其次，根据分析模型，确定哪些数据是可用的，并搜集数据，通过对不同类型的数据库的梳理、整合，企业可以建立起统一的数据仓库或者数据湖，为进一步的数据分析奠定基础；随着电子化人力资源管理（E-HRM）、网络职业招聘平台、社交网络应用、在线劳动力市场等技术在企业人力资源管理中应用程度的不断加深，以及大数据技术的日臻成熟，组织收集、存储和使用与人力资源管理相关的海量数据变得更加便捷和系统化。数据收集成本越来越低，员工的调查问卷，员工的代码行为，员工的社交网络内容等都可以用来对员工的绩效，招聘、流失率进行科学客观的分析。

一般人力资源大数据，分为基于内容的数据、基于关系的数据、基于用户行为的数据，如下图。

需要注意的是，在搜集数据的过程中，一定要注意数据的合规性。GDPR以及网络安全法都已经将数据安全保障作为一个必须要遵守的严格规范，因此，企业在搜集这些数据的过程中，要尽量避免额外、敏感数据的搜集。此外，还需要注意这些数据在储存、调用过程中的安全性。

第三、数据处理与访问、预测分析

数据处理与访问、预测分析，对于大多数HR而言是短板，所以很多公司HR都需要获得数据分析人才和IT部门的协助。因此，企业需聘用一批数据分析方面的专业人士，以及付出IT部门的人力资源。

第四、要明晰HR在数据管理中的角色

事实上，HR应该认识到，未来的企业人力资源与信息化的契合水平将日益紧密，HR只有尽快从业务管理转变为数据分析的引导者和提供者，才能真正成为管理者从而提供人力资源的战略决策支持。

三、人力资源数据分析的工具和流程

1.数据分析工具

数据分析的工具现在有很多，最基础的EXCEL ，还有 phython ,SQL数据库等，都是一些数据分析的工具。

2.数据分析的流程方法

这个也是日常HR问的最多的，面对一堆数据，我掌握了EXCEL的技能，但是我要怎么分析呢，流程是怎么样的，有什么方法吗？在人力资源部的数据分析里，首先在分析前，你要先建立数据模型，我们所有的分析都是基于数据模型来的，然后再根据模型，进行数据的描述，数据的诊断，最终做数据分预测。

四、几种常用的数据分析方法

1.KPI看板

这种是通过数字的形式来做描述性的数据呈现。

2.对比分析

通过同比，环比，各个维度的对比，来进行数据分析。

3.结构分析

是对成分关系的数据进行分析的一种方法。

4.漏斗分析

在人力资源的数据分析中，在对招聘数据分析的时候特别的有用，因为招聘数据是一个聚焦的数据，所有适合做漏斗分析。

5.平均分析

有加权平均分析，中位值分析，在薪酬分析的时候用的比较的多。

6.回归函数分析

在做薪酬结构的数据分析的时候，用回归函数可以对数据做拟合度的分析。

福利来了

人力资源数据分析，是HR最稀缺的能力之一。

数据本身并没有意义，但是，数据分析可以帮我们透过现象看本质，将分析结果形成专业的视觉呈现。

今天小编为各位HR带来了《39套人力资源数据分析教程、模板》，人力预算分析、员工培训分析、基础人事分析、招聘录用分析、绩效管理分析、薪酬福利分析……这里通！通！都！有！

帮你从琐碎的日常工作中，抽丝剥茧找出分析结构！让你的分析报告既能体现工作价值，又不会成为你的工作负担！

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人力预算分析

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人力资源盈亏核算的四张表.docx

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员工招聘、离职成本核算表.xlsx

年度人力资源成本分析报告.doc

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员工培训分析

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基础人事分析

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人力资源数据分析指标.doc

人力资源汇总表(基础数据、结构分析、离职分析、保险、费用、绩效等).xls

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招聘录用分析

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员工入职统计及分析表.xlsx

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年度入职与离职人员统计.xlsx

招聘员工统计分析Excel表格.xlsx

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绩效管理分析

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月度绩效指标及月度绩效分析表.xlsx

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薪酬福利分析

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薪酬数据分析与应用.ppt

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