Опубликовано27 апр. 2021 г.#HR-аналитика+1Аномалии в данных.Аномалии в HR‑данных: причины, типы и методы выявления
Опубликовано20 апр. 2021 г.#HRTech+1🌺 Продуктовая аналитика ч.2, Метрики про использование продуктаМетрики продуктовой аналитики в HR: коэффициент вовлечённости, количество сессий, длительность, просмотры и отказ
Опубликовано9 апр. 2021 г.#HR+1Пятничные HR-метрикиПятничные HR‑метрики: оптимальная скорость речи спикера, прогноз времени решения кандидатом, количество комментариев и знаков в Jira
Опубликовано8 апр. 2021 г.#HR-аналитика+1Укомплектованность & Приемы/УвольненияУкомплектованность подразделений и анализ приёмов/увольнений: метрики HR, причины низкой укомплектованности, гипотезы
Опубликовано6 апр. 2021 г.#HRTech+1Резюме: проблемы неструктурированных данныхКак анализировать неструктурированные данные резюме в HR-аналитике
Опубликовано1 апр. 2021 г.#dataviz+1Диаграмма "солнечные лучи"Как использовать диаграмму «солнечные лучи» для визуализации HR‑данных
Опубликовано30 мар. 2021 г.#HRTech+1Хотите потренировать креативное мышление?Как собрать и использовать данные о водителях для HR‑аналитики и прогноза безопасности
Опубликовано25 мар. 2021 г.#HR-аналитика+1Продуктовая аналитика HR: метрики пользователейметрики продуктовой аналитики в HR: DAU, MAU, retention, churn
Опубликовано19 мар. 2021 г.#HR-аналитика+1Про опрос об ONA.опрос ONA результаты и рекомендации аналитика