People analytics

Conteúdo

APRESENTAÇÃO

1. O QUE É PEOPLE ANALYTICS (PA)

1.1 Um cenário comum

1.2 O que é People Analytics (PA)

1.3 Os estágios de maturidade em People Analytics (PA)

1.4 Alguns casos de sucesso

1.5 Por onde começar

1.6 Passos básicos para um projeto

1.7 Alguns desafios e recomendações

2. DADOS – O INGREDIENTE FUNDAMENTAL

2.1 Como identificar os dados que serão utilizados nas análises

2.2 A qualidade da medição

2.3 Tipos de dados

2.4 Problemas comuns com dados existentes

2.5 Limpeza nos dados (data cleaning)

2.6 Coleta de novos dados

2.7 Cuidados adicionais com as perguntas

2.8 Cuidados adicionais com a pesquisa

2.9 Coleta de dados

2.10 Lei de proteção de dados

3. ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS

3.1 Introdução

3.2 Dados a serem utilizados nos exemplos

3.3 Instalação do software jamovi

3.4 Tipos de variáveis

3.5 Análises univariada e bivariada

3.6 Análise de variáveis qualitativas

3.7 Análise de variáveis quantitativas – Medidas descritivas

3.8 Análise de variáveis quantitativas – Representações gráficas

3.9 Análise bivariada – Duas variáveis qualitativas

3.10 Análise bivariada – Variável quantitativa x variável qualitativa

3.11 Análise bivariada – Duas variáveis quantitativas

3.12 Exercícios

Apêndice – Instalação do jamovi

4. PREPARAÇÃO DOS DADOS

4.1 Introdução

4.2 Dados discrepantes

4.3 Dados omissos

4.4 Geração de novas variáveis

4.5 Exercícios

5. TÉCNICAS DE PREVISÃO

5.1 Introdução

5.2 Regressão linear simples

5.3 Regressão linear múltipla

5.4 Exercícios

6. TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO

6.1 Introdução

6.2 Definição operacional dos grupos

6.3 Por que necessitamos de um modelo matemático de classificação

6.4 Regressão logística – Introdução

6.5 Exercícios