Введение 5
1 Основные понятия статистического анализа 7
1.1 Описательная статистика 7
1.2 Типы данных в описательной статистике 11
1.3 Анализ нормальности распределения данных 13
2 Анализ статистических совокупностей и выбор статического критерия 22
2.1 Алгоритм выбора статистического критерия для проверки гипотез 22
2.2 Корреляция Пирсона, Спирмена 23
2.3 U-критерий Манна-Уитни для независимых выборок 26
2.4 Критерий Хи-квадрат Пирсона 27
3 Программная разработка и тестирование системы HR-аналитики 30
3.1 Обзор существующих инструментов и распределение данных для
реализации модели 30
3.2 Моделирование функции разреза по вакансиям 37
3.3 Моделирование и тестирование функции разреза по регионам 41
3.4 Моделирование функций нормальности распределения для
количественных величин 43
3.5 Моделирование и тестирование U-критерий Манна-Уитни на примере
влияния гендерного признака на опыт работы 47
3.6 Моделирование и тестирование критерия Хи-квадрат Пирсона на
примере влияния отклика работодателя на образование. 52
3.7 Моделирование и тестирование корреляции Пирсона, Спирмена на
примере влияния уровня зарплат на опыт работы 55
Заключение 60
Список используемой литературы 61
HR-аналитика - относительно новый термин, который впервые появился в академической литературе в 2004 году. Это систематическая идентификация и количественная оценка факторов бизнес-результатов. Аналитика определяется как пересечение информатики, принятия решений и количественных методов для организации, анализа и объяснения растущего объема данных, генерируемых современным обществом.
HR-аналитика, также называемая аналитикой людей, рабочей силы или талантов, включает в себя сбор, анализ и отчетность кадровых данных. Это позволяет вашей организации измерять влияние ряда показателей на общую эффективность бизнеса и принимать решения на основе данных.
Существует два направления HR-аналитики:
- Внутренняя - управление процессами и персоналом для достижение максимального эффекта
- Внешняя - понимание общих аспектов рынка труда
На сегодняшний день именно внутреннее направление проходит скоростной путь эволюции, пренебрегая внешней аналитикой из-за чего компании сталкиваются с проблемой получения недостаточного количества данных, необходимых для анализа соотношения предложений и спроса на рынке труда, уровня зарплат, конкуренции и общей демографической ситуации.
Цель работы: моделирование системы HR-аналитики на основе анализа статистической совокупности данных сайта вакансий, опираясь на выбор статистической стратегии.
Объект исследования: анализ статистических совокупностей.
Предмет исследования: система HR - аналитик.
Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:
- Рассмотреть основные понятия математической статистики.
- Научиться пользоваться выбором статистического критерия по алгоритму.
- Собрать данные и агрегировать их с помощью Python.
- Выдвинуть гипотезы и проанализировать данные с помощью Python.
Данная работа содержит в себе введение, три раздела, заключение и список используемой литературы.
В первой главе представлены основные определения и методы статистического анализа.
Во второй главе описан алгоритм выбора статистического критерия, а также их описания.
В третьей главе проводится разработка и тестирование системы HR- аналитики.
В данной пояснительной записке к выпускной квалификационной работе, были рассмотрены основные определения описательной статистики, был смоделирован анализ статистических совокупностей путем выбора статического критерия на примере собранных данных сайтов вакансий. Также были разработаны алгоритмы формирования агрегированных таблиц по требуемым аргументам. Реализация производилось на языке программирования Python с использованием библиотек указанных в подразделе 3.1.
В ходе исследования предметной области были указаны материалы, позволяющие ознакомиться с теоретическими данными и реализацией системы HR - аналитики, а также приложены иные материалы, способствующие пониманию того, как работает программная часть модуля, такие как блок-схема и рисунки, отображающий возможности взаимодействия программных компонентов продукта.
Одним из достоинств данной программы является наглядность (все вычисления представляются на графиках). Среди минусов можно отметить, что программа содержит не все статистические стратегии. Данные недостатки можно исправить в последующих версиях программы. Кроме того, в перспективах развития программы можно воссоздать общую базу данных и реализовать Web - приложение.
Подводя итог, можно сделать вывод, что разработанное программное обеспечение успешно функционирует и позволяет анализировать данные сайтов вакансий путем постановки гипотез.
