Human Resources (HR) Analytics: Difference between revisions

Latest revision as of 18:38, 6 May 2025

تحليل الموارد البشرية: دليل شامل للمبتدئين

تحليل الموارد البشرية (HR Analytics) هو مجال متنامي يركز على جمع وتحليل بيانات الموارد البشرية لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة الشخصية، يعتمد تحليل الموارد البشرية على البيانات لتحديد الاتجاهات، وتقييم فعالية برامج الموارد البشرية، وتحسين الأداء التنظيمي بشكل عام. هذا المقال يقدم مقدمة شاملة للمبتدئين في هذا المجال.

ما هو تحليل الموارد البشرية؟

في جوهره، تحليل الموارد البشرية هو تطبيق مبادئ التحليل الإحصائي و تحليل البيانات على بيانات الموارد البشرية. هذه البيانات يمكن أن تشمل مجموعة واسعة من المعلومات، مثل:

بيانات التوظيف: معدلات التوظيف، تكلفة التوظيف، مصادر التوظيف.
بيانات الأداء: تقييمات الأداء، الأهداف المنجزة، التدريب والتطوير.
بيانات المشاركة: استطلاعات الرأي، معدلات الدوران الوظيفي، الحضور والغياب.
بيانات التعويضات والمزايا: الرواتب، المكافآت، برامج التأمين الصحي.
بيانات المهارات: تقييمات المهارات، الفجوات في المهارات، خطط تطوير المهارات.

الهدف من تحليل هذه البيانات هو الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تساعد في تحسين قرارات الموارد البشرية، مثل:

تحسين عمليات التوظيف واختيار أفضل المرشحين.
زيادة مشاركة الموظفين وتقليل معدلات الدوران الوظيفي.
تحديد احتياجات التدريب والتطوير وتحسين فعالية البرامج التدريبية.
تحسين إدارة الأداء وتحديد الموظفين ذوي الأداء العالي.
التنبؤ باحتياجات القوى العاملة المستقبلية.

أهمية تحليل الموارد البشرية

في بيئة الأعمال التنافسية اليوم، أصبح تحليل الموارد البشرية ضرورة للمؤسسات التي تسعى إلى تحقيق النجاح. إليك بعض الأسباب الرئيسية لأهمية هذا المجال:

اتخاذ قرارات مستنيرة: تحليل الموارد البشرية يوفر أساسًا بياناتيًا لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة، مما يقلل من الاعتماد على الحدس.
تحسين الأداء التنظيمي: من خلال تحديد العوامل التي تؤثر على الأداء، يمكن للمؤسسات اتخاذ خطوات لتحسينه.
زيادة العائد على الاستثمار (ROI): من خلال قياس فعالية برامج الموارد البشرية، يمكن للمؤسسات التأكد من أنها تحصل على أقصى قيمة من استثماراتها.
الحصول على ميزة تنافسية: المؤسسات التي تستخدم تحليل الموارد البشرية بشكل فعال يمكنها جذب أفضل المواهب، والاحتفاظ بها، وتحقيق أداء أفضل من منافسيها.
التنبؤ بالمستقبل: تحليل البيانات التاريخية يمكن أن يساعد في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يسمح للمؤسسات بالتخطيط بشكل أفضل.

خطوات تطبيق تحليل الموارد البشرية

تطبيق تحليل الموارد البشرية يتطلب اتباع خطوات منهجية. إليك نظرة عامة على هذه الخطوات:

1. تحديد الأهداف: حدد بوضوح ما الذي تريد تحقيقه من خلال تحليل الموارد البشرية. هل تريد تحسين معدلات التوظيف؟ زيادة مشاركة الموظفين؟ تقليل معدلات الدوران الوظيفي؟ 2. جمع البيانات: جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة، مثل أنظمة إدارة الموارد البشرية (HRMS)، واستطلاعات الرأي، وتقييمات الأداء. 3. تنظيف البيانات: التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة. قد يتطلب ذلك إزالة الأخطاء أو القيم المفقودة. 4. تحليل البيانات: استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتقنيات تصور البيانات لاستكشاف البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط. 5. تفسير النتائج: تفسير النتائج في سياق أهداف العمل وتحديد الرؤى القابلة للتنفيذ. 6. اتخاذ الإجراءات: اتخاذ الإجراءات بناءً على الرؤى المستخلصة من التحليل. 7. قياس النتائج: قياس تأثير الإجراءات المتخذة وتقييم فعاليتها.

أدوات وتقنيات تحليل الموارد البشرية

هناك العديد من الأدوات والتقنيات المتاحة لتحليل الموارد البشرية. بعض الأدوات الأكثر شيوعًا تشمل:

برامج HRMS: توفر العديد من برامج HRMS ميزات تحليلية مدمجة.
برامج تحليل البيانات: مثل Excel و SPSS و R و Python.
أدوات تصور البيانات: مثل Tableau و Power BI.
التعلم الآلي (Machine Learning): يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، مثل معدلات الدوران الوظيفي أو أداء الموظفين.
تحليل الشبكات الاجتماعية (Social Network Analysis): يمكن استخدامه لفهم العلاقات بين الموظفين وتحديد المؤثرين الرئيسيين.

أمثلة على تطبيقات تحليل الموارد البشرية

تحليل الدوران الوظيفي: تحديد العوامل التي تساهم في الدوران الوظيفي واتخاذ خطوات لتقليله.
تحليل الأداء: تحديد الموظفين ذوي الأداء العالي وتحديد العوامل التي تساهم في نجاحهم.
تحليل التوظيف: تحسين عمليات التوظيف واختيار أفضل المرشحين.
تحليل مشاركة الموظفين: قياس مستويات مشاركة الموظفين وتحديد العوامل التي تؤثر عليها.
تحليل التدريب والتطوير: تقييم فعالية البرامج التدريبية وتحديد احتياجات التدريب والتطوير المستقبلية.

مستقبل تحليل الموارد البشرية

مستقبل تحليل الموارد البشرية واعد للغاية. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح الأدوات والتقنيات المتاحة أكثر قوة وتطورًا. يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من استخدام الذكاء الاصطناعي و التعلم العميق في تحليل الموارد البشرية، مما سيسمح للمؤسسات بالحصول على رؤى أعمق وأكثر دقة.

روابط ذات صلة

استراتيجيات ذات صلة (تحليل فني وحجم التداول)

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-## تحليلات الموارد البشرية: دليل شامل للمبتدئين
+'''تحليل الموارد البشرية: دليل شامل للمبتدئين'''
-'''تحليلات الموارد البشرية''' (HR Analytics)، والمعروفة أيضًا باسم تحليل رأس المال البشري، هي عملية جمع وتحليل بيانات الموارد البشرية لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة تتعلق بالموظفين. تتجاوز هذه التحليلات مجرد تتبع معدلات الدوران والغياب، بل تتعمق في فهم العلاقة بين ممارسات الموارد البشرية ونتائج الأعمال. في هذا المقال، سنستكشف هذا المجال المتنامي، ونستعرض أهميته، وأنواعه، وكيفية تطبيقه، مع ربطها بمفاهيم أخرى مثل [[إدارة الأداء]] و [[تخطيط التعاقب]].
+تحليل الموارد البشرية (HR Analytics) هو مجال متنامي يركز على جمع وتحليل بيانات الموارد البشرية لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة الشخصية، يعتمد تحليل الموارد البشرية على البيانات لتحديد الاتجاهات، وتقييم فعالية برامج الموارد البشرية، وتحسين الأداء التنظيمي بشكل عام. هذا المقال يقدم مقدمة شاملة للمبتدئين في هذا المجال.
-== لماذا تحليلات الموارد البشرية مهمة؟ ==
+== ما هو تحليل الموارد البشرية؟ ==
-في بيئة الأعمال التنافسية اليوم، تعتبر الموارد البشرية أحد أهم الأصول الاستراتيجية للشركات. تساعد تحليلات الموارد البشرية المؤسسات على:
+في جوهره، تحليل الموارد البشرية هو تطبيق مبادئ [[التحليل الإحصائي]] و [[تحليل البيانات]] على بيانات الموارد البشرية. هذه البيانات يمكن أن تشمل مجموعة واسعة من المعلومات، مثل:
-*   '''تحسين عملية التوظيف:''' تحديد أفضل المصادر لجذب المواهب، وتقليل تكاليف التوظيف، وتحسين جودة المرشحين.
+*   [[بيانات التوظيف]]: معدلات التوظيف، تكلفة التوظيف، مصادر التوظيف.
-*   '''زيادة مشاركة الموظفين:''' فهم العوامل التي تؤثر على رضا الموظفين والتزامهم، وتطوير استراتيجيات لتعزيزهم.
+*   [[بيانات الأداء]]: تقييمات الأداء، الأهداف المنجزة، التدريب والتطوير.
-*   '''تقليل معدل دوران الموظفين:''' تحديد الموظفين المعرضين لخطر المغادرة واتخاذ الإجراءات اللازمة للاحتفاظ بهم.
+*   [[بيانات المشاركة]]: استطلاعات الرأي، معدلات الدوران الوظيفي، الحضور والغياب.
-*   '''تحسين إدارة الأداء:''' ربط أداء الموظفين بالأهداف الاستراتيجية للشركة، وتحديد فرص التطوير.
+*   [[بيانات التعويضات والمزايا]]: الرواتب، المكافآت، برامج التأمين الصحي.
-*   '''قياس عائد الاستثمار (ROI) لبرامج الموارد البشرية:''' إثبات قيمة وظائف الموارد البشرية للمؤسسة.
+*   [[بيانات المهارات]]: تقييمات المهارات، الفجوات في المهارات، خطط تطوير المهارات.
-*   '''التنبؤ باحتياجات الموارد البشرية المستقبلية:''' تخطيط القوى العاملة لضمان وجود المهارات اللازمة لتحقيق أهداف الشركة.
-*   '''تحسين ثقافة الشركة:''' فهم ديناميكيات ثقافة الشركة وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.
-== أنواع تحليلات الموارد البشرية ==
+الهدف من تحليل هذه البيانات هو الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تساعد في تحسين قرارات الموارد البشرية، مثل:
-يمكن تصنيف تحليلات الموارد البشرية إلى أربعة أنواع رئيسية:
+*   تحسين عمليات [[التوظيف]] واختيار أفضل المرشحين.
+*   زيادة [[مشاركة الموظفين]] وتقليل معدلات الدوران الوظيفي.
+*   تحديد احتياجات [[التدريب والتطوير]] وتحسين فعالية البرامج التدريبية.
+*   تحسين [[إدارة الأداء]] وتحديد الموظفين ذوي الأداء العالي.
+*   التنبؤ باحتياجات [[القوى العاملة]] المستقبلية.
-{| class="wikitable"
+== أهمية تحليل الموارد البشرية ==
-|+ أنواع تحليلات الموارد البشرية
-|-
-| '''التحليلات الوصفية''' | تصف ما حدث في الماضي. تشمل مقاييس مثل معدل الدوران، ومتوسط مدة الخدمة، وتكاليف التوظيف. مثال: تحليل معدل الدوران في قسم التسويق خلال الربع الماضي.
-|-
-| '''التحليلات التشخيصية''' | تحاول فهم سبب حدوث شيء ما. تستخدم تقنيات مثل تحليل الانحدار والارتباط لتحديد العوامل التي تؤثر على النتائج. مثال: تحديد العلاقة بين رضا الموظفين ومعدل الدوران.
-|-
-| '''التحليلات التنبؤية''' | تستخدم البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. تستخدم تقنيات مثل التعلم الآلي والتعدين البيانات للتنبؤ باحتمالية مغادرة الموظفين، أو أداء المرشحين في المقابلات. مثال: التنبؤ بالموظفين المعرضين لخطر المغادرة بناءً على بيانات الأداء والمشاركة.
-|-
-| '''التحليلات الإرشادية''' | توصي بالإجراءات التي يجب اتخاذها لتحسين النتائج. تستخدم تقنيات مثل التحسين والنمذجة لاتخاذ قرارات مستنيرة. مثال: اقتراح برامج تدريبية مخصصة للموظفين بناءً على فجوات المهارات.
-|}
-== كيفية تطبيق تحليلات الموارد البشرية ==
+في بيئة الأعمال التنافسية اليوم، أصبح تحليل الموارد البشرية ضرورة للمؤسسات التي تسعى إلى تحقيق النجاح. إليك بعض الأسباب الرئيسية لأهمية هذا المجال:
-تتطلب عملية تطبيق تحليلات الموارد البشرية عدة خطوات:
+*   '''اتخاذ قرارات مستنيرة:''' تحليل الموارد البشرية يوفر أساسًا بياناتيًا لاتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة، مما يقلل من الاعتماد على الحدس.
+*   '''تحسين الأداء التنظيمي:''' من خلال تحديد العوامل التي تؤثر على الأداء، يمكن للمؤسسات اتخاذ خطوات لتحسينه.
+*   '''زيادة العائد على الاستثمار (ROI):''' من خلال قياس فعالية برامج الموارد البشرية، يمكن للمؤسسات التأكد من أنها تحصل على أقصى قيمة من استثماراتها.
+*   '''الحصول على ميزة تنافسية:''' المؤسسات التي تستخدم تحليل الموارد البشرية بشكل فعال يمكنها جذب أفضل المواهب، والاحتفاظ بها، وتحقيق أداء أفضل من منافسيها.
+*   '''التنبؤ بالمستقبل:''' تحليل البيانات التاريخية يمكن أن يساعد في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يسمح للمؤسسات بالتخطيط بشكل أفضل.
-.  '''تحديد الأهداف:''' تحديد المشكلات التي تريد حلها أو الفرص التي تريد استغلالها.
+== خطوات تطبيق تحليل الموارد البشرية ==
-.  '''جمع البيانات:''' جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة، مثل أنظمة إدارة الموارد البشرية (HRMS)، واستطلاعات الرأي، وبيانات الأداء.
-.  '''تنظيف البيانات:''' التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة.
-.  '''تحليل البيانات:''' استخدام التقنيات التحليلية المناسبة لاستخلاص رؤى من البيانات.
-.  '''تفسير النتائج:''' فهم ما تعنيه النتائج وكيف يمكن تطبيقها لتحسين ممارسات الموارد البشرية.
-.  '''اتخاذ الإجراءات:''' تنفيذ التوصيات الناتجة عن التحليل وتقييم تأثيرها.
-.  '''المراقبة والتحسين:''' مراقبة النتائج باستمرار وإجراء التعديلات اللازمة.
-== الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليلات الموارد البشرية ==
+تطبيق تحليل الموارد البشرية يتطلب اتباع خطوات منهجية. إليك نظرة عامة على هذه الخطوات:
-هناك العديد من الأدوات والتقنيات المستخدمة في تحليلات الموارد البشرية، بما في ذلك:
+.  '''تحديد الأهداف:''' حدد بوضوح ما الذي تريد تحقيقه من خلال تحليل الموارد البشرية. هل تريد تحسين معدلات التوظيف؟ زيادة مشاركة الموظفين؟ تقليل معدلات الدوران الوظيفي؟
+.  '''جمع البيانات:''' جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة، مثل أنظمة إدارة الموارد البشرية (HRMS)، واستطلاعات الرأي، وتقييمات الأداء.
+.  '''تنظيف البيانات:''' التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة. قد يتطلب ذلك إزالة الأخطاء أو القيم المفقودة.
+.  '''تحليل البيانات:''' استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتقنيات [[تصور البيانات]] لاستكشاف البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط.
+.  '''تفسير النتائج:''' تفسير النتائج في سياق أهداف العمل وتحديد الرؤى القابلة للتنفيذ.
+.  '''اتخاذ الإجراءات:''' اتخاذ الإجراءات بناءً على الرؤى المستخلصة من التحليل.
+.  '''قياس النتائج:''' قياس تأثير الإجراءات المتخذة وتقييم فعاليتها.
-*   '''برامج إدارة الموارد البشرية (HRMS):''' مثل [[Workday]] و [[SAP SuccessFactors]].
+== أدوات وتقنيات تحليل الموارد البشرية ==
-*   '''برامج تحليل البيانات:''' مثل [[Tableau]] و [[Power BI]] و [[SPSS]].
-*   '''لغات البرمجة:''' مثل [[Python]] و [[R]].
-*   '''تقنيات التعلم الآلي:''' مثل الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والشبكات العصبية.
-*   '''تقنيات التعدين البيانات:''' مثل تحليل السلة السوقية وتحليل التجميع.
-== ربط تحليلات الموارد البشرية بمفاهيم أخرى ==
+هناك العديد من الأدوات والتقنيات المتاحة لتحليل الموارد البشرية. بعض الأدوات الأكثر شيوعًا تشمل:
-تحليلات الموارد البشرية ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمفاهيم أخرى مثل:
+*   '''برامج HRMS:''' توفر العديد من برامج HRMS ميزات تحليلية مدمجة.
+*   '''برامج تحليل البيانات:''' مثل [[Excel]] و [[SPSS]] و [[R]] و [[Python]].
+*   '''أدوات تصور البيانات:''' مثل [[Tableau]] و [[Power BI]].
+*   '''التعلم الآلي (Machine Learning):''' يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، مثل معدلات الدوران الوظيفي أو أداء الموظفين.
+*   '''تحليل الشبكات الاجتماعية (Social Network Analysis):''' يمكن استخدامه لفهم العلاقات بين الموظفين وتحديد المؤثرين الرئيسيين.
-*   [[إدارة المواهب]]: تحديد وتطوير والاحتفاظ بأفضل المواهب.
+== أمثلة على تطبيقات تحليل الموارد البشرية ==
-*   [[تخطيط التعاقب]]: تحديد وتطوير قادة المستقبل.
-*   [[إدارة الأداء]]: تقييم وتحسين أداء الموظفين.
-*   [[التعلم والتطوير]]: توفير فرص التعلم والتطوير للموظفين.
-*   [[التحول الرقمي]]: استخدام التكنولوجيا لتحسين عمليات الموارد البشرية.
-*   [[إدارة التغيير]]: مساعدة الموظفين على التكيف مع التغييرات التنظيمية.
-*   [[القيادة]]: تطوير قادة فعالين.
-*   [[ثقافة الشركة]]: تشكيل ثقافة عمل إيجابية ومنتجة.
-*   [[ميزانية الموارد البشرية]]: تخصيص الموارد المالية بشكل فعال.
-*   [[الامتثال للقوانين]]: ضمان الامتثال لقوانين العمل والتوظيف.
-== استراتيجيات ذات صلة وتحليل فني وتحليل حجم التداول (للتشابه في المنهجية) ==
+*   '''تحليل الدوران الوظيفي:''' تحديد العوامل التي تساهم في الدوران الوظيفي واتخاذ خطوات لتقليله.
+*   '''تحليل الأداء:''' تحديد الموظفين ذوي الأداء العالي وتحديد العوامل التي تساهم في نجاحهم.
+*   '''تحليل التوظيف:''' تحسين عمليات التوظيف واختيار أفضل المرشحين.
+*   '''تحليل مشاركة الموظفين:''' قياس مستويات مشاركة الموظفين وتحديد العوامل التي تؤثر عليها.
+*   '''تحليل التدريب والتطوير:''' تقييم فعالية البرامج التدريبية وتحديد احتياجات التدريب والتطوير المستقبلية.
-على الرغم من اختلاف المجال، يمكن استلهام بعض المنهجيات من تداول الخيارات الثنائية:
+== مستقبل تحليل الموارد البشرية ==
-*   '''تحليل الاتجاهات:''' تحديد الاتجاهات في بيانات الموارد البشرية، مثل ارتفاع معدل الدوران في قسم معين. (مشابه لتحليل اتجاهات الأسعار في الأسواق المالية)
+مستقبل تحليل الموارد البشرية واعد للغاية. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح الأدوات والتقنيات المتاحة أكثر قوة وتطورًا. يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من استخدام [[الذكاء الاصطناعي]] و [[التعلم العميق]] في تحليل الموارد البشرية، مما سيسمح للمؤسسات بالحصول على رؤى أعمق وأكثر دقة.
-*   '''تحليل المتوسطات المتحركة:''' حساب المتوسطات المتحركة لمقاييس الموارد البشرية، مثل متوسط مدة الخدمة، لتحديد التغيرات في الاتجاهات. (مشابه للمتوسطات المتحركة في التحليل الفني)
-*   '''تحليل التقلبات:''' قياس تقلب مقاييس الموارد البشرية، مثل معدل الغياب، لتحديد المجالات التي تحتاج إلى تدخل. (مشابه لتحليل التقلبات في الأسواق المالية)
-*   '''تحليل حجم التداول:''' تحليل حجم البيانات المتعلقة بالموظفين (عدد الموظفين الذين تم تقييمهم، عدد المتقدمين للوظائف) لفهم قوة الإشارات.
-*   '''استراتيجية الاختراق:''' تحديد نقاط الاختراق في بيانات الموارد البشرية، مثل تحديد الموظفين الذين لديهم إمكانات عالية ولكنهم غير راضين عن وظائفهم.
-*   '''استراتيجية الارتداد:''' تحديد نقاط الارتداد في بيانات الموارد البشرية، مثل تحديد الموظفين الذين يعانون من انخفاض في الأداء ولكن لديهم إمكانات للتحسن.
-*   '''استراتيجية القنوات:''' تحديد القنوات التي تؤثر على بيانات الموارد البشرية، مثل تحديد المصادر الأكثر فعالية للتوظيف.
-*   '''استراتيجية بولينجر باندز:''' استخدام نطاقات بولينجر لتحديد الحالات الشاذة في بيانات الموارد البشرية.
-*   '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):''' استخدام مؤشر القوة النسبية لتحديد حالات التشبع الشرائي أو البيعي في بيانات الموارد البشرية.
-*   '''استراتيجية MACD:''' استخدام مؤشر MACD لتحديد التغيرات في زخم بيانات الموارد البشرية.
-*   '''استراتيجية فيبوناتشي:''' استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة في بيانات الموارد البشرية.
-*   '''تحليل حجم الأمر:''' تحليل حجم البيانات المتعلقة بكل موظف لفهم أهميته.
-*   '''تحليل دفتر الأوامر:''' تحليل البيانات المتعلقة بطلبات الموظفين (مثل طلبات التدريب) لفهم احتياجاتهم.
-*   '''تحليل الفجوة السعرية:''' تحديد الفجوات في بيانات الموارد البشرية، مثل الفجوات في المهارات.
-*   '''استراتيجية التداول المتأرجح:''' تحديد التقلبات قصيرة الأجل في بيانات الموارد البشرية.
-== الخلاصة ==
+== روابط ذات صلة ==
-تحليلات الموارد البشرية هي أداة قوية يمكن أن تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة بشأن موظفيها. من خلال جمع وتحليل بيانات الموارد البشرية، يمكن للمؤسسات تحسين عملية التوظيف، وزيادة مشاركة الموظفين، وتقليل معدل دوران الموظفين، وتحسين إدارة الأداء، وتحقيق أهدافها الاستراتيجية.
+*   [[إدارة الموارد البشرية]]
+*   [[التوظيف]]
+*   [[التدريب والتطوير]]
+*   [[إدارة الأداء]]
+*   [[مشاركة الموظفين]]
+*   [[التحليل الإحصائي]]
+*   [[تحليل البيانات]]
+*   [[تصور البيانات]]
+*   [[HRMS]]
+*   [[Excel]]
+*   [[SPSS]]
+*   [[R]]
+*   [[Python]]
+*   [[Tableau]]
+*   [[Power BI]]
+*   [[الذكاء الاصطناعي]]
+*   [[التعلم العميق]]
+*   [[التنبؤ]]
+*   [[إدارة المواهب]]
+*   [[قياس الأداء]]
-[[التحليل التنبؤي]]
+== استراتيجيات ذات صلة (تحليل فني وحجم التداول) ==
-[[إدارة المواهب]]
-[[تخطيط التعاقب]]
+*   [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
-[[إدارة الأداء]]
+*   [[التقارب والتباعد للمتوسطات المتحركة (MACD)]]
-[[التعلم والتطوير]]
+*   [[خطوط بولينجر]]
-[[التحول الرقمي]]
+*   [[مستويات فيبوناتشي]]
-[[إدارة التغيير]]
+*   [[أنماط الشموع اليابانية]]
-[[القيادة]]
+*   [[حجم التداول المتوسط (Average Volume)]]
-[[ثقافة الشركة]]
+*   [[مؤشر التراكم/التوزيع (Accumulation/Distribution Line)]]
-[[ميزانية الموارد البشرية]]
+*   [[مؤشر التدفق النقدي (Cash Flow Index)]]
-[[الامتثال للقوانين]]
+*   [[حجم التداول على الاختراق (Volume on Breakout)]]
-[[Workday]]
+*   [[التحليل الفني]]
-[[SAP SuccessFactors]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
-[[Tableau]]
+*   [[مؤشر Williams %R]]
-[[Power BI]]
+*   [[مؤشر Stochastic Oscillator]]
-[[SPSS]]
+*   [[مؤشر Parabolic SAR]]
-[[Python]]
+*   [[مؤشر Ichimoku Cloud]]
-[[R]]
-[[البيانات الكبيرة]]
-[[الذكاء الاصطناعي]]
-[[التعلم الآلي]]
-[[Category:الفئة:تحليلات_الموارد_البشرية]]
 == ابدأ التداول الآن ==
@@ Line 125: / Line 116: @@
 ✓ تنبيهات باتجاهات السوق
 ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
+[[Category:Human Resources Analytics]]