《人力资源Power BI +AI数据分析师》 线下课程报名

《人力资源Power BI + AI 数据分析师》

工作坊+研讨会

数字经济与 AI 技术全面重塑人力资源行业，企业加速从经验式人事管理转向数据驱动人才决策，HR 数据分析师成为紧缺复合型岗位。当下多数企业存在人事数据分散、指标混乱、只会基础报表、不会 AI 建模预测等痛点，传统 HR 普遍缺乏数据处理、AI 工具应用与业务洞察能力，行业人才缺口显著扩大。

市场急需既精通人力资源全模块业务，又掌握数据清洗、可视化、AI 智能分析、流失预测、人力成本测算的专业人才。本课程紧扣企业数字化转型需求，填补HR 业务、数据分析与 AI 工具之间的技能鸿沟，面向 HR 从业者、行政、业务管理者系统教学实战技能，帮助学员完成从事务型 HR 到数据战略人才的转型，适配各行业企业人才盘点、组织诊断、智能人力管控等核心工作需求。。

课程周期：2天 09:00 -12:0013:30-16:30

课程收益：

1、构建体系化的人员各模块的数据标准表和指标库

2、学会人力资源的数据分析思维，数字化的人力资源运营模式

3、构建人力资源的数字化管理体系

4、学习AI 在人力资源数据分析中的高效应用和智能体开发

课程特色：全程人力资源案例+AI 实操，工作坊+研讨会

课程大纲：

一：人力资源AI数字化转型的趋势和价值

1.1 WHY 人力资源数据化转型价值 – 人力资源决策的数字化支撑，数字化+AI智能体

1.2 HOW 人力资源数字体系化底层架构逻辑 – 数据标准化，分析业务化，，模型可视化，智能化

1.3WHAT People Analyst人力资源AI 数据分析师的胜任力模型和职业发展

二、人力资源AI 技术基础指南和AI 平台介绍扣子，workbuddy

1、AI的三个阶段发展演变- 生成式AI ， AI 智能体， AI个人助理

2、面向人力资源的AI专业术语的解析 – 技能Skills,智能体Agent,Token , MCP

3、人力资源各场景的 国内外AI 工具的推荐和功能介绍

4、AI 智能体开发平台 – 扣子编程 ，Dify , Workbuddy

三、人力资源AI数字分析流程六步骤和分析思维

1、人力资源各模块关键数据指标体系的构建和AI技能开发

2、人力资源各模块的标准数据报表的构建和AI数据清洗

3、人力资源各模块数据表的数据关联和AI 计算

4、人力资源数据分析的维度和逻辑

5、人力资源数据仪表盘的设计和AI的可视化搭建

6、数据分析思维和数据分析报告AI 技能skills的开发

案例实操分析：

1、根据数据分析流程，完成 某零售公司人员组织结构的数据分析流程，构建人员组织结构的数据仪表盘

2、根据完成的人员组织结构数据仪表盘，分析该公司的人员组织结构数据，分析管理层的人员指标结构，诊断人员结构的问题，并给出解决方案

步骤一、人力资源各模块关键数据指标体系的构建和AI技能开发

•人力资源各模块关键指标库构建技能skills开发– 扣子编程

•AI 搭建人力资源各模块的指标数据库表

•人员流动和离职关键指标： 人员流动率，人员离职率，增长率，新进率

•人员组织结构关键指标：在编率，各职级人员分布，管幅比，年龄段人员分布，学历分布等

•招聘关键数据指标：招聘完成率，招聘人效，招聘各阶段转换率，招聘周期

•数字化人才盘点与绩效关键指标：月度KPI 绩效数据，员工能力评估数据，潜力评估数据，九宫格数据模型，绩效离散度数据

•薪酬关键数据指标：带宽，重叠度，薪酬变动比，中位值，薪酬极差，薪酬偏离度，渗透率，回归系数

•人效数据关键指标：人力成本效率，人力成本利润效率，净利润率。人力成本含量，全员劳动生产率

步骤二 、人力资源各模块的标准数据报表的构建和AI数据清洗

•各关键指标对应的人力资源数据表梳理

•人力资源数据表的标准制定