People Analytics

Prof. Dr. Steffi Rudel

doi:10.15358/9783800664757

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Bibliographic data

Copyright year: 2021
ISBN-Print: 978-3-8006-6474-0
ISBN-Online: 978-3-8006-6475-7
Publisher: Vahlen, München
Language: German
Pages: 156
Product type: Book Titles

Titelei/Inhaltsverzeichnis No access Pages I - XX
1. 1.1 Einleitung und Begriffsdefinitionen No access
2. 1.2 Das klassische Personalcontrolling No access
3. 1. 1.3.1 Der Ansatz nach Seiter No access
  2. 1.3.2 Der Ansatz nach Reindl und Krügl No access
  3. 1.3.3 Der Ansatz nach Bersin No access
  4. 1.3.4 Fazit: Eine eigene Einteilung No access
1. 2.1 Das People Analytics-Team No access
2. 2.2 Die IT-Werkzeuge No access
3. 1. 2.3.1 Die rechtliche Komponente No access
  2. 2.3.2 Die ethische Komponente No access
  3. 2.3.3 Besonderheiten beim Einsatz neuer Technologien No access
4. 1. 2.4.1 Die Wahl der Organisationsform No access
  2. 2.4.2 Einführung von People Analytics im Unternehmen No access
5. 1. 2.5.1 Daten, Objekte, Attribute und Eigenschaften No access
  2. 2.5.2 Verfügbare Daten & Datenquellen No access
  3. 2.5.3 Ausprägung der Daten No access
  4. 2.5.4 Zusammenführung von Daten No access
6. 2.6 Die Zusammenhänge No access
7. 2.7 Die Algorithmen No access
8. 2.8 Die Visualisierung No access
9. 2.9 Die Ergebnisvermittlung No access
1. 3.1 Einsatz von Methoden und Werkzeugen im HRM No access
2. 3.2 Deskriptive, induktive und explorative Statistik No access
3. 3.3 Skalen- und Datentypen No access
4. 3.4 Univariate, Bivariate und Multivariate Statistik No access
5. 1. 3.5.1 Kreuztabelle und Chi-Quadrat-Test in JASP No access
  2. 3.5.2 Korrelationsanalyse nach Pearson in JASP No access
  3. 3.5.3 Korrelationsanalyse nach Spearman in JASP No access
6. 1. 3.6.1 Ähnlichkeiten in Daten erkennen: Clusteranalyse in Orange No access
  2. 3.6.2 Prognosen erstellen: Klassifikation in Orange No access
  3. 3.6.3 Welcher Algorithmus für was? No access
7. 3.7 Statistik und fortgeschrittene Algorithmen – Eine Abgrenzung No access
8. 3.8 Die Methode Simulation No access
1. 4.1 Wofür ein Vorgehensmodell? No access
2. 1. 4.2.1 Der Teilprozess Framing No access
  2. 4.2.2 Der Teilprozess Allocation No access
  3. 4.2.3 Der Teilprozess Analytics No access
  4. 4.2.4 Teilprozess Preparation No access
3. 1. 4.3.1 Qualitative Phase No access
  2. 4.3.2 Quantitative Phase No access
  3. 4.3.3 Umsetzungsphase No access
4. 1. 4.4.1 Schritt 1: Business Understanding No access
  2. 4.4.2 Schritt 2: Data Understanding No access
  3. 4.4.3 Schritt 3: Data Preparation No access
  4. 4.4.4 Schritt 4: Modeling No access
  5. 4.4.5 Schritt 5: Evaluation No access
  6. 4.4.6 Schritt 6: Deployment No access
5. 4.5 Welches Vorgehensmodell für welches Projekt? No access
1. 5.1 Die Rolle von Künstlicher Intelligenz im HRM No access
2. 5.2 Beispielhafte externe Softwaretools No access
3. 5.3 Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz No access
4. 5.4 Fazit und Ausblick No access
1. 6.1 Verwendete Daten und Werkzeuge No access
2. 6.2 Descriptive Analytics No access
3. 1. 1. 6.3.1.1 Korrelationsanalyse nach Pearson: Stundenzahl zu Höhe des Stundenlohns No access
    2. 6.3.1.2 Chi-Quadrat-Test: Geschlechterspezifische Berücksichtigung bei Gehaltserhöhungen No access
  2. 1. 6.3.2.1 Einflussfaktoren auf den Stundenlohn No access
    2. 6.3.2.2 Einflussfaktoren und Vorhersage der Berücksichtigung bei Gehaltserhöhungen No access
4. 6.4 Prescriptive Analytics No access
7 Die Zukunft No access Pages 149 - 150
Literaturverzeichnis No access Pages 151 - 154
Stichwortverzeichnis No access Pages 155 - 156