This volume is a step by step guide to implementing predictive data analytics in human resource management (HRM). It demonstrates how to apply and predict various HR outcomes which have an organizational impact, to aid in strategizing and better decision making. The book: Presents key concepts and expands on the need and role of HR analytics in business management; Utilises popular analytical tools like Artificial Neural Networks (ANN) and K-Nearest Neighbour (KNN) to provide practical demonstrations through R scripts for predicting turnover and applicant screening; Discusses real world corporate examples and employee data collected first-hand by the authors; Includes chapter-wise problem exercises and case studies for students and teachers. Comprehensive and accessible, this guide will be useful for students, teachers and researchers of data analytics, big data, human resource management, statistics, and economics. It will also be of interest to general readers unfamiliar with statistics or programming.

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