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Guida a IFERROR di MS Excel 2010 per Professionisti delle Risorse Umane

Brendan Lys
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Brendan Lys
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Operando all'incrocio tra Risorse Umane e Data Science, metto a frutto una vasta esperienza specialistica nelle Risorse Umane unita alle metodologie e agli approcci della Data Science. Questo approccio, focalizzato sulla scoperta di insight pratici dai dati, è stato applicato in ambiti quali: retribuzione e benefit, pianificazione del personale, selezione, salute e sicurezza, diversità e formazione. Ma come si traduce realmente l'applicazione della data science alle sfide e opportunità delle Risorse Umane? In un contesto HR, i dati con cui lavoriamo provengono solitamente direttamente dal nostro HRMIS; un vantaggio dei metodi di data science è che possiamo includere dati aggiuntivi sia interni che esterni all'organizzazione – dati che con un'analisi HR tradizionale sarebbero irraggiungibili. Si pensi ad esempio alle descrizioni delle posizioni, che racchiudono una quantità di informazioni normalmente trascurate perché non pronte per l'analisi. Un progetto collaterale a cui sto lavorando attualmente (aprile 2019) prevede l'uso del text mining sulle descrizioni delle mansioni per fornire indicazioni sulla famiglia professionale a cui appartiene la posizione. Gli insight del mio lavoro sono stati apprezzati da organizzazioni di diversi settori, tra cui: enti pubblici (Australia e Nuova Zelanda), società quotate ASX e NZX, utility, non profit e istituti di istruzione superiore.

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In questo post sulle Risorse Umane, abbiamo creato un tutorial su YouTube che integra il tutorial su CERCA.VERT che abbiamo realizzato in precedenza.  La lamentela più frequente che sento riguardo a CERCA.VERT è l’‘errore’ N/A che viene restituito quando non ci sono dati corrispondenti trovati dalla formula CERCA.VERT.  SE.ERRORE è una formula di formattazione, progettata […]

In questo post sulle Risorse Umane, abbiamo creato un tutorial su YouTube che integra il tutorial su CERCA.VERT che abbiamo realizzato in precedenza.  La lamentela più frequente che sento riguardo a CERCA.VERT è l’‘errore’ N/A che viene restituito quando non ci sono dati corrispondenti trovati dalla formula CERCA.VERT.  SE.ERRORE è una formula di formattazione, progettata per restituire una cella vuota (o un termine specifico deciso dall’utente di Excel).  Quindi, se questo è un problema che incontri quando mostri i tuoi fogli di calcolo a colleghi e/o utenti finali, dai un’occhiata: sono sicuro che troverai questa formula utile.

Brendan Lys
By Brendan Lys

Operando all'incrocio tra Risorse Umane e Data Science, metto a frutto una vasta esperienza specialistica nelle Risorse Umane unita alle metodologie e agli approcci della Data Science. Questo approccio, focalizzato sulla scoperta di insight pratici dai dati, è stato applicato in ambiti quali: retribuzione e benefit, pianificazione del personale, selezione, salute e sicurezza, diversità e formazione. Ma come si traduce realmente l'applicazione della data science alle sfide e opportunità delle Risorse Umane? In un contesto HR, i dati con cui lavoriamo provengono solitamente direttamente dal nostro HRMIS; un vantaggio dei metodi di data science è che possiamo includere dati aggiuntivi sia interni che esterni all'organizzazione – dati che con un'analisi HR tradizionale sarebbero irraggiungibili. Si pensi ad esempio alle descrizioni delle posizioni, che racchiudono una quantità di informazioni normalmente trascurate perché non pronte per l'analisi. Un progetto collaterale a cui sto lavorando attualmente (aprile 2019) prevede l'uso del text mining sulle descrizioni delle mansioni per fornire indicazioni sulla famiglia professionale a cui appartiene la posizione. Gli insight del mio lavoro sono stati apprezzati da organizzazioni di diversi settori, tra cui: enti pubblici (Australia e Nuova Zelanda), società quotate ASX e NZX, utility, non profit e istituti di istruzione superiore.

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