#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

Наткнулся на простой, но очень клевый инструмент для создания скетчей и иллюстраций - Excalidraw.

В нем за пару минут можно натыкать вот таких рисованых штуковин и сразу затолкать в свою презентацию/статью/пост/что-у-вас-там.

Ниже в статье ребята рассказывают и показывают, как им пользоваться.

🔗Ссылка

#инструменты

​​#визуализация_данных #программы #people_analytics #HR_на_заметку # RAWGraphs

Я писал, что выгода от HR-аналитики будет тогда, когда: 1) аналитика отвечает потребностям бизнеса 2) аналитика встраивается в простейшие инструменты, с которыми работают рядовые HR-специалисты 3) сотрудники HR-департаментов будут уметь работать с данными (т.н. Data Literacy — это грамотность людей в работе с данными: умение понимать данные, работать с ними, анализировать их и общаться с другими, обосновывая свое мнение с помощью данных).

Визуализация данных — это форма коммуникации, которая используется для подачи сложной информации в графической форме. Визуализация данных нужна для облегчения сравнения данных и использования их для объяснения чего-либо— и то, и другое может помочь принимать решения. Традиционно HR-специалисты используют Excel для создания визуализаций, но существуют более простые и удобные программы и сервисы для визуализации данных, которые значительно превосходят возможности Excel.

RAWGraphs – бесплатная система визуализации данных с открытым исходным кодом. Используется для интеграции электронных таблиц и векторных изображений для визуального представления сложных данных.

Сервис ориентирован в первую очередь на тех, кто работает с графикой и визуализацией. Подходит для использования частных фирмах, в задачи которых входит визуальное представление информации, встраивать аналитические данные непосредственно в страницы сайта. Основная задача, решаемая RAWGraphs, – создание связи между электронными таблицами и визуализациями. Их можно скопировать из документа (копировать/вставить), загрузить из файла либо по URL-ссылке. Также есть возможность добавить графику или выбрать готовый шаблон и настроить его желаемым образом. Кроме того, можно создать визуальную модель с нуля, используя возможности редактора. По окончании построения модели готовый проект экспортируется в файл для дальнейшего использования. Все операции осуществляются непосредственно в браузере и не выгружаются в облако, никакие действия со стороны сервера не выполняются, что гарантирует полную конфиденциальность. Визуализация происходит в режиме онлайн, благодаря чему пользователь сразу видит результат и может его редактировать.

Веб-интерфейс (работа в браузере), конфиденциальность, полностью бесплатный тариф – основные преимущества сервиса. Посмотрите туториалы и галерею примеров.

#people_analytics #обзоры
People Analytics Wiki
Центр компетенций Smarter Work составили обзор 43 наиболее известных вендоров и их программных решений, обзор 34 академических публикаций, обзор 65 публикаций (отчётов) известных консалтинговых фирм, предлагающих услуги в области People Analytics, которую авторы определяют как "социально-технические системы и связанные с ними процессы, позволяющие принимать решения на основе данных (или на основе алгоритмов) для улучшения организационных результатов, связанных с персоналом". PA стремится предоставить действенные инсайты о связи между поведением людей и их производительностью, основанную на сборе и анализе поддающихся количественной оценке поведенческих конструктов. Применение HR-аналитики можно найти в цифровизации функции управления персоналом (переход от решений, основанных на интуиции к решениям, основанных на данных).

Тревожность-22. Тест на уровень тревожности

#самопознание #тесты #тревожность

В этом новом тесте вы можете сравнить свой уровень тревожности с текущими показателями сотен других участников. Общая ожидаемая продолжительность всей методики "ТРЕВОЖНОСТЬ-22" - от 15 до 20 минут. Тест по ссылке: https://test.ht-inc.ru/test/ffeaae3893c9ec67aa26c13e0e4c2db3

Труд женщин по дому – почти пятая часть российского ВВП

Каждый день россиянки тратят на работу по дому и заботу о близких в среднем 4 часа 20 минут – это в 2,3 раза больше, чем мужчины. Фактически женщины работают во вторую смену, но этот труд остается незамеченным.

Например, в 2021 году россиянки потратили 91 млрд часов на работу по дому — или 11 млрд рабочих дней. Если бы за эти услуги платили медианную российскую зарплату, это стоило бы 22,3 трлн рублей. 

В целом гендерный перекос в домашнем труде в России слабее, чем, например, в Пакистане (где женщины посвящают в 11 раз больше времени домашним делам, чем мужчины) или Тунисе (в 6,4 раза), но больше, чем в скандинавских странах, где время на заботу и быт распределяется почти поровну. 

🔸Полностью читайте здесь

#оценка_персонала #тесты #стандарты Чек-лист по выбору теста для оценки персонала от Экопси. См. также пост Павла Безручко. Читаем внимательно Российский стандарт тестирования персонала, в разработке которого я принимал участие как один из экспертов.

#книги #продуктовая_аналитика
Чему HR аналитик может поучиться у продуктового аналитика?
Я ранее рекомендовал книгу "HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных", поэтому продолжим рекомендации книг, которые есть в моей библиотеке. Небольшое отступление: на мой взгляд, эйчарам полезно погружаться в продуктовый подход, в сравнении с традиционным и привычным проектным подходом. Дело в том, что невозможно решить те или иные бизнес-проблемы, ориентируясь только на автоматизацию. Автоматизация лишь на первый взгляд видится как единственное решение большинства проблем в HR, но проблема глубже – чаще всего отсутствует выстроенный процесс (скрининга кандидатов, оценки кандидатов/сотрудников, адаптации и т.д.). Если мы автоматизируем хаос – получим автоматизированный хаос.
Поэтому прекрасным дополнением к ней послужит книга "Игра в цифры» Василия Сабирова, носящая подзаголовок "Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше". Автор начинает свою книгу не с тотального погружения в аналитику, а рассказывает о том, какими навыками должен обладать хороший аналитик, что скрывается за его работой, как он должен строить и визуализировать отчёты, которые могут либо помочь пользователю (клиенту, заказчику), либо ввести в заблуждение и неправильным решениям. Книга отличается легким и доступным стилем изложения основ продуктовой аналитики, метрик, data-driven культуры, A/B-тестов и т.д., не требует от читателя глубоких знаний математики/статистики. Главная мысль книги: собирают данные и делают аналитику не просто "для галочки", а чтобы цифры в отчете помогали сделать продукт лучше. Это книга о том, как принимать решения, основываясь на данных, а не на интуиции. Книга в Читай-город.

​​Сравнение идеального и реального профилей руководителей
#профили #идеальный_профиль #реальный_профиль #меры_сходства_профилей #R
Пробуем посчитать коэффициент сходства профилей МакКрэя rpa (см. McCrae RR. A note on some measures of profile agreement. J Pers Assess. 2008 Mar;90(2):105-9. doi: 10.1080/00223890701845104) на реальных данных. Идеальный профиль руководителя — "усредненный" результат по личностному опроснику B5plus, полученный на выборке успешных руководителей. Рассматриваем реальный профиль одного успешного руководителя, который добился существенных изменений в эффективности подразделения за очень короткий срок после своего назначения, а также сравниваем его с идеальным профилем (группой успешных руководителей) и профилем неуспешного руководителя, у которого ниже уровень эффективности и существуют проблемы в подразделении.
Вывод: можно сказать, что в данной организации успешного руководителя отличают только два фактора, по которому он ближе к "идеальному руководителю" — более высокая Стабильность (Б4) и более высокое Новаторство (Б5). По Согласию (Б2) у всех трех профилей все-таки отклонение в одну сторону — вниз, хотя у и идеального, и успешного это отклонение меньше, чем у неуспешного. Необходимо быть жестким руководителем, но умеренно, а чрезмерная "независимость" вместе с тревожностью и консерватизмом будут негативно сказываться на эффективности в управленческой деятельности. Следует отметить, что получился идеальный профиль руководителя в конкретной организации (подразделении). В другой организации (подразделении) профиль может получиться совершенно другой. Также мы не учитываем здесь мотивационные особенности руководителей и их способности. Ниже моя функция на R для расчета коэффициента сходства профилей МакКрэя и пример её использования (формулу легко реализовать в Excel).

 McCrae's rpa (r profile agreement)
rpa <- function(p1, p2){
 if (length(p1) != length(p2))
    stop("'p1' and 'p2' must have the same length")
 k <- length(p1)
 sumM.sq <- sum(((p1 + p2)/2)^2)
 sumd.sq <- sum((p1 - p2)^2)
 ipa <- (k + 2*sumM.sq - sumd.sq) / sqrt(10*k)
 rpa <- ipa / sqrt(k - 2 + ipa^2)
 return(rpa)
}
# Example
p1 <- c(5.7, 3.9, 6, 2.4, 3.8)
p2 <- c(6.4, 5.5, 5, 9.8, 10)
# Z-score transformations for p1 and p2 (mean=0, sd=1)
profile1 <- (p1 - 5.5)/2
profile2 <- (p2 - 5.5)/2
> rpa(profile1,profile2)
[1] -0.82

#кейсы #вовлеченность #статистика #доверительные_интервалы #R #jamovi Александр Ботвин продолжает цикл публикаций — очередная статья про доверительные интервалы. Рекомендую к прочтению! Если ещё не подписаны на канал Александра, то подписывайтесь!

#психометрика #профили #меры_сходства #excel
Сделал реализацию расчетов 3 мер сходства (согласия) профилей в MS Excel:
1. Коэффициент Кэттелла rp
2. Коэффициент МакКрэя rpa (см. пример в предыдущем посте)
3. Коэффициент Гауэра gs

Подходит для сравнения профилей Большой пятёрки (5 факторов) или HEXACO (6 факторов).