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  • HR數據分析工作怎么做?六步教你掌握核心精髓

    2022-01-21128

    數字化時代浪潮下,中國企業不得不迎接“數字化大考”。一方面,企業運營模式的轉型牽引著HR的數字化進程;另一方面,疫情下,員工管理和協作的新模式也大大促動了HR數字化的發展。


    在HR數字化轉型進程當中,數據分析可謂是關鍵的起爆劑。企業多年來沉淀和積累的人才信息需經由數據分析形成有價值的洞察,才能完成從信息化到數字化的關鍵一躍,將基于“感覺”的人才管理拉回到基于“事實”的人才管理上。


    當人力資源部掌握了與組織和人有關的數據,并成為這些數據的解釋者的時候,HR就能更從容地回答業務領導者管理和人才的問題。


    那么HR應該如何進行數據分析呢?下文將呈現一套完整的數據分析六步法,指導HR如何上手實操。


    人才數據分析洞察


    01以業務為導向,分析出正確的問題?


    只有提出正確的問題,才有可能找到問題背后真正的原因,真正去解決問題。


    一方面,可以來自于對企業自上而下的分析:企業今年戰略的重心和必贏戰役是什么?隨著戰略變化,近期的人才挑戰可能是什么?哪些問題需要提前關注?在人才上關注什么才能有力地支持我們業務戰略的達成?


    另一方面,也可以來自于自下而上的信息收集與調研:去年的敬業度調研有什么值得關注的?除去加薪外,員工有哪些需求是需要組織支持和解決的?我所支持的團隊,近期有什么共性問題是中基層的leader們反復在抱怨的?


    此外,當企業發生巨大變革,方向不定時,抑或年底總結和規劃時,借助數據也可以幫助我們從以下角度問出好的問題。


    人才數據


    同時也可以利用經典理論如企業生命周期理論、競爭優勢理論等,結合企業的實際情況進行診斷。

    02形成分析方案?


    在明確要去解決的問題之后,我們可以錨定這些問題開始撰寫分析方案。這里推薦大家使用“1234原則”來撰寫分析方案。


    人才數據


    其中,四個想象能讓我們看到設計的分析方案在落實上是否存在問題。遵循“1234原則”后,相信這份分析方案會是一個兼顧專業性和落地性的作品。


    03選擇指標?


    好的指標能簡單直接地支撐你所撰寫的方案,給出人才管理的實質性建議;并能通過持續監控這些指標,對人才工作量化進行管理。


    作為建設HR儀表盤的時候最重要的工作之一,在選擇指標的過程中,建議關注以下5點:


    1、以目標衡量指標是否合適。不同的指標可能會得出大相徑庭的結論,因此指標的確定要根據最終分析目標及落地的方法來確定。


    2、多用比率指標(如離職率、offer到崗率),關注數據的實際效果,并且這個比率最好是可以比較的。


    3、關注伴生指標,質和量要兼顧。孤立來看指標容易有失偏頗,如在校招場景下,到崗人數固然重要,但同時也要關注入職后半年-1年業務部門的評價。


    4、關注先見指標。當你制訂來年校招進校策略的時候,可以先去目標院校的就業辦網站上找到你目標專業的畢業人數和往年學生的就業意向,提前對站點的招生做好預判。


    5、警惕“虛榮指標”。如果你有一個數據,卻不知如何根據它采取行動,該數據就僅僅是一個虛榮指標。


    如簡歷庫內的沉淀簡歷量就是一個典型的HR領域的虛榮指標,這個數字只會隨著時間增長,但它并不能帶給我們更多的有效信息和行動。


    04數據備料與清洗?


    巧婦難為無米之炊,即使提出了思路清晰的方案,確定了數據指標,在實際工作中很少會遇到所需數據全都擺在眼前的情況。如果只在“現有數據”的范圍內進行分析或解決問題,很可能導致我們的工作僅以“數據游戲”告終。


    這就意味著我們要進行數據備料的工作,將方案內所需的數據準備齊全。而在備料過程中,我們需要注意:


    1、HR的數據天生具有分裂屬性


    HR的三支柱和六模塊分工決定了數據的收集存儲往往處于比較分裂的狀態,但一旦打通往往會產出巨大的價值。


    舉個例子,當我們想要進行離職概率的預測的時候,我們會發現,績效數據在績效部,考勤和離職數據在ER部,盤點測評和360評價數據在OTD部,但是實際上離職的預測可能和他們以上所有數據都相關,因此在HR數據分析中往往伴隨著較多的跨部門溝通。


    有些時候,數據的打通甚至不單局限在人力系統內,比如一個好的銷售畫像分析,也可以包含他的行為數據,他的目標數字制定是否切實、他的拜訪數據、他的月初月末關鍵行為分析等,這是需要CRM系統來進行支撐提供的。


    2、請適度引入外部數據


    行業對標有助于我們了解企業現狀是否處于正常范圍,比如薪酬分析的過程中,行業數據的輸入就顯得至關重要。


    在準備完成數據后,我們就要開始清洗數據了。如果數據不干凈或者是被污染,那么我們在數據分析的過程之中,輸入的其實是不干凈或是被污染的數據。Garbage in,garbage out。


    那么數據清洗具體應該怎么操作呢?


    數據清洗


    通過以上方式來一頓清洗,基本上數據就是一個可用的狀態了。


    05數據分析?


    數據分析的本質是把握「變與不變」,一般可以從3個角度來進行分析:


    1、橫切:根據某個維度對指標進行切分及交叉分析,比如集團HR人服比的背后是不同區域公司的人服比情況,可以針對不同區域橫向對比分析。


    2、縱切:以時間變化為軸,切分指標上下游,比如春秋招的offer周期對比、秋招與去年秋招同期的offer周期對比等。


    3、內切:根據某個模型從目標內部進行劃分。比如在招聘中HR就常常對候選人群體進行漏斗分析。


    人才數據


    常見的相對復雜一些的數據分析方法包括相關性分析、回歸分析和算法分析(如隨機森林、支持向量機等,但入門門檻較高,HR可視情況掌握)。


    06數據呈現?


    最后,數據分析完成后,洞察已然形成。洞察呈現得越清楚,定量分析才越可能促成決策和行動。數據呈現的關鍵在于將這些洞察形成一個好的故事,并用直觀的圖表將這個故事講述出來。在這個過程中我們要注意:


    1、從受眾的視角構建故事


    大多數觀眾聽不懂太過技術性的表達或報告,他們也不關心過程,只關心結果和影響。但很矛盾的是,由于大家對過程不甚理解,如果數據分析的結果和他們的感性認知形成太大的沖突,他們將很快陷入迷茫,將數據分析結果視為“薛定諤的貓”,放在為“本結論介于真實與虛構”的盒子里不敢使用。


    因此,請盡量避免在故事中出現過多的技術細節,在謹慎地處理與受眾感性認知矛盾之處,用更通俗細致的說明讓受眾buy in這些信息,為任何可能產生疑義的概念提供解釋。


    2、圖>表>文字描述


    圖表的選用要合理,除了條形圖和餅狀圖,還有散點圖、熱力圖、斜率圖、哈維球等多種圖表呈現方式,總有一款適合你。所有的圖表服務于"最清晰快速地傳遞想要傳達的信息”這一目標,不炫技,不堆砌數據。


    3、慎重地解釋數據


    從數據指標到行動建議的路徑應該是邏輯嚴整、易于理解的。冰淇淋銷量的上升和游泳溺水人數數據是顯著相關,但不代表吃冰淇淋會導致溺水,而是因為夏天來到了。


    因此,不停追問自己“我找到問題的根本原因了嗎?”是貫徹于數據分析全過程的“靈魂問題”。


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