People Analytics
описание
People analytics is a data-driven approach to managing people at work || Канал про HR-аналитику: оценка персонала, психометрика, использование R для анализа и визуализации HR-данных. Связь с автором канала: Юрий (@psych2016) Рекламу НЕ размещаю.
2 014
подписчиков
Охват к подписчикам
23,1%
ERR
Реакции к просмотрам
0,76%
340 на 49 постов
Пересылки к просмотрам
1,22%
542
Постов в день
0,0
всего 57
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 21 мар.Во второй главе читатель осваивает основы работы с данными на языке R: типы и структуры данных, базовые операции, обработку таблиц, работу с датами и строками, а также концепцию «опрятных» (tidy) данных. Дополнительно рассматриваются загрузка данных из внешних источников, веб-скрейпинг и сохранение результатов анализа. Третья глава вводит в системы управления базами данных и принципы реляционной модели. Рассматриваются возможности PostgreSQL и язык SQL – от базовых операций до более продвинутых техник, включая оконные функции и оптимизацию запросов. Четвёртая глава посвящена визуализации данных. Читатель знакомится с принципами грамматики графики и популярным пакетом для визуализации данных ggplot2, осваивает как базовые типы графиков, так и более сложные визуализации (тепловые карты, диаграммы Санкей, корреляционные матрицы). Дополнительно описаны R-пакеты в рамках grammar of graphics. Пятая и шестая главы формируют прочную статистическую базу. Сначала вводятся ключевые понятия – выборки, гипотезы, доверительные интервалы и p-значения, рассматриваются конкретные методы анализа: от χ²-тестов и критерия Фишера до анализа времени до события и оценки диагностических тестов, включая вопросы выбора методов и поправки на множественные сравнения. Завершается глава вопросами планирования исследований (расчет размера выборки, рандомизация) и разведочного анализа данных. Седьмая глава посвящена машинному обучению и большим данным. Рассматривается математика для машинного обучения. В ней даётся практическое введение в ключевые алгоритмы – регрессии, деревья решений, случайный лес, бустинг и нейронные сети, а также рассматриваются подходы к построению ML-пайплайнов и методы обучения без учителя. Восьмая глава выходит за рамки анализа как такового и показывает, как организовать полноценный исследовательский процесс: от контроля версий (Git) до создания динамических отчётов и дашбордов (Quarto) и интерактивных приложений (Shiny), организации сбора данных. Содержание данной главы оформлено в виде скачиваемых файлов в формате PDF на сайте книги. Девятая глава завершает книгу обзором биомедицинских датасетов. Материал служит базой для самостоятельной работы и воспроизведения примеров из книги. Наборы данных доступны для скачивания в интернет-репозитории. 📕 В итоге книга представляет собой целостное и практико-ориентированное руководство, которое не просто знакомит с инструментами анализа данных, а формирует системное мышление исследователя. Она особенно полезна тем, кто хочет перейти от фрагментарного использования методов к выстроенному, воспроизводимому и доказательному анализу данных – как в медицине, так и за её пределами. Приобрести книжку можно, например, тут. 🔗 Ссылка на репозиторий: github.com/ds-book/code 📦 Датасеты: https://ds-book.ru/docs/datasets/ #R #ggplot2 #RStats #datascience #аналитика_данных #книги #машинное_обучение #ИИ2,63%
- 13 февр.без подписи2,30%
- 14 нояб.без подписи1,57%
- 13 дек. 2024 г.#пятничное1,47%
- 3 окт. 2025 г.без подписи1,38%
- 22 мар.🙋♂️ О тестах предварительного отсева кандидатов В профессиональной диагностике важно разделять инструменты, которые помогают найти «лучших», и те, что призваны отсеять «непригодных». Тесты предварительного отсева не обязаны иметь высокую корреляцию с эффективностью работы специалиста. Их главная задача — отсеять тех, кто точно не готов к профессиональной деятельности из-за отсутствия базовых профессиональных знаний. На примере теста КВАЛИМИН-26/50 в статье «О валидности и эффективности тестов предварительного отсева кандидатов» А. Г. Шмелев рассматривает случай асимметричного вывода — об отсутствии пригодности в случае низкого балла по тесту отсева. Тогда как высокий балл по тесту КВАЛИМИН всё равно потребует проведения дополнительных, более специализированных и более дорогостоящих оценочных процедур (работа под супервизией, собеседование с комиссией, решение кейсов в письменном и устном виде и т. п.). Теоретический экзамен — необходимый инструмент (без него нельзя допускать к практике), но недостаточный (высокий балл сам по себе не гарантирует мастерства). Логика проста: высокий балл по теории не делает вас автоматически хорошим психологом, но низкий балл определённо делает вас профессионально непригодным на данный момент. По аналогии с тестом на знание требований техники безопасности: низкий балл по тесту позволяет с большей вероятностью прогнозировать повышенный риск опасного поведения, обусловленного незнанием. Поэтому работник с низкими баллами по тесту не должен получить допуск к определённым видам работ. Вместе с тем высокий балл не является гарантией соблюдения сотрудником требований техники безопасности. Обычно повышенный риск травматизма и аварийности (то есть склонность к нарушению требований ТБ) характерен как для новичков, так и для работников с большим стажем работы или с определёнными личностными особенностями, однако это тема для другого поста. #психометрика #тесты #валидность #практическая_тестология1,35%
- 3 мар.без подписи1,32%
- 6 февр.🧠 Типология Myers-Briggs в сериале Fallout В 8-й серии 2-го сезона сериала Fallout (финал сезона) раскрывается, что корпорация Vault-Tec использовала тест Майерс-Бриггс для отбора "идеального" работника. Спойлеры (!): Речь идет о конгрессвумен Дайан Уэлч (Diane Welch), где Хэнк Маклейн говорит о ней: "Congresswoman Diane Welch, from Glendale. ISTP on the old Myers-Briggs, which is still the gold standard for personnel. Ideal personality to scale". Хэнк объясняет Люси, что этот тип личности является "золотым стандартом" для персонала компании Vault-Tec, так как такие люди "благонамеренны, милы и не представляют угрозы". Поэтому Хэнк Маклейн использовал её сознание в главном компьютере для копирования в чипы контроля разума (чипы интерфейса мозг-компьютер), которые он же и улучшил (см. фото). PS: что в типологии MB следует считать "натяжками" и не подтверждается данными современной науки. #пятничное #типологии #MBTI #personality #отбор_персонала #масскульт1,29%
- 9 июн. 2025 г.📊 R для аналитики персонала Keith McNulty и его команда поделились материалами 2-дневного курса "R для аналитики персонала" с rstudio::conf 2022! Этот бесплатный курс включает всё для изучения people analytics: от статистических методов (гипотезы, регрессия, анализ выживаемости) до сетевого анализа. Вы найдёте учебные материалы, датасеты, упражнения и проекты, готовые для работы в облачных средах. 🔗 Ссылка: https://github.com/rstudio-conf-2022/people-analytics-rstats #RStats #R #people_analytics #DataScience1,16%
- 26 нояб.без подписи1,15%
- 12 февр.без подписи1,13%
- 21 июн.❓ Готовим интенсив, вспоминаем базу Моя любимая часть в разработке теста — самое начало. Обсуждаешь с заказчиком, как новый тест будет встроен в его процессы и узнаешь, что в компании есть специалисты в супер-узкой теме (однажды эксперт мне сказал, что в его теме в компании около 10 человек и он совсем не понимает, зачем ему писать задания на такую маленькую группу) или всем хотят предъявить тест на какую то специфичную тему ("ну а вот основы деловой переписки у нас мастхэв, даже рабочему"). Собрали с коллегами в карточки 4 ключевых вопроса, от которых зависит, каким будет тест знаний после разработки. ⤵️ Ещё больше классного контента - на интенсиве, скорее к нам: https://psychometric.pro/1,13%