Predictive Analytics im Bereich Human Resources. Chancen und Hürden für die Personalarbeit [German]

By Viktor Andrin

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich F hrung und Personal - Sonstiges, Note: 1,0, Hochschule f r Technik Stuttgart, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich schwerpunktm ig mit Predictive Analytics und dessen Einsatzm glichkeiten in der Personalarbeit. Ziel ist es, ein klares Bild dieser noch recht jungen Disziplin zu vermitteln. Dabei sollen vor allem Chancen, Risiken und H rden von Predictive Analytics f r den Fachbereich Human Resources (HR) identifiziert werden. Es soll untersucht werden, wie sich Prozesse im HR durch diesen analytischen Ansatz effektiver und effizienter gestalten lassen. Auch soll die Frage behandelt werden, ob statistische Verfahren signifikant zu einer Verbesserung von Entscheidungen unter hoher Unsicherheit f hren k nnen. Die Arbeit richtet sich in erster Linie an Personalverantwortliche, die ein Interesse an pr diktiven statistischen Verfahren haben. Au erdem soll sie das Interesse von Unternehmen wecken, pr diktive Verfahren in ihrer Personalarbeit einzusetzen. Anhand der folgenden Forschungsfragen soll ein klarer thematischer Rahmen abgesteckt werden: 1. Welche Chancen und Risiken birgt Predictive Analytics f r die Personalarbeit? 2. Welche H rden m ssen Unternehmen berwinden, um Predictive Analytics im HR erfolgreich zu implementieren? 3. Welchen Reifegrad haben die Unternehmen hinsichtlich des Einsatzes von Predictive Analytics im HR? Es kann folgende Hypothese aufgestellt werden, die durch die empirische Untersuchung akzeptiert oder verworfen werden soll: Der Grund, warum HR bisher kaum Anwendungsfelder mit Predictive Analytics etablieren konnte, liegt m glicherweise in der Komplexit t von PA und in einer grunds tzlichen analytischen Schw che von HR.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668064474
• ISBN13: 9783668064478
• Release Date: November 2015
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 96 Pages
• Weight: 0.30 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"