灵魂拷问三句话

核心提示「来源: |人力资源研究 ID:HRresearch88」这些问题你知道吗?怎么计算人力成本?怎么计算成本投入的产出?如何提高员工的人均效能?很多HR应该都会说知道,但是你做出的答案是老板或者企业想要的吗?我可以很肯定的说,你做出的数据,

"来源:|人力资源研究ID: HR research 88 "

你知道这些问题吗?

人工成本怎么算?如何计算成本投入的产出?如何提高员工人均效率?

很多HR应该说是,但是你做的回答是老板或者公司想要的吗?

我可以肯定的说,你做出来的数据几乎没有用。

很多HR认为整理数据,通过数据总结出一些意见和建议,就是完整的数据分析和总结。五年前,它可能是有价值的,但今天它真的没有那么重要了。

不得不承认,随着科技的飞速发展,机器已经取代了很多工作,不仅是薪资绩效,还有筛选简历,大数据都可以用。

所以你的数据分析方法真的需要创新了!

你不懂数据。

然后会被数据“优化”

你可以说不需要数据分析,但市场会给你答案!

随便搜一下,HR数据分析师年薪18-90万,远高于同等经验水平的传统HR。

为什么数据管理在今天如此重要?

大部分HR都懂数据,但并不完全懂。包括我在内的HR更多时候是整理数据,而不是分析数据。

传统的人力资源管理可以计算投入,但很难量化产出。许多企业管理者对内部人力资源的分析和决策仍然主要依靠经验和主观判断。

然而,在当前瞬息万变的竞争环境下,经验对新业务的作用越来越小,HR在没有可衡量的数据系统的情况下,几乎无法指导工作。

企业不需要数据

只需要分析。

如果你不能衡量它,那么你就不能有效地种植它。量化数据,建立指标体系,对HR来说非常重要。

通过数据,衡量重要性,查漏补缺,发现问题,改进业务。

比如HR拿到数据后,要看下一步的动作是什么。看到一组考勤数据,只是在此基础上做一些奖惩,实际上对组织的发展并没有太大的作用。

优秀的HR不会直接拿到考勤数据,而是观察数据发现,有的人习惯性迟到,有的人习惯性加班。对于不同的人,有不同的管理方式,让这些弹性工作者更好的工作。

比如人力成本、劳动效率、离职率等指标,更受企业决策者关注。

例如,离职率指标可能与从招聘、培训、职位到绩效等一系列数据相关。人从哪里来?这位新员工接受了什么样的培训来快速掌握工作技能?如何根据培训效果评估合理安排岗位,设置考核激励方案,从而降低离职率。

这些指标看似只是一个单一的数据,实际上却关系到一系列的业务链条。

光公式计算的数据

而且无法实现数据驱动决策。

企业需要一个闭环的综合人力资源管理系统。通过覆盖员工职业生涯生命周期全过程的在线管理,实现各业务环节数据的规范流转和存储,形成“选人、用人、育人、留人”的数据闭环。

边肖今天带来的是一门课程,教人力资源如何分析数据:

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教你提高效率

学会了如何通过数据分析提高人力资源的效率后,你觉得一切都会好吗?

接下来你需要面对的问题是:提高效率,保证不出错!

HR遇到这么多数据,想知道几个变量的统计描述怎么办?通过人工统计,数字时代的人会笑掉大牙,不仅效率低,还容易出错!

直接在SPSS中选择一些变量数据,点击右键“描述统计”,直接得到结果。如此简单!

对于有多组的数据,直接分析结果会比较混乱。例如,以下数据分为四组。如果直接进行统计分析,由于组间差距明显,意义不大。

通过分割文件尝试描述性统计。

按组数就行了。

是不是很神奇?上面提到的SPSS是一个非常基础和流行的数据分析和处理软件。作为世界三大统计软件之一,它具有以下优点:

◆把你从繁重的数据统计中解放出来,专心研究方法;

◆操作简单,界面友好,小白的救星,易学易用;

◆应用范围广,满足各种数据分析的基本需求。

为什么SPSS比Excel容易学?

因为SPSS不需要输入自己的语言,直接“点”是SPSS最大的特点。相对于初学者来说,按照步骤点击就可以得到最终结果。

而且SPSS软件的数据视图和Excel非常相似,新手不会陌生。对于数据类型设置的问题,SPSS中的变量视图给出了一个很好的选择。

SPSS可以解决大部分的数据分析问题,尤其是一个想写数据分析报告,但是从来没有接触过数据分析的人的首选!

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