如何提高人力资源岗数据分析能力
先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践
理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
最后，相关书籍的话，不要脸的自己推荐一下，新书《网站分析实战—如何以数据驱动决策，提升网站价值》已经开始预售，应该马上就有货了，如果有兴趣的话可以关注下。
马科答案：
回答你的第一个问题。如何培养数据分析的能力？
最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。形成闭环，不断提升自己。
如何养成这样的意识呢？简而言之
事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；
事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；
事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备；
这样的意识就是：
事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；
事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；
事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力；
在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己，希望你可以理解。
如何提高人力资源岗数据分析能力 - …… 先从问题本身来回答一下,培养数据分析的能力,简单说就是 理论+实践理论:是进行分析的基础1)基础的数据分析知识,至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分,不然拿到一份数据就无从下手;2)基础的统计学知识,至少基础的统计量...
人力资源数据分析这样才能可以贴近业务进行? - …… 要根据员工、部门、企业的绩效来进行数据分析,包括人力资源的投入和业务增长二者的相关关系,还有员工的离职率对业务成交量的影响等多方面.做人力资源数据分析,需要有清晰的思路,(你希望通过分析达到怎样的效果),清算你手上所有的资源,包括可以使用数据衡量的指标,还需要多方沟通,包括和业务部门就数据分析达成共识(这是帮助改进的项目,而非找他们的麻烦和不是).后续做出了的数据要做验证分析,以下个月份或者季度看是否符合趋势,从而得出结论.
如何有效的将人力资源数据进行分析? - …… 不知道具体指的是什么数据. 如果是对人力资源的学历、姓别、入职时间什么的进行分类,可以使用EXEXL表中的“透视”来完成
各位朋友,想请教一下怎么对人力资源进行数据分析? - …… 1、社保、工资这些都有实际数据,几个月对比一下,或者去年同期对比一下.2、人力资源数据关键还是员工人数的统计、员工工龄、最长工龄与平均工龄3、各岗位的员工分类、年龄、性别等4、其他
提高招聘效率,HR要分析哪些数据,如何分析 - …… 如果采用的是互联网渠道,例如使用智联招聘,首先要分析智联招聘上,相同区域,相同职位的薪资数据,这个也是比较好采集的,粘贴复制到excel表格上即可进行分类归纳.数据一定要提取标注为“最新”的职位.这样很容易了解外部薪酬状况,对做薪酬匹配非常有帮助. 其次,可以对简历的收取情况进行统计,分类出有效和无效简历.这要做数据积累,很快就能够了解一年中,一个岗位在什么时间应聘者多或少,对做年度规划很有帮助.有了这种数据积累,在配合上,年度的岗位入离职情况的数据统计,就可以提前让职位上线,进行应聘人员的储备.
人力资源经理应对哪些数据进行分析 - …… 人力资源经理应对以下几方面数据进行分析: 1.劳动力生命周期的数据 数据分析可以提供员工从招聘到退休的整个生命周期内阶段的能力. 一切都始于进行劳动力的战略规划工作.HR 数据可以基于角色和地位进行分割,并进一步的分析和识别...
人力资源数据分析需关注哪些关键指标 - …… 人力资源管理不同岗位的评价指标重点不尽相同:1、招聘配置: 如招聘完成率、人岗匹配度、试用期离职率等2、培训开发: 如培训计划完成度、培训质量、员工满意度 、教材开发率等3、绩效管理: 如方案合理性、执行率 、员工满意度、绩效提升等4、薪资福利: 如核算准确率 、及时率、成本控制 、及时性、福利方案合理性等5、员工关系: 如、员工满意度、手续及时性、劳动争议处理情况等人力资源管理评价体系对企业人力资源管理的效益进行评价,发现企业人力资源管理中存在的问题,将为改进企业人力资源管理工作,促进企业战略目标的实现提供重要的决策依据.
负责招聘工作的HR,如何进行招聘数据分析?对后期工作起什么作用 - …… 1、 负责公司人力资源工作的规划,建立、执行招聘、培训、考勤、劳动纪律等人事程序或规章制度; 2、 负责制定和完善公司岗位编制,协调公司各部门有效的开发和利用人力,满足公司的经营管理需要; 3、 根据现有的编织及业务发展需求...
如何将大数据与hr工作更好地结合 - …… 1.制定有效的人力资源管理规划.大数据时代面对快速变化的环境和企业战略,企业人力资源部门应该提高洞察力,制定与企业战略一致的人力资源战略和规划,为企业发展提供良好的内部人了资本保证.2.更新工作分析.大数据时代将改变...
如何做好岗位分析? - 岗位分析与人力资源规划 - …… 员工是人力资源的载体.企业所以要雇佣员工,应该说本质上是因为其生产经营过程需要一定的人力资源.企业不应该单纯的从所谓的为人们提供就业机会的角度出发雇佣员工,而应该从生产经营的需要出发,以服务于生产经营需要为目的来雇佣员工.所以,因事设人应该是正确的企业(尤其是盈利性企业)用工原则.违背了这一原则,奉行因人设事的原则,就容易给企业造成人浮于事、机构臃肿、效率低下的不利局面. 岗位分析与人力资源规划,就是帮助企业切实根据自身生产经营的需要选配合适数量、素质和结构的人员而进行的最初阶段的人力资源管理工作.
理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
最后，相关书籍的话，不要脸的自己推荐一下，新书《网站分析实战—如何以数据驱动决策，提升网站价值》已经开始预售，应该马上就有货了，如果有兴趣的话可以关注下。
马科答案：
回答你的第一个问题。如何培养数据分析的能力？
最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。形成闭环，不断提升自己。
如何养成这样的意识呢？简而言之
事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；
事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；
事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备；
这样的意识就是：
事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；
事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；
事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力；
在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己，希望你可以理解。
如何提高人力资源岗数据分析能力 - …… 先从问题本身来回答一下,培养数据分析的能力,简单说就是 理论+实践理论:是进行分析的基础1)基础的数据分析知识,至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分,不然拿到一份数据就无从下手;2)基础的统计学知识,至少基础的统计量...
人力资源数据分析这样才能可以贴近业务进行? - …… 要根据员工、部门、企业的绩效来进行数据分析,包括人力资源的投入和业务增长二者的相关关系,还有员工的离职率对业务成交量的影响等多方面.做人力资源数据分析,需要有清晰的思路,(你希望通过分析达到怎样的效果),清算你手上所有的资源,包括可以使用数据衡量的指标,还需要多方沟通,包括和业务部门就数据分析达成共识(这是帮助改进的项目,而非找他们的麻烦和不是).后续做出了的数据要做验证分析,以下个月份或者季度看是否符合趋势,从而得出结论.
如何有效的将人力资源数据进行分析? - …… 不知道具体指的是什么数据. 如果是对人力资源的学历、姓别、入职时间什么的进行分类,可以使用EXEXL表中的“透视”来完成
各位朋友,想请教一下怎么对人力资源进行数据分析? - …… 1、社保、工资这些都有实际数据,几个月对比一下,或者去年同期对比一下.2、人力资源数据关键还是员工人数的统计、员工工龄、最长工龄与平均工龄3、各岗位的员工分类、年龄、性别等4、其他
提高招聘效率,HR要分析哪些数据,如何分析 - …… 如果采用的是互联网渠道,例如使用智联招聘,首先要分析智联招聘上,相同区域,相同职位的薪资数据,这个也是比较好采集的,粘贴复制到excel表格上即可进行分类归纳.数据一定要提取标注为“最新”的职位.这样很容易了解外部薪酬状况,对做薪酬匹配非常有帮助. 其次,可以对简历的收取情况进行统计,分类出有效和无效简历.这要做数据积累,很快就能够了解一年中,一个岗位在什么时间应聘者多或少,对做年度规划很有帮助.有了这种数据积累,在配合上,年度的岗位入离职情况的数据统计,就可以提前让职位上线,进行应聘人员的储备.
人力资源经理应对哪些数据进行分析 - …… 人力资源经理应对以下几方面数据进行分析: 1.劳动力生命周期的数据 数据分析可以提供员工从招聘到退休的整个生命周期内阶段的能力. 一切都始于进行劳动力的战略规划工作.HR 数据可以基于角色和地位进行分割,并进一步的分析和识别...
人力资源数据分析需关注哪些关键指标 - …… 人力资源管理不同岗位的评价指标重点不尽相同:1、招聘配置: 如招聘完成率、人岗匹配度、试用期离职率等2、培训开发: 如培训计划完成度、培训质量、员工满意度 、教材开发率等3、绩效管理: 如方案合理性、执行率 、员工满意度、绩效提升等4、薪资福利: 如核算准确率 、及时率、成本控制 、及时性、福利方案合理性等5、员工关系: 如、员工满意度、手续及时性、劳动争议处理情况等人力资源管理评价体系对企业人力资源管理的效益进行评价,发现企业人力资源管理中存在的问题,将为改进企业人力资源管理工作,促进企业战略目标的实现提供重要的决策依据.
负责招聘工作的HR,如何进行招聘数据分析?对后期工作起什么作用 - …… 1、 负责公司人力资源工作的规划,建立、执行招聘、培训、考勤、劳动纪律等人事程序或规章制度; 2、 负责制定和完善公司岗位编制,协调公司各部门有效的开发和利用人力,满足公司的经营管理需要; 3、 根据现有的编织及业务发展需求...
如何将大数据与hr工作更好地结合 - …… 1.制定有效的人力资源管理规划.大数据时代面对快速变化的环境和企业战略,企业人力资源部门应该提高洞察力,制定与企业战略一致的人力资源战略和规划,为企业发展提供良好的内部人了资本保证.2.更新工作分析.大数据时代将改变...
如何做好岗位分析? - 岗位分析与人力资源规划 - …… 员工是人力资源的载体.企业所以要雇佣员工,应该说本质上是因为其生产经营过程需要一定的人力资源.企业不应该单纯的从所谓的为人们提供就业机会的角度出发雇佣员工,而应该从生产经营的需要出发,以服务于生产经营需要为目的来雇佣员工.所以,因事设人应该是正确的企业(尤其是盈利性企业)用工原则.违背了这一原则,奉行因人设事的原则,就容易给企业造成人浮于事、机构臃肿、效率低下的不利局面. 岗位分析与人力资源规划,就是帮助企业切实根据自身生产经营的需要选配合适数量、素质和结构的人员而进行的最初阶段的人力资源管理工作.
