<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<record
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd"
    xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">

  <leader>01213nam a22002537a 4500</leader>
  <datafield tag="999" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="c">68161</subfield>
    <subfield code="d">68161</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="005">20230504105839.0</controlfield>
  <controlfield tag="008">212018s2018       ||||| |||| 00| 0 spa d</controlfield>
  <datafield tag="017" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">M 12369-2018</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="020" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">978-84-17129-79-8</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">COPM</subfield>
    <subfield code="b">spa</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="041" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Espa&#xF1;ol</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
    <subfield code="9">4189</subfield>
    <subfield code="a">Aguado, David</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
    <subfield code="a">HR Analytics</subfield>
    <subfield code="b">: teor&#xED;a y pr&#xE1;ctica para una anal&#xED;tica de recursos humanos con impacto</subfield>
    <subfield code="c">/ David Aguado</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="257" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">ESPA&#xD1;A</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">Madrid</subfield>
    <subfield code="b">: ESIC</subfield>
    <subfield code="c">; 2018</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">238 p.</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">1. Introducci&#xF3;n. Las cuestiones b&#xE1;sicas en HR Analytics. 2. HR Analytics como proceso de investigaci&#xF3;n-acci&#xF3;n 3. Haci&#xE9;ndose preguntas y comprendiendo los modelos de referencia 4. Los datos para los proyectos de HR Analytics 5. Analizando los datos para obtener resultados 6. La comunicaci&#xF3;n de los resultados obtenidos 7. Metodolog&#xED;a para HR Analytics con impacto: casos de &#xE9;xito y buenas pr&#xE1;cticas 8. Consideraciones finales para la reflexi&#xF3;n</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1="1" ind2="7">
    <subfield code="9">8474</subfield>
    <subfield code="a">Recursos humanos</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1="1" ind2="7">
    <subfield code="9">6936</subfield>
    <subfield code="a">An&#xE1;lisis estad&#xED;stico</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="655" ind1=" " ind2="4">
    <subfield code="a">PsiLibros</subfield>
    <subfield code="9">27091</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="691" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="9">18486</subfield>
    <subfield code="a">Psicolog&#xED;a del Trabajo, Recursos Humanos y Organizaciones</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="942" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="2">ddc</subfield>
    <subfield code="c">IMP</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="996" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">PR&#xC9;STAMO</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="952" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="0">0</subfield>
    <subfield code="1">0</subfield>
    <subfield code="2">ddc</subfield>
    <subfield code="3">IMP</subfield>
    <subfield code="4">0</subfield>
    <subfield code="7">0</subfield>
    <subfield code="a">COPM</subfield>
    <subfield code="b">COPM</subfield>
    <subfield code="c">GEN</subfield>
    <subfield code="d">2021-06-14</subfield>
    <subfield code="l">1</subfield>
    <subfield code="o">8223</subfield>
    <subfield code="p">10036</subfield>
    <subfield code="r">2023-10-02 00:00:00</subfield>
    <subfield code="s">2023-08-14</subfield>
    <subfield code="y">PRE</subfield>
  </datafield>
</record>
