Forwarded from Reveal the Data
🤖 AI в BI 🤖
Загрузил тестовые HR данные на Табло сервер, спросил почему в одном из офисов сотрудников больше, чем в других. Он не моргая глазом говорит — в этом офисе больше менеджеров с некоторыми именами, есть корреляция между количеством сотрудников и именами менеджеров. Синее — выбранный офис, серое — среднее по остальным офисам.
В общем если верить AI, то менеджеры с именами Андрей и Александр приводят за собой больше людей! Такой AI нам пока кажется, что не страшен 😂
#юмор
Загрузил тестовые HR данные на Табло сервер, спросил почему в одном из офисов сотрудников больше, чем в других. Он не моргая глазом говорит — в этом офисе больше менеджеров с некоторыми именами, есть корреляция между количеством сотрудников и именами менеджеров. Синее — выбранный офис, серое — среднее по остальным офисам.
В общем если верить AI, то менеджеры с именами Андрей и Александр приводят за собой больше людей! Такой AI нам пока кажется, что не страшен 😂
#юмор
Forwarded from LEFT JOIN
Независимое исследование онлайн-курсов по аналитике
Все новое — хорошо забытое старое. Мы уже проводили исследование в далеком 2021 году и, кажется, пришло время обновить результаты. Поменялось все — мир, сфера и даже мы уже другие… (здесь должна быть меланхоличная музыка)
В общем, снова взываем о помощи и просим вас пройти опрос и оставить свое мнение —хорошее, плохое, главное, не безразличное!
Результатами в виде красивого дашборда мы обязательно поделимся в самое ближайшее время. Дату называть не будем, вдруг сглазим 🤣
Важно!
Мы будем принимать ответы до 19 сентября включительно, поэтому не откладывайте это дело в долгий ящик.
И чтобы смотивировать вас сделать это быстрее, за прохождение мы дарим подборку бесплатных материалов на русском и английском языках про дата-аналитику, SQL и не только.
🔜 Еще раз — ссылка на опрос.
P.S. Репосты среди коллег или друзей из аналитики не возбраняются, а только приветствуются👀
Все новое — хорошо забытое старое. Мы уже проводили исследование в далеком 2021 году и, кажется, пришло время обновить результаты. Поменялось все — мир, сфера и даже мы уже другие… (здесь должна быть меланхоличная музыка)
В общем, снова взываем о помощи и просим вас пройти опрос и оставить свое мнение —хорошее, плохое, главное, не безразличное!
Результатами в виде красивого дашборда мы обязательно поделимся в самое ближайшее время. Дату называть не будем, вдруг сглазим 🤣
Важно!
Мы будем принимать ответы до 19 сентября включительно, поэтому не откладывайте это дело в долгий ящик.
И чтобы смотивировать вас сделать это быстрее, за прохождение мы дарим подборку бесплатных материалов на русском и английском языках про дата-аналитику, SQL и не только.
P.S. Репосты среди коллег или друзей из аналитики не возбраняются, а только приветствуются
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀 Что лучше всего предсказывает увлечённость работой?
Исследования показывают влияние различных ресурсов, таких как социальные (например, поддержка коллег), рабочие (разнообразие задач), организационные (справедливость в организации), ресурсы развития (обратная связь) и личные (самоэффективность) ресурсы на увлечённость работой.
Мета-анализ 113 независимых исследований (n=119 420 человек), использующих Утрехтскую шкалу увлечённости работой -- Utrecht Work Engagement Scale (UWES), показал [1]:
- Значительный эффект от ресурсов развития (0.45) и личных ресурсов (0.48).
- Эффект от социальных ресурсов (0.36) и рабочих ресурсов (0.37).
- Высокий эффект для удовлетворенности работой (0.60) и приверженности организации (0.63).
- Профессия (например, у государственных служащих, волонтеров и педагогов) и культурные особенности также играют роль модераторов, влияя на уровень увлечённости.
Основная идея: Личные качества (например, устойчивость, оптимизм) и ресурсы, ориентированные на индивидуальное развитие (например, обучение, обратная связь), могут быть ключевыми факторами увлечённости работой. Вопрос заключается в том, что лучше — развивать эти качества у сотрудников или нанимать тех, кто уже обладает ими?
PS: Я использовал на практике UWES [2] и могу сказать, что опросник обладает приемлемыми психометрическими свойствами, и может быть использован для изучения увлеченности работой сотрудников организаций во взаимосвязи с личностными ресурсами, компонентами удовлетворенности трудом и т.д.
1. Mazzetti, G., Robledo, E., Vignoli, M., Topa, G., Guglielmi, D., & Schaufeli, W. B. (2023). Work Engagement: A meta-Analysis Using the Job Demands-Resources Model. Psychological Reports, 126(3), 1069-1107. https://doi.org/10.1177/00332941211051988
2. Ловаков А.В. Трудоголизм: понятие, методики измерения, предикторы и последствия [Электронный ресурс] // Организационная психология, 2012. Т. 2, № 4, С. 28-42
3. Липатов С.А. «Вовлеченность работника в организацию» или «увлеченность работой»: соотношение понятий [Электронный ресурс] // Организационная психология. 2015. Т. 5. № 1. С. 104-110.
#увлеченность_работой #исследования #опросники
Исследования показывают влияние различных ресурсов, таких как социальные (например, поддержка коллег), рабочие (разнообразие задач), организационные (справедливость в организации), ресурсы развития (обратная связь) и личные (самоэффективность) ресурсы на увлечённость работой.
Мета-анализ 113 независимых исследований (n=119 420 человек), использующих Утрехтскую шкалу увлечённости работой -- Utrecht Work Engagement Scale (UWES), показал [1]:
- Значительный эффект от ресурсов развития (0.45) и личных ресурсов (0.48).
- Эффект от социальных ресурсов (0.36) и рабочих ресурсов (0.37).
- Высокий эффект для удовлетворенности работой (0.60) и приверженности организации (0.63).
- Профессия (например, у государственных служащих, волонтеров и педагогов) и культурные особенности также играют роль модераторов, влияя на уровень увлечённости.
Основная идея: Личные качества (например, устойчивость, оптимизм) и ресурсы, ориентированные на индивидуальное развитие (например, обучение, обратная связь), могут быть ключевыми факторами увлечённости работой. Вопрос заключается в том, что лучше — развивать эти качества у сотрудников или нанимать тех, кто уже обладает ими?
PS: Я использовал на практике UWES [2] и могу сказать, что опросник обладает приемлемыми психометрическими свойствами, и может быть использован для изучения увлеченности работой сотрудников организаций во взаимосвязи с личностными ресурсами, компонентами удовлетворенности трудом и т.д.
1. Mazzetti, G., Robledo, E., Vignoli, M., Topa, G., Guglielmi, D., & Schaufeli, W. B. (2023). Work Engagement: A meta-Analysis Using the Job Demands-Resources Model. Psychological Reports, 126(3), 1069-1107. https://doi.org/10.1177/00332941211051988
2. Ловаков А.В. Трудоголизм: понятие, методики измерения, предикторы и последствия [Электронный ресурс] // Организационная психология, 2012. Т. 2, № 4, С. 28-42
3. Липатов С.А. «Вовлеченность работника в организацию» или «увлеченность работой»: соотношение понятий [Электронный ресурс] // Организационная психология. 2015. Т. 5. № 1. С. 104-110.
#увлеченность_работой #исследования #опросники
😮💨 Глубокий вдох — и ИИ начинает мыслить лучше: неожиданный трюк для идеальных ответов
В новой статье, показывающей, что ИИ придумывают более эффективные промпты для других ИИ, чем люди, есть интересный пример, который демонстрирует, насколько странные эти GPT... Самым эффективным было начать промпт с фразы:"Сделай глубокий вдох и работай шаг за шагом!" ("Take a deep breath and work step-by-step!") . Я попробовал на промптах своего проекта (это около 3000 знаков), действительно, стал отвечать лучше. Тем временем, Open AI анонсировали новую модель o1, которая умеет "думать" подобно тому, как человек раздумывает перед тем, как ответить на сложный вопрос. Перед ответом модель дольше рассуждает и использует технику chain of thought, то есть цепочку мыслей: строит план ответа, проверяет и редактирует свои рассуждения, и только потом "показывает" пользователю результат. По всей видимости, делает глубокий вдох и решает задачу пользователя по шагам 🤣
#ИИ #chatGPT #AI #хозяйке_на_заметку
В новой статье, показывающей, что ИИ придумывают более эффективные промпты для других ИИ, чем люди, есть интересный пример, который демонстрирует, насколько странные эти GPT... Самым эффективным было начать промпт с фразы:
#ИИ #chatGPT #AI #хозяйке_на_заметку
🧸 Кто такой мудрый человек?
По мотивам двух постов "Что такое Мудрость?" и "Социально-личностные компетенции мудрого человека". Решил сделать портрет МУДРОГО человека в системе ТЕЗАЛ-2:
- ОПЫТНЫЙ обладает большим жизненным опытом и знаниями
- РАЗУМНЫЙ способный здраво мыслить и принимать решения
- ПРОНИЦАТЕЛЬНЫЙ хорошо понимает людей и ситуации
- ДАЛЬНОВИДНЫЙ видит перспективу и планирует на будущее
- СПРАВЕДЛИВЫЙ действует честно и беспристрастно
Полученный словесный портрет был конвертирован в факторные системы 16PF, Архетипы и Темперамент, а также сделана обратная конверсия факторов 16PF в симиляры-оппозиты. Красота!
Также посмотрел, кто из героев книга Алана Милна "Винни-Пух" ближе всего к мудрому (коэффициент сходства от -100 до +100):
100 Мудрый
92 Сова 16PF
45 Ослик Иа-Иа 16PF
40 Кролик 16PF
22 Кристофер Робин 16PF
16 Пятачок 16PF
-3 Кенга 16PF
-48 Винни-Пух 16PF
Вы спросите, откуда профили героев в формате 16PF? Разве они проходили личностный опросник? Нет, профили также были сконструированы в системе ТЕЗАЛ-2 (См. также пост). Хотели бы видеть больше постов с ТЕЗАЛ и практикой применения в оценке персонала?
#ТЕЗАЛ #16PF #профили
По мотивам двух постов "Что такое Мудрость?" и "Социально-личностные компетенции мудрого человека". Решил сделать портрет МУДРОГО человека в системе ТЕЗАЛ-2:
- ОПЫТНЫЙ обладает большим жизненным опытом и знаниями
- РАЗУМНЫЙ способный здраво мыслить и принимать решения
- ПРОНИЦАТЕЛЬНЫЙ хорошо понимает людей и ситуации
- ДАЛЬНОВИДНЫЙ видит перспективу и планирует на будущее
- СПРАВЕДЛИВЫЙ действует честно и беспристрастно
Полученный словесный портрет был конвертирован в факторные системы 16PF, Архетипы и Темперамент, а также сделана обратная конверсия факторов 16PF в симиляры-оппозиты. Красота!
Также посмотрел, кто из героев книга Алана Милна "Винни-Пух" ближе всего к мудрому (коэффициент сходства от -100 до +100):
100 Мудрый
92 Сова 16PF
45 Ослик Иа-Иа 16PF
40 Кролик 16PF
22 Кристофер Робин 16PF
16 Пятачок 16PF
-3 Кенга 16PF
-48 Винни-Пух 16PF
Вы спросите, откуда профили героев в формате 16PF? Разве они проходили личностный опросник? Нет, профили также были сконструированы в системе ТЕЗАЛ-2 (См. также пост). Хотели бы видеть больше постов с ТЕЗАЛ и практикой применения в оценке персонала?
#ТЕЗАЛ #16PF #профили
👀 Новый канал про инструменты и методы оценки команд
Я редко рекомендую каналы, не участвую в обмене ссылками, не размещаю платно рекламу, не поддерживаю "обмен папками". Хочу просто порекомендовать отличный канал, который не так давно начал вести Александр Ларионов (руководитель компании BSSL). Помните, я делал к статье Александра интерактивное приложение, и размещал запись его лекции "Современная социометрия и диагностика коллективов. Как методы социально-сетевого анализа и 360 градусов могут улучшить работу в команде? Теперь Александр открыл канал ИНСАЙТ-АНАЛИТИКА "АЗИМУТ" про инструменты и методы для оценки команд, бизнес-социометрию, тестологию, психометрику. А уже 3 октября он проводит вебинар "Про командные роли по Белбину". 🔥 Рекомендую подписаться на канал, будет полезно и очень интересно!
#каналы #рекомендация #оценка_персонала #психометрика
Я редко рекомендую каналы, не участвую в обмене ссылками, не размещаю платно рекламу, не поддерживаю "обмен папками". Хочу просто порекомендовать отличный канал, который не так давно начал вести Александр Ларионов (руководитель компании BSSL). Помните, я делал к статье Александра интерактивное приложение, и размещал запись его лекции "Современная социометрия и диагностика коллективов. Как методы социально-сетевого анализа и 360 градусов могут улучшить работу в команде? Теперь Александр открыл канал ИНСАЙТ-АНАЛИТИКА "АЗИМУТ" про инструменты и методы для оценки команд, бизнес-социометрию, тестологию, психометрику. А уже 3 октября он проводит вебинар "Про командные роли по Белбину". 🔥 Рекомендую подписаться на канал, будет полезно и очень интересно!
#каналы #рекомендация #оценка_персонала #психометрика
🤓 Результаты независимого исследования онлайн-курсов по аналитике
Итак, опубликовали результаты исследования → Приглашаю подписчиков ознакомиться со статьей.
В самой статье лишь часть выводов, но из полной версии исследования можно узнать, как люди покупают курсы, какой процент доходит до конца, среднюю продолжительность обучения и другие интересные данные. Забрать дашборд можно бесплатно в Telegram-боте LEFT JOIN.
#исследования #онлайнкурсы #аналитика_данных #data_science
Итак, опубликовали результаты исследования → Приглашаю подписчиков ознакомиться со статьей.
В самой статье лишь часть выводов, но из полной версии исследования можно узнать, как люди покупают курсы, какой процент доходит до конца, среднюю продолжительность обучения и другие интересные данные. Забрать дашборд можно бесплатно в Telegram-боте LEFT JOIN.
#исследования #онлайнкурсы #аналитика_данных #data_science
Forwarded from Сергей Юлдашев
Сколько компетенций должно быть в модели?
До 9 в корпоративной, до 15, если она содержит и проф. компетенции. Кто сказал - см. картинку. Почему модель должна быть компактной?
1. Модель должна фокусировать усилия, а не описывать все возможные требования
2. Модель должны помнить
3. Оценка не должна быть трудоемкой
Поэтому модели никогда не смогут быть единственным и исчерпывающим основанием для принятия кадровых решений и планирования развития. Ровно также, как меню сайте не содержит список всех страниц, которые он содержит. Создает ли это проблемы? Безусловно. Особенно, если мы говорим о моделях профессиональных компетенций. Хочется же учесть все. Есть ли идеальное решение? Похоже, что нет. Есть оптимальное решение с хорошим балансом плюсов и минусов, и любое желание максимизировать один параметр (учесть все) приводит к непропорциональному ухудшению других (легкость восприятия, внедрения, оценки).
И HR должен уметь объяснить это руководителям. Они неизбежно упускают часть факторов и часто хотят учесть все.
Либо же для управления профессиональными навыками вам нужна другая методология. Если ваши ИТ-подразделения уже создали Excel-простыни из 200 и более навыков, то вам нужны не профессиональные компетенции а skill-based подход.
До 9 в корпоративной, до 15, если она содержит и проф. компетенции. Кто сказал - см. картинку. Почему модель должна быть компактной?
1. Модель должна фокусировать усилия, а не описывать все возможные требования
2. Модель должны помнить
3. Оценка не должна быть трудоемкой
Поэтому модели никогда не смогут быть единственным и исчерпывающим основанием для принятия кадровых решений и планирования развития. Ровно также, как меню сайте не содержит список всех страниц, которые он содержит. Создает ли это проблемы? Безусловно. Особенно, если мы говорим о моделях профессиональных компетенций. Хочется же учесть все. Есть ли идеальное решение? Похоже, что нет. Есть оптимальное решение с хорошим балансом плюсов и минусов, и любое желание максимизировать один параметр (учесть все) приводит к непропорциональному ухудшению других (легкость восприятия, внедрения, оценки).
И HR должен уметь объяснить это руководителям. Они неизбежно упускают часть факторов и часто хотят учесть все.
Либо же для управления профессиональными навыками вам нужна другая методология. Если ваши ИТ-подразделения уже создали Excel-простыни из 200 и более навыков, то вам нужны не профессиональные компетенции а skill-based подход.
📈👀 Говорящие графики
Меня часто простят порекомендовать какой-нибудь курс по визуализации данных или специалиста по этой теме. Поэтому рекомендую курс «Говорящие графики» от Натальи Киселевой, с которой я знаком лично, полностью доверяю её экспертности и ценю её профессиональный подход. Наталья — опытный специалист по визуализации данных, преподавала в ведущих вузах и сотрудничала с международными организациями (Data Visualization Society, Make Your Data Speak). Она проводит тренинги и лекции по визуализации данных, дашбордам и дата-сторителлингу, главный садовод-основатель дата-арт сообщества Цветы & Цифры, автор телеграм-каналов Data-comics, Data-art, Chatting Charts.
Этот курс поможет вам научиться превращать сложные данные в понятные и убедительные визуальные истории, которые легко воспринимают даже люди, далекие от цифр. Вас ждет сочетание теории и практики, примеры из реальных кейсов и освоение популярных инструментов.
#dataviz #дата_сторителлинг #полезное #рекомендации
Меня часто простят порекомендовать какой-нибудь курс по визуализации данных или специалиста по этой теме. Поэтому рекомендую курс «Говорящие графики» от Натальи Киселевой, с которой я знаком лично, полностью доверяю её экспертности и ценю её профессиональный подход. Наталья — опытный специалист по визуализации данных, преподавала в ведущих вузах и сотрудничала с международными организациями (Data Visualization Society, Make Your Data Speak). Она проводит тренинги и лекции по визуализации данных, дашбордам и дата-сторителлингу, главный садовод-основатель дата-арт сообщества Цветы & Цифры, автор телеграм-каналов Data-comics, Data-art, Chatting Charts.
Этот курс поможет вам научиться превращать сложные данные в понятные и убедительные визуальные истории, которые легко воспринимают даже люди, далекие от цифр. Вас ждет сочетание теории и практики, примеры из реальных кейсов и освоение популярных инструментов.
#dataviz #дата_сторителлинг #полезное #рекомендации