Los Datos en People Analytics

• 1. Saber partir del contexto de negocio adecuado para hacer las preguntas adecuadas.
• 2. Saber seleccionar el tipo de datos adecuados para que los cálculos sean posibles.
• 3. Preparar los datos para el análisis de manera que estén ordenados y sin errores para que los resultados sean precisos.
• 4. Conocer los 3 tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo para poder aplicar cada uno de ellos.

• 1. Establecer relaciones entre resultados de negocio y procesos de RRHH.
• 2. Elegir el tipo de datos correcto.
• 3. Preparar un set de datos limpio y ordenado.
• 4. Saber elegir el tipo de análisis de datos indicado para cada set de datos.

Unidad 1. Preguntas Adecuadas

• 1.Haciendo las preguntas adecuadas.
• 2.¿Por qué comenzamos?
• 3.Creando valor desde la función de RRHH.
• 3.1So That Statement.
• 4.El Flujo de Valor en RRHH.

Unidad 2. Selección de datos

• 1.Seleccionando los datos.
• 2.Cómo se generan los datos.
• 3.La importancia del contexto.
• 4.El grado de completitud de los resultados.
• 5.Precauciones con el uso de datos. Compliance.

Unidad 3. Data cleasing

• 1.Data Cleansing.
• 2.¿Por qué es importante?
• 3.La correcta gestión de los datos.
• 4.Consideraciones previas al Data Cleansing.

Unidad 4. Tipos de análisis de datos

• 1.Los aspectos básicos del Análisis de Datos.
• 2.Ejemplos de Análisis.