации на почту отправят ссылку на zoom-конференцию.

​​#дайджест #полезное
Что посмотреть/послушать/почитать на выходных?

❶ Интересный скролителлинг про проблемы рынка труда в Бельгии (см. график к посту/используйте встроенный переводчик браузера). По оси X на графике количество ищущих работу, по оси Y — открытые вакансии. Получается, что ровно по диагонали спрос равен предложению. График повернут так, что в правой части графика окажутся вакансии, где людей не хватает, а в левой — где их избыток | Источник: Data.csv

❷ Статья Шмелёв А. Г., Взорин Г. Д., Рыбникова К. С. Шестифакторная модель личности на базе психосемантического исследования русскоязычной лексики личностных черт. В статье авторы приводят свидетельства валидности теоретической модели «Большой шестёрки» на базе русскоязычной лексики, и валидности системы ТЕЗАЛ для её применения в качестве инструмента автоматизированной интерпретации результатов психологического тестирования и ассессмента в практике управления персоналом | Источник: Форум ЭСПП

❸ Статья о том, так ли хороши OKR в любой ситуации? | Источник: Хабр

❹ Статья Русское поле BI-инструментов: с какими системами мы будем теперь работать? Интересный материал о современных российских BI системах и особенностях их выбора | Источник: vc.ru

❺ Мокапы дашбордов от Ромы Бунина – удобный набор графиков для макетирования дашбордов, который сильно ускоряет разработку макетов | Источник: Reveal the Data

❻ Запись вебинара «Продуктовый подход в HR» (советы по внедрению + кейсы) | Источник: Teachbase

❼ 🔥 Команда Digital Assessment «ЭКОПСИ» провела исследование «Будущее оценки персонала» и опубликовала результаты исследования на выборке 166 организаций см. в PDF-отчёте | Источник: Канал Павла Безручко

Анонс: 💬 27 июня 18:00 (МСК) состоится открытая онлайн-лекция "Почему соционика не работает: психометрический аргумент" преподавателя магистерской программы «Обучение и оценивание как наука» Денисa Федерякинa (НИУ ВШЭ). 👉 После предварительной регистрации на почту отправят ссылку на zoom-конференцию.

👌 Пополняемый сборник всех дайджестов по ссылке или по хэштегу #дайджест. Поддержка канала: нажать кнопку задонатить в шапке канала или сделать перевод любой суммы через yoomoney.

#книги #people_analytics #hr_аналитика #рекомендации На сегодняшний день практически нет книг по HR аналитике на русском языке, поэтому можно приветствовать перевод и издание книги Надима Хана и Дейва Миллнера "HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных" (2022). Это простое и доступное введение в кадровую аналитику, с разбором конкретных кейсов, учебными сценариями и примерами практик разных организаций. В книге нет формул и статистики, но это концептуальное, структурированное и сжатое введение в мир HR аналитики для HR специалистов. Полистать или купить книжку — магазин Бук24 или магазин Читай-город.

Все россияне по профессиям, среднему возрасту и зарплате.

И целый лонгрид с графиками на ту же тему.

#работа

#пятничное Бросаем вызов распространенной установке: "Организация -- не приют для неудачников" Источник: https://news.1rj.ru/str/CR_Rec/71

Аналитика для хантинга аналитиков
#аналитика #зарплаты #дашборд #визуализация_данных #рынок_кандидатов #it #ggplot2 #r
Ранее я уже писал об интерактивном дашборде "Анализ рынка вакансий аналитики и BI". Не так давно я нашёл исследование "Аналитика для хантинга аналитиков (продуктовых, маркетинговых и data scientists)" от команды хантинг-агентства NEWHR. Читать далее »

​​#каналы #полезное #гендерное_равенство #анализ_данных #карьера #дата_феминизм
Невидимые женщины
Несмотря на политику крупных технологических компаний по привлечению большего числа женщин в индустрию, ИТ-отрасль остается преимущественно мужской. А в областях, связанных с данными, такими как Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение и других, гендерный разрыв заметнее. К примеру, в США, по данным исследования рекрутинговой компании Burtch Works, опубликованного в 2018 году, только 15% специалистов по теории и методам анализа данных – женщины. В своей книге дата-журналист Мередит Бруссард описывает эффект «стеклянного потолка» в IT-индустрии. За пределами лабораторий с гендерным балансом на руководящих позициях в технологических фирмах дела обстоят лучше, но все же недостаточно хорошо. Согласно данным о гендерном разнообразии, собранным The Wall Street Journal в 2015 г., в LinkedIn, крупной технологической компании, наивысший процент женщин, работающих на руководящих позициях, – около 30 %. В Amazon, Facebook и Google по 24 %, 23 % и 22 % соответственно. И дело даже не столько в гендерной предвзятости и различиях карьерных возможностей, не в проблеме гендерного разрыва в оплате труда или гендерного разнообразия в STEM-дисциплинах. Исследования показывают, что женщины просто «пропадают» в какой-то момент, например, из образовательных программ по математике и компьютерным наукам. Они остаются невидимыми даже когда реализуют себя в профессиональных областях, «традиционно считающихся мужскими».
При этом мы живем в мире мужчин, удобном для мужчин, когда неравноправие основывается на данных: мы создаем дискриминирующие технологии (от алгоритмов отбора/скрининга/найма до рекомендательных систем) в том числе потому, что в технологической индустрии, которая вроде бы должна служить глобальному и мультикультурному миру, доминируют белые мужчины. Цифровой мир в точности повторяет все нюансы неравенства в реальном мире, а процент женщин в пространстве технологических профессий радикально не меняется. Один из принципов дата-феминизма заключается в том, что необходимо делать труд видимым. Наука о данных, как и вся работа в мире -- продукт усилий многих людей. Дата-феминизм пытается сделать этот труд видимым, чтобы он был признан и соответствующе оценен. Для меня, как HR-аналитика, бесспорным является факт дефицита гендерных данных не только в политике, медицинских исследованиях и технологиях, медиа, но и в области трудовых отношений. Не говоря уже о распространенности гендерной предвзятости в найме и удержании персонала.
Я подписан на множество каналов, посвященных аналитике данных. 90% авторов этих каналов – мужчины. Авторы-женщины остаются невидимыми. Поэтому решил сделать небольшую подборку читаемых мной интересных каналов, авторы которых начинают свой путь в аналитике данных и рассказывают об этом:
Записки начинающего аналитика данных. Канал ведёт Аня Логунова (@Mrs_logunova). Делает заметки для себя, пишет просто и коротко. Один пост - одна мысль.
Wonder Women. О силе женщин, идеях и технологиях: канал для девушек в IT, аналитике, стартапах, инновациях и предпринимательстве. Канал ведёт Марианна (@SMarianna), занимается HR-аналитикой и считает профессию HR-аналитика одной из самых привлекательных для девушки.
Junior Data Analyst. От Джуна Джунам: подборки полезных ссылок по SQL, визуализации данных, Tableau, продуктовой аналитике, вакансиям, мемчикам. Канал ведёт Вера Зарецкая (@Vera_zare).
IT-рекрутерам: присмотритесь к авторам этих каналов 😊
Аня, Марианна, Вера, спасибо вам за каналы, продолжайте писать и успехов в этом! ♥️ А моим читателям рекомендую подписаться – будет полезно и интересно!
Мои рекомендации книг по теме поста:
1. Криадо Перес К. «Невидимые женщины: Почему мы живем в мире, удобном только для мужчин. Неравноправие, основанное на данных»
2. Бруссард М. «Искусственный интеллект: Пределы возможного»
3. Catherine D'Ignazio, Lauren Klein «Data Feminism»

#пятничное Аналитика рабочего дня (офис/дом) в классических пай-чартах. Автор оригинального рисунка: Irina Blok

#книги Storytelling with you!
В сентябре 2022 выйдет новая книга "Storytelling with you" от Коул Нафлик , автора прекрасной книги Storytelling with data (на русском издана с названием "Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике"). Ласло Бок (бывший директор по персоналу Google и основатель Humu, автор книги "Работа рулит!") рекомендует книгу так: "Самые лучшие идеи в мире приведут в никуда, если вы не сможете увлечь ими людей. Легкий для понимания и дружелюбный стиль Коул поможет вам стать потрясающим коммуникатором, докладчиком и инфлюэнсером. Обязательна к прочтению всем, кто хочет переубедить других … или изменить мир! ".

Emergen Research посчитали рынок HR-аналитики. Текущий объем: 3 млрд. долларов. Треть этих денег зарабатывается в США. Потому что там инновации, а еще крупнейшие вендоры. Ближайшие годы рынок будет расти на 15%. Драйвером роста является принятие и интеграция data-driven в HR-отделах.

#удовлетворенность_работой #eNPS #1on1
Chris Lyons из Worklytics опубликовал интересный пост. Впервые встречаю eNPS (Employee Net Promoter Score) в таком контексте и в связке с One on One Meetings. 1 on 1 (обратная связь) является важной частью процесса управления эффективностью (performance management). Эта встреча отличается от повседневных разговоров руководства с членами команды, когда руководители (и/или HR) и сотрудники просто говорят о задаче, выполняемой в данный момент. По данным Worklytics, сотрудники, которые сообщают о том, что они счастливы на работе, имеют в среднем 3.5 встречи один на один в месяц со своими руководителями. Те, кто сообщает о гораздо более низких показателях счастья, имеют в среднем 2.2 встречи в месяц. Интересный результат об эффекте частоты 1:1 на eNPS, но с оговоркой – что качество 1:1, а не только частота также может оказывать положительный эффект на eNPS, учитывая большой разброс количества встреч в сравниваемых группах. Конечно, не забываем, что корреляция – не причина.

#tableau #дашборд #текучесть #powerbi
1) Ещё один пример HR-дашборда по удержанию и текучести, данным опроса в разрезе должностных позиций и демографии (на основе смоделированных данных).
2) Другие примеры дашбордов в подборках: 20 HR-дашбордов в Tableau Public часть 1 | часть 2 | часть 3.
3) Примеры 5 интерактивных HR дашбордов в PowerBI: дашборд рекрутера, дашборд обучения, дашборд эффективности, дашборд C&B, дашборд бюджета расходов на персонал.
4) Рекомендую книгу по визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel.

​​#focustime #hybridwork #remotework #продуктивность #workdata #employeesurvey #визуализация_данных

Chris Lyons из Worklytics продолжает (см. предыдущий пост) знакомить с результатами анализа данных их клиентов: активных данных (например, данные опроса сотрудников) и пассивных данных (например, данные электронной почты, календаря и инструментов совместной работы). Этот кейс посвящен важности фокусировки (времени для продуктивной работы), то есть непрерывных отрезков времени у сотрудника в течение рабочего дня для выполнения самой важной работы.
Для справки: среднестатистический сотрудник тратит до 41% рабочего времени на малоценные задачи [1]. 53% сотрудников тратят не менее часа в день на отвлекающие факторы. Работников отвлекают примерно семь раз в час, что в сумме составляет 56 прерываний в день, 80% из которых считаются незначительными [2].
Исследование Worklytics как раз посвящено тому, сколько времени есть у сотрудников для выполнения важной работы и как они оценивают свою производительность. Так, сотрудники, которые сообщали о более высокой продуктивности, могли фокусироваться на задачах в течение дня в среднем 4.4 часа, в сравнении с теми, кто не чувствовал себя продуктивным, поскольку могли сосредоточиться на выполнении задач в среднем только 2.7 часа в день.
В вашей компании сотрудники имеют возможность выполнять важную работу, не отвлекаясь на незначительные частые прерывания, не пытаются ли в спешке наверстать упущенное время из-за ответов на 150+ электронных писем в день?
Работодатели все больше осознают, что лучший способ повышения производительности, как бы странно это ни звучало, дать людям время для выполнения работы и не отвлекать от этого процесса.

P.S: Мне очень нравится, что Worklytics для визуализации данных используют точечные графики, которые редко встречаются в HR-отчетах, но вместе с тем, обладают рядом преимуществ: 1) точки более эффективны в визуализации пропорций и количества, 2) точки дают больше деталей (распределение, выбросы и т.д.), 3) позволяют увидеть тенденции или группы (кластеры) в данных, 4) обладают оптимальным соотношением данных и чернил, предложенное Эдвардом Тафти, 5) точки могут кодировать множество измерений (переменных), 6) точки помогают рассказать историю с помощью выбора разных цветов, 7) точечные графики позволяют визуализировать тысячи точек данных без потери визуальной привлекательности и наглядности etc.
1. https://hbr.org/2013/09/make-time-for-the-work-that-matters
2. http://content.time.com/time/magazine/article/0,9171,709054,00.html