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Karriere

MS Excel 2010 CountIF-Anleitung für Personalverantwortliche

Brendan Lys
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Ich arbeite an der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science und nutze meine umfassende Fachkenntnis im Personalbereich gemeinsam mit Methoden und Herangehensweisen der Datenwissenschaft. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten, beispielsweise in Bereichen wie Vergütung & Leistungen, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitssicherheit, Diversität und Weiterbildung. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf Herausforderungen und Chancen im Personalwesen konkret aus? Im HR-Kontext stammen die analysierten Daten meist direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil datenwissenschaftlicher Methoden besteht darin, dass zusätzliche interne oder externe Datenquellen einbezogen werden können – Daten, die in einer rein analytischen HR-Herangehensweise nicht zugänglich wären. Beispiel: Stellenbeschreibungen enthalten zahlreiche Informationen, die oft ignoriert werden, weil sie nicht analysierbar erscheinen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, verwendet Text Mining auf Stellenanzeigen, um herauszufinden, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehört. Die Erkenntnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Branchen genutzt, darunter: Behörden (Australien und Neuseeland), an der ASX und NZX gelistete Unternehmen, Versorgungsunternehmen, Non-Profit-Organisationen und Hochschulen.

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In diesem HR-Ressourcen-Beitrag haben wir ein YouTube-Video erstellt, das die COUNTIF-Formel erklärt und wie sie mit Datensätzen und Datenanfragen verwendet werden kann, wie sie typischerweise von Personalverantwortlichen angetroffen werden. Kurz gesagt, ermöglicht die COUNTIF-Formel das Zählen der Anzahl, wie oft eine bestimmte Bedingung innerhalb der Daten erfüllt ist. In diesem Video nutzen wir COUNTIF, um […]

In diesem HR-Ressourcen-Beitrag haben wir ein YouTube-Video erstellt, das die COUNTIF-Formel erklärt und wie sie mit Datensätzen und Datenanfragen verwendet werden kann, wie sie typischerweise von Personalverantwortlichen angetroffen werden. Kurz gesagt, ermöglicht die COUNTIF-Formel das Zählen der Anzahl, wie oft eine bestimmte Bedingung innerhalb der Daten erfüllt ist. In diesem Video nutzen wir COUNTIF, um die Anzahl der Mitarbeitenden an bestimmten Bürostandorten zu zählen, die Anzahl der Mitarbeitenden mit einem Zertifikat und schließlich die Anzahl der Mitarbeitenden, die über einen bestimmten Dollarbetrag an Lohnzahlungen erhalten haben.

Brendan Lys
By Brendan Lys

Ich arbeite an der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science und nutze meine umfassende Fachkenntnis im Personalbereich gemeinsam mit Methoden und Herangehensweisen der Datenwissenschaft. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten, beispielsweise in Bereichen wie Vergütung & Leistungen, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitssicherheit, Diversität und Weiterbildung. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf Herausforderungen und Chancen im Personalwesen konkret aus? Im HR-Kontext stammen die analysierten Daten meist direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil datenwissenschaftlicher Methoden besteht darin, dass zusätzliche interne oder externe Datenquellen einbezogen werden können – Daten, die in einer rein analytischen HR-Herangehensweise nicht zugänglich wären. Beispiel: Stellenbeschreibungen enthalten zahlreiche Informationen, die oft ignoriert werden, weil sie nicht analysierbar erscheinen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, verwendet Text Mining auf Stellenanzeigen, um herauszufinden, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehört. Die Erkenntnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Branchen genutzt, darunter: Behörden (Australien und Neuseeland), an der ASX und NZX gelistete Unternehmen, Versorgungsunternehmen, Non-Profit-Organisationen und Hochschulen.

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