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| 国内首个POWER BI人力资源数据建模课程 |
| 课程背景： |
| ü 随着大数据分析和移动互联网的深入，很多企业开始进行企业的数据化转型，通过企业的数据化转型来提升企业效率，支持业务发展。 |
| ü 人力资源行业在大数据时代也应该进行数据化的转型，对人力资源各个模块的数据做到标准化的数据管理，流程化的数据建模，通过数据建模，数据分析很好的融入到企业数据化转型。 |
| ü 基于这样的背景，我们设计开发POWER BI 的人力资源数据商业建模分析的课程，通过PB 帮助企业建立更加系统化，标准化的人力资源数据管理体系，提升HR的数据分析能力，HR 也可以通过我们线上+线下的混动学习，提升HR的核心竞争力，实现HR的数据化转型。 |
| ü PB 是微软研发的帧数数据可视化，数据建模的一款数据分析软件，相对于EXECL能更加系统化的帮助企业建立数据化的分析体系，所以从体系化，标准化，流程化来说PB能帮助HR真正实现数据化的转型。 |
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| 课程收益： |
| 1、人力资源数据进行数据化管理，通过POWER BI的数据建模和数据仪表盘建立数据化的管理体系 |
| 2、通过数据化的体系来分析人力资源各模块数据，通过数据确定业务发展 |
| 3、HR数据化转型，成为专业的人力资源数据分析专家 |
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| 一、人力资源数据化管理与转型 |
| 1.1 数据化管理的“五化” |
| ü 数据标准化 |
| ü 计算标准化 |
| ü 流程标准化 |
| ü 数据可视化 |
| ü 分析业务化 |
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| 1.2 人力资源数据化体系搭建流程 |
| ü 人力资源各模块的关键指标的选择 |
| ü 数据记录表的导入和数据的清洗处理 |
| ü 数据分析思维的 5个维度 |
| ü 人力资源数据模块的建模 |
| ü 数据分析PPT报告 |
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| 二、Power BI 数据建模概述 |
| 2.1、PB中的数据建模分析三种工具 |
| ü 数据处理 - Power query |
| ü 数据建模 - Power Pivot |
| ü 数据可视化 - Power view |
| 2.2、Power BI 下载和安装 |
| 2.3、 Power BI 的版本和基本功能介绍 |
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| 三、Power BI 人力资源数据建模分析的价值 |
| 1、 建立智能化人力资源数据分析体系 |
| 2、 人力资源各模块的交互分析 |
| 3、 人力资源决策提供支持 |
| 4、 人力资源数据的可视化沟通 |
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| 四、建立标准化的人力资源数据表格 - Power query 数据分析技能 |
| 1、 人力资源各模块的数据获取 |
| 2、 数据结构的设置与数据处理 |
| 3、 数据格式的设置 |
| 4、 数据的追加查询和合并查询 |
| 5、 数据文本的处理 |
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| 五、人力资源各指标数据建模 - Power pivot 数据建模 |
| 1、 数据格式的处理 |
| 2、 日期，数字的分箱处理 |
| 3、 重要的 新建度量值 |
| 4、 各个关键指标的层级关系 |
| 5、 数据表格的数据关联 |
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| 六、人力资源各模块 PB数据建模与数据化管理体系 |
| 1、 人力资源各模块数据报表 PQ的数据清洗 |
| 2、 数据表格 PP的的数据建模 |
| 3、 人力资源各模块的 数据关键指标的确定与计算 |
| 4、 数据关键指标的 Power view 数据可视化，数据图表设计 |
| 5、 POWER BI 数据仪表盘的设计 |
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| 七、Power view 人力资源各模块数据建模案例分析 |
| 1、 人员组织结构 & 离职 PB数据建模 |
| 2、 数据化薪酬建模分析 PB 仪表盘 |
| 3、 招聘转换率数据分析和招聘渠道有效性PB 数据仪表盘 |
| 4、 数据化人才盘点分析看板 |
| 5、 人效关键指标分析仪表盘 |
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| 八、POWER BI 的数据发布 |
| 1. PB企业账号的注册 |
| 2. 网页版的POWR BI 数据仪表盘的发布 |
| 3. APP端的POWER BI 设计发布 |
