人力数据分析(人力资源如何做好基础信息和数据分析。)
- 2023-05-01 23:06:58
今天给各位分享人力数据分析的知识，其中也会对人力资源如何做好基础信息和数据分析。进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录
人力资源数据分析师需要学习多久啊
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人力资源管理工作分析名词解释
工作分析，又称职务分析、岗位分析。简单一点说，就是企业管理者用以了解有关工作信息与情况的一种科学手段；具体一点说，就是一种活动或过程，它是分析者采用科学的手段与技术，直接收集、比较、综合有关工作的信息，就工作岗位的状况、基本职责、资格要求等做出规范性的描述与说明，为人力资源管理以及其他管理行为提供基本依据的一种管理活动。显然，工作分析是人力资源管理中的一项重要的常规性技术，是整个人力资源管理的基础。
人力资源部数据分析包括哪几方面内容
01人力资源结构分析
人力资源规划首先要进行的便是人力资源结构分析。所谓人力资源结构分析也就是对企业现有人力资源的调查和审核，只有对企业现有人力资源有充分的了解和有效的运用，人力资源的各项计划才有意义。
02招聘数据分析
招聘分析是人力资源分析的重要环节，也是人力资源几大模块中非常重要的一个部分。招聘分析可以更好地分析各个招聘渠道情况，及时地把控招聘完成率。
03培训分析
企业培训是帮助员工提升的重要通道，组织培训可以增强公司的整体能力。而且，培训也是人力资源管理中的一大模块。分析培训的场次、各个部门组织培训情况、培训满意度等指标，分析培训的效果，可以为组织赋能。
04人员效率分析
人员效率是企业非常关注的一个部分，无论是职能部门还是执行部门的效率都是至关重要的。通过人均销售额、人均利润额等指标的监控，可以保证企业人力资源效率稳步提升。
05薪酬分析
分析薪酬有助于维护和促进公司内部公平，给不同能力人才对应的工资。同时对企业人力资源优化有重要的意义，通过各个部门的薪酬分布散点图，查看调薪情况，若出现不公平问题，可以及时进行调整。
人力资源如何做好基础信息和数据分析。
1、人力成本统计分析
通过人力成本统计分析报表，能够清晰地看出各公司在人才的投入产出比的对比情况，通过钻取功能，能够查看每一个企业的人均利润、人均成本发展趋势情况。
2、核心人员离职统计表
定期给管理者汇报离职情况是十分必要的，这对于降低人员流失率、提升管理水平十分关键。
通过离职分析，我们能够清晰地知道是哪个部门离职率最高、哪个级别离职人数最多、离职原因是什么、是否是管理上出现了问题、有哪些地方可以完善。
3、人力资源看板
“人力资源看板”——一站式人力资源管理平台，一屏展示人力资源核心数据，帮助领导快速、直观了解人事动态。
各公司核心人才流失对比，可以穿透到“核心人员离职统计表”，了解详细情况。
数据分析师就业前景怎么样
数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。
而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。
可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。
做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。
探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。
最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。
业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。
所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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