создал картинку канала

Коллеги, как вы заметили, я стал давать видео с YouTube канала. Это эксперимент. Дайте обратную связь, стоит ли далее давать видео?

https://edwvb.blogspot.com/2018/02/blind-hiring-kak-s-pomoshchyu-otbora-vslepuyu-obespechit-lichnostnoe-raznoobrazie-na-rabochem-meste-workplace-diversity.html#.WoBFcrUKeUE.telegram
Как с помощью «отбора вслепую» обеспечить личностное разнообразие на рабочем месте (Workplace Diversity)
Статья о том, что мы - менеджеры и рекрутеры - принимаем решение чаще на основе своих установок и предубеждений (пол, раса, образование, профессия), которые редко увязаны с эффективностью кандидата. Статья про то, что может произойти, если лишить нам такой возможности
Как вы думаете, в России возможно такое место (не говорю, компания), где это может быть реализовано?

Анализ рынка вакансий в энергетике РФ

В качестве рекламы своего семинар HR аналитика в R и вообще.

Александр Ботвин самостоятельно освоил парсинг данных с сайтов, скачал по фильтру вакансии с ХХ и сделал анализ. Очень круто



https://goo.gl/eLcmkw

Коллеги, всем доброго утра! голосование по поводу использования видео продолжается, но, насколько я понимаю, те, кто хотел проголосовать, сделали свой выбор: 417 просмотров из 714 участников. Соотношение голосов: 3 к 1 ЗА показ видео.
Результат можно описать так: явка на выборы хуже, чем на выборы президента России, но голосуют демократичнее. Хотя я то думал, что основная часть не готова слушать мои разглагольствования.
Поэтому видео я продолжу показывать, но отдавая должное оппозиции, постараюсь видео выкладывать не так часто. И я с удовольствием выслушаю комментарии тех, кто против выкладывания видео @Edvb72

https://edwvb.blogspot.com/2016/11/kak-pravilno-vybirat-hr-metriki.html#.WoFAYGyQKQA.telegram
Как правильно выбирать HR-метрики
Очень сложно донести мысль, что предиктивная аналитика это кобыла, которая тянет за собой телегу с HR метриками. А у нас наоборот ставят телегу впереди лошади: а давайте сначала метрики пособираем.
Пытаюсь все таки разобраться с кобылами и лошадьми. И телегами

Тема diversity едва ли не самая популярная на Западе.
По ссылке исследование МакКинси
https://goo.gl/stvYa5
у меня, правда, оно вызывает много вопросов. Я в свое время касался этой темы в этой статье
Влияние гендера команды на успешность в игре ЧТО ГДЕ КОГДА
https://goo.gl/94LPQ8
И результаты исследования ЧтоГдеКогда не бьются с результатами МакКинси:)
И обратите внимание, я ради эксперимента добавил кнопки оценки материала, чтобы понимать насколько материал вам показался интересным / полезным или не полезным / неинтересным

я вам хочу одну картинку показать для размышления. Она мне не дает покоя. Это результаты моего исследования. У нас в исследовании есть вопрос 'Отличались ли договорённости по зарплате на собеседовании при приеме на работу и при первой выплате': 1) нет, не отличались и 2) да, зарплата оказалась меньше.
на картинке дается динамика ответов HR по годам. в ячейке % ответов по году. Меня тревожит, что динамика очень плохая. С каждым годом все больше HR говорят, что их обманывают. По IT ситуация отличается. С чем это связано, коллеги?

Обратите внимание: всплеск был в 2009 году - это понятно, кризис. потом 2011 - но небольшое отклонение, а с 2015 стабильный рост тех, кто считает, что его оьманули с зарплатой

Опыт применения чатбота в рекрутинге: год вместе
Статья HR Deutsche Telekom в переводе Ольги Хайдаровой. Рекомендую обратить внимание на процентное соотношение вопросов кандидатов по темам. Если у кого-то из читателей есть опыт использования чат ботов, с удовольствием опубликую Ваш опыт.

https://goo.gl/naaq3U

хочу показать вам одну диаграмму, которая у меня вызывает вопросы
Это динамика стартовых зарплат HR по годам в разрезе Москва / не Москва
С регионами тьфу тьфу все стабильно, а вот Москва просто провалилась я яму. Напомню, это не текущие, а стартовые зарплаты.
Это не значит, что стали меньше платить (хотя и это тоже), а то, что стали меньше нанимать руководителей, а больше специалистов.
Это также не очень гут, потому что похожая ситуация была в 2009 году - году кризиса, когда брали в основном спецов, а не начальников. И это может говорить тогда о том, что кризис нифига не прошел.......
Что думаете, коллеги?
И напомню, что Вы можете поучаствовать в исследовании и получить индивидуальный отчет, насколько ваша зарплата в рынке
https://goo.gl/h91DWF

Интерпретабельность аналитики
Коллеги, Александр Вечерин очень интересную тему поднял.

1) нам важны не просто показатели качества модели, а интерпретируемость результатов. Т..е. если мы создали модель приема на работу, в которой принимаем / отклоняем кандидатов, то мы должны понимать не просто качество модели - с какой вероятностью мы можем неверно взять или отклонить Васю Иванова, но нам еще хотелось бы понимать, почему мы Васю отклонили - какие в нем данные не те. Причем, прошу не путать божий дар в яичницей: это не та ситуация, когда в компании создана модель компетенций, а кандидата отклоняют на основе того, что у него недоразвита компетенция "клиентоориентированность". Это полная лажа. Я говорю о математической модели, за которой стоит тяжкий труд по сбору данных и анализу.
Далее я коснусь математических аспектов интепретации модели (прошу прощения у неподготовленной публики - переходите сразу в пункту 8 - из песни слова не выкинешь - приходите ко мне на семинар, чтобы быть в теме).
Аспекты интпретации можно описать следующими пунктами.
2) линейная регрессия замечательна тем, что там есть коэффициенты, которые легко интепретируемы
3) засада возникает в тот момент, когда нам приходится а) логарифмировать переменные или 4) регуляризировать - в этот момент пропадает ясность.
4) если с логарифмированием как то еще можно разобраться, у нас вместо абсолютных значений появляются %, то с регуляризацией все хуже: перестает быть понятен физический смысл коэффициентов
5) но совсем плохо с непараметрическими моделями, потому что все, что у нас там есть - фиче импортанс - важность факторов. И мы ничего не можем сказать про конкретного Васю Иванова, которого не взяли на работу, потому что его СКОР (от англ score) показал низкие значения.
6) вот эта ситуация в аналитике (см. п 5) называется ситуацией черного ящика, когда мы не понимаем, что внутри.
7) но совсем недавно появились пакеты типа LIME, которые говорят, да нет, ребята, мы можем сказать, почему Вася был отклонен.
8) в посте по ссылке я описываю одну из возможных ситуаций: в качестве модели я беру прогноз психологической совместимости подчиненный руководитель и показываю не просто прогноз того, насколько совместимы они между собой, а какие факторы у конкретно данного Васи Иванова способствуют совместимости или препятствуют
https://goo.gl/6bFPh6

.

Юбилеи и годовщины как риски текучести персонала
Один из самых парадоксальных результатов нашего исследования
Представьте, что вы устролись на работу 14 февраля 2015 года.
Какова вероятность, что вы уволитесь спустя какое то время близко к этой дате?
С т.з. здравого смысла совершенно неважно, уволитесь вы 14 сентября или 14 февраля, но статистика говорит о другом.
https://goo.gl/G4ro98

это в продолжение предыдущего поста. Количество увольнений по месяцам. По результатам исследования https://goo.gl/Fofmtr (стоит пройти по ссылке и поучаствовать, если вы еще не)
Октябрь откровенно выбивается.
Давайте применим карту шухарта для анализа.
https://goo.gl/UDu1Yd
среднее значение по месяцам 86
стандартное отклонение 16
т.е. среднее + 2 отклонения = 119,
среднее + 3 отклонения = 135
Октября нам дает 131 , те. вероятность, что октябрь выбивается не случайно больше 95 %
Коллеги, чем нам так октябрь не угодил? Осенняя депрессия?

В какое время суток лучше проходить психологические тесты
Для тех, кому назначают он - лайн тесты или для тех, кто назначает тесты.
https://goo.gl/iT9j6B

Корпоративная культура Facebook, Amazon и Apple в описании вакансий
чуваки сделали крутую аналитику: скачали описание вакансий 10 самых высокотехнологичных компаний, а потом провесли анализ тональности текста: выявили, какие слова / выражения значимо чаще используют те или иные компании.
надо ждать, что наши job сайт скопируют это
https://goo.gl/ukqLtT