Курсовая по управлению персоналом в СПбГУ: HR-аналитика, кадровый процесс и измеримый результат

Курсовая по управлению персоналом в СПбГУ имеет прямой образовательный контекст. В наборе университета на 2026 год указана программа «Управление персоналом» с дополнительной квалификацией «Консультант в области управления персоналом».

Официальный список программ:
https://cabinet.spbu.ru/Lists/ForeignersLists/bak/index_comp_groups.html

Выберите один HR-процесс

Плохо:

«Управление персоналом организации».

Сильнее:

• time to hire;
• адаптация;
• ранняя текучесть;
• обучение;
• performance review;
• кадровый резерв.

Один процесс позволяет собрать данные.

Recruitment funnel

Постройте:

отклик -> screening -> interview -> offer -> hire.

Для каждого этапа:

• число кандидатов;
• conversion;
• duration.

Не оценивайте найм по числу резюме.

Time to fill

Зафиксируйте определение.

Например:

дата открытия -> дата принятого offer.

Или дата выхода.

Важно использовать одну формулу.

Time to hire

Это путь конкретного кандидата.

Он отличается от time to fill.

Не объединяйте метрики.

Source quality

Для каждого канала:

• applicants;
• qualified;
• hires;
• cost.

Дешёвый канал может давать много нерелевантных откликов.

Cost per hire

Определите, что входит:

• advertising;
• agency;
• recruiter time;
• referral.

Не сравнивайте каналы с разным составом затрат.

Адаптация

Измеряйте:

• срок выхода на productivity;
• completion;
• ошибки;
• ранний уход.

Не ограничивайтесь фактом наличия наставника.

Onboarding milestones

Например:

day 1
week 1
month 1
month 3.

Для каждого:

• задача;
• owner;
• criterion.

Так программу можно анализировать.

Ранняя текучесть

Отдельно исследуйте увольнения в первые месяцы.

Возможные факторы:

• ожидания;
• адаптация;
• руководитель;
• нагрузка.

Не объявляйте причину по одному exit interview.

Turnover

Определите:

• numerator;
• denominator;
• period.

Общая текучесть и добровольная текучесть различаются.

Cohort

Для найма полезно сравнивать сотрудников по месяцу выхода.

Так видно, изменилась ли адаптация после новой программы.

Не смешивайте людей с разным стажем.

Exit interview

Создайте категории:

• compensation;
• manager;
• career;
• workload;
• schedule.

Анализируйте массив, а не яркие отдельные цитаты.

Employee survey

Вопрос должен быть связан с construct.

Не создавайте собственный «индекс лояльности» из случайных вопросов.

Если используется шкала, опишите scoring.

eNPS

Это простой индикатор, но он не объясняет причину.

Дополните комментариями или другими вопросами.

Не делайте весь вывод по одному числу.

Engagement

Вовлечённость и удовлетворённость не одно и то же.

Разделяйте понятия и инструменты.

Не называйте любую позитивную оценку engagement.

Performance

Для оценки сотрудника критерии должны быть:

• observables;
• role-specific;
• documented.

Не сравнивайте разные должности одной общей цифрой.

Rating bias

Оценка руководителя может зависеть от:

• leniency;
• recency;
• halo.

Если performance review в центре работы, обсудите калибровку.

Training

Оценка обучения может включать:

1. reaction;
2. knowledge;
3. behavior;
4. work result.

Не заявляйте бизнес-эффект, если измерена только удовлетворённость курсом.

Pre/post

Измерьте показатель до и после.

Но рост может быть связан со временем или опытом.

Контрольная группа усиливает вывод.

Skills matrix

Для компетенций задайте уровни.

Например:

0 - не выполняет;
1 - с поддержкой;
2 - самостоятельно;
3 - обучает других.

Так оценка становится понятнее.

People analytics

HR dataset должен иметь:

• employee_id;
• dates;
• status;
• department;
• role.

Проверьте дубли и противоречия.

Кадровая система часто содержит исторические изменения.

Snapshot и event

Численность на дату и увольнение как событие - разные типы данных.

Не смешивайте их в одной строке без модели.

Персональные данные

Для курсовой используйте обезличивание.

Не нужны:

• ФИО;
• телефон;
• адрес;
• паспорт.

Оставляйте только признаки, нужные анализу.

Малые группы

Если в отделе два человека, даже обезличенная таблица может раскрывать личность.

Агрегируйте.

Не публикуйте чувствительные данные.

Чувствительные признаки

Будьте особенно осторожны с полом, возрастом, здоровьем и другими характеристиками.

Статистическая связь не является основанием для дискриминационного кадрового решения.

Корреляция

Например, обучение связано с высокой performance.

Возможно, на обучение чаще отправляют лучших сотрудников.

Не делайте причинный вывод без дизайна.

Attrition model

Если строите ML-модель ухода, главная задача - не «угадать, кто уволится», а корректно определить допустимое применение.

Проверьте:

• fairness;
• leakage;
• explainability.

Не используйте модель как автоматическое решение о сотруднике.

HR recommendation

Сильный вариант:

«Для группы X основной отток происходит в первые 90 дней и связан с этапом Y, поэтому предлагается изменить onboarding и измерять раннюю текучесть».

Слабый:

«Повысить мотивацию».

KPI и guardrail

Основной:

• early turnover.

Guardrail:

• time to productivity;
• quality;
• cost.

Так снижение текучести не достигается любой ценой.

Экономика

Можно оценить:

• recruiter time;
• vacancy days;
• training cost;
• manager time.

Но не используйте универсальную «стоимость увольнения = 6 зарплат» без источника.

Практическая глава

Схема:

1. HR-процесс;
2. данные;
3. metric;
4. segment;
5. problem;
6. cause;
7. recommendation;
8. KPI;
9. privacy;
10. limitations.

Контекст СПбГУ

В 2026 году управление персоналом является отдельной программой СПбГУ. Но конкретные правила курсовой определяются дисциплиной и преподавателем.

Защита

Будьте готовы объяснить формулу HR-метрики, выбор группы, обезличивание, ограничение причинности и KPI рекомендации.

Сильная курсовая по управлению персоналом в СПбГУ превращает HR-проблему в проверяемый процесс с данными, а не в рассуждение о важности людей для организации.