人力资源数据分析（上）  学习总结

   人力资源管理部门作为不能为企业创造直接效益的二线部门，在面对生死问题的中小企业主眼中，属于没有不行，有也说不清到底有什么用的部门，这也是众多HR从业者的尴尬。我们到底为企业创造了什么价值？如何才能心安理得、信心百倍地面对老板争取应得的回报？需要数据，需要比较，需要计算和呈现。

很多时候，知识、经验，都需要通过工具才能表现出来；而工具开发出来不容易，但学着用好，却更容易些。

   企业HR应该具备哪些数据分析技能呢？

　　一、常用的人力资源数据指标大致分为三类：员工管理类、人力资源职能类、人力资源发展类。

　　1、员工管理类

2、人力资源职能类

3、人力资源发展指标

二、人力资源常用数据分析方法

　　数据分析方法纷繁复杂，专业的数据分析师所需的则更加复杂。对人力资源从业者来说，只需掌握几种常用方法即可用于大部分工作场景中。

　　1、描述性统计

　　描述性统计就是对一组数据的频数、集中和离散趋势等进行统计。例如以下范例为某企业年龄结构和工龄结构描述性统计表。

   2、交叉分析法

　　交叉分析是指将多个变量按一定的顺序交叉排列并分析其两两关系。

   3、漏斗图分析法

　　招聘管理中最常用的分析方法就是漏斗图分析法。

   4、因子分析法

因子分析的作用在于将几个相关的变量归为一个因子，从而去描述多个指标之间的关系。

三、数据支撑人力资源决策

　　1、数据如何呈现？

　　对于分析结果的呈现，一般采用文字、图表等方式。

     以2号人事部为例，它可以自动生成各类统计图表，实时呈现出来；此外，“统计概况”功能可以实现一键发送统计概况链接，网页和手机端均可查看。

   2、报告如何撰写？

　　进行数据分析的最终目的还是要回归于人力资源决策。在此之前，有一份高质量的数据分析报告就显得尤为重要。一般的分析报告结构包含有：目的、数据采集过程、数据处理过程与结果展示、数据分析、结论汇总、建议或解决方案。