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MS Excel 2010 vLookUp Anleitung für Personalverantwortliche

Brendan Lys
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An der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science nutze ich umfangreiche Fachkenntnisse im Personalwesen zusammen mit den Methoden und Ansätzen der Data Science. Dieser Fokus auf die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten wurde bereits in Bereichen wie Vergütung & Benefits, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitsschutz, Diversität und Weiterbildung angewendet. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf HR-Herausforderungen und -Chancen tatsächlich aus? Im HR-Kontext stammen unsere verwendeten Daten typischerweise direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil von Data-Science-Methoden ist, dass wir zusätzliche Daten aus der Organisation oder externen Quellen einbeziehen können – Daten, die mit rein HR-analytischen Ansätzen nicht zugänglich wären. Beispielsweise beinhalten Stellenbeschreibungen eine Fülle von Daten, die wir normalerweise ignorieren, da sie nicht analysierbar vorliegen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, nutzt Textmining auf Stellenbeschreibungen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehören könnte. Die Ergebnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Sektoren genutzt, darunter: Regierungen (Australien und Neuseeland), börsennotierte Unternehmen an ASX und NZX, Versorgungsbetriebe, Non-Profit-Organisationen sowie Hochschulen.

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In diesem HR-Ressourcen-Artikel haben wir einen YouTube-Clip erstellt, der die vLookUp -Formel erklärt. Von allen Excel-Formeln, die ich im Personalwesen verwende, ist vLookUp die nützlichste und eine, die ich praktisch jedes Mal verwende, wenn ich Excel öffne. In diesem Video-Tutorial zeigen wir zwei Anwendungsfälle von vLookUps: Zunächst, wie man Daten aus einer Tabelle in unsere Master-Tabelle importiert, […]

In diesem HR-Ressourcen-Artikel haben wir einen YouTube-Clip erstellt, der die vLookUp -Formel erklärt. Von allen Excel-Formeln, die ich im Personalwesen verwende, ist vLookUp die nützlichste und eine, die ich praktisch jedes Mal verwende, wenn ich Excel öffne. In diesem Video-Tutorial zeigen wir zwei Anwendungsfälle von vLookUps: Zunächst, wie man Daten aus einer Tabelle in unsere Master-Tabelle importiert, und zweitens, wie man eine Excel-Vorlage erstellt, in die wir HR-Daten per Drag-and-Drop einfügen können – äußerst nützlich, wenn Sie Excel-Tabellen für andere einrichten, damit diese Daten einfügen können.

Brendan Lys
By Brendan Lys

An der Schnittstelle von Personalwesen und Data Science nutze ich umfangreiche Fachkenntnisse im Personalwesen zusammen mit den Methoden und Ansätzen der Data Science. Dieser Fokus auf die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Daten wurde bereits in Bereichen wie Vergütung & Benefits, Personalplanung, Rekrutierung, Arbeitsschutz, Diversität und Weiterbildung angewendet. Doch wie sieht die Anwendung von Data Science auf HR-Herausforderungen und -Chancen tatsächlich aus? Im HR-Kontext stammen unsere verwendeten Daten typischerweise direkt aus unserem HRMIS. Ein Vorteil von Data-Science-Methoden ist, dass wir zusätzliche Daten aus der Organisation oder externen Quellen einbeziehen können – Daten, die mit rein HR-analytischen Ansätzen nicht zugänglich wären. Beispielsweise beinhalten Stellenbeschreibungen eine Fülle von Daten, die wir normalerweise ignorieren, da sie nicht analysierbar vorliegen. Ein Nebenprojekt, an dem ich derzeit (April 2019) arbeite, nutzt Textmining auf Stellenbeschreibungen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, zu welcher Berufsgruppe eine Position gehören könnte. Die Ergebnisse meiner Arbeit wurden von Organisationen aus verschiedensten Sektoren genutzt, darunter: Regierungen (Australien und Neuseeland), börsennotierte Unternehmen an ASX und NZX, Versorgungsbetriebe, Non-Profit-Organisationen sowie Hochschulen.

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