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核心提示「来源: |人力资源研究 ID:HRresearch88」虽然现在一直强调HR要懂数据分析。但是,我敢说,90%的HR做数据分析,第一步就错了!HR小林就是一个典型的例子:最近,小林的领导让小林分析公司的招聘效果,以便为下半年的招聘做准备

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虽然一直强调HR要懂数据分析。但是,我敢说90%的HR做数据分析,第一步就错了!

HR小林就是一个典型的例子:最近小林的领导让小林分析公司的招聘效果,为下半年的招聘做准备。

接到任务后,小林兴致勃勃地开始准备。她先搜索了招聘效果需要的数据:招聘完成率、招聘周期、招聘成本。...

然后把这些数据全部整合成一个表格,然后列出一个类似下图的表格。最后她得出结论,除了招聘完成率下降,其他数据都比同期高。

看到这里,你是不是觉得小林的分析还不错,有数据有分析也有道理?

结果小林汇报时,只得到领导一句平淡无奇的“嗯”。

实际上,小林在分析之初就步入了一个误区。虽然表格数据很清楚,但它只列出了数据。最重要的是,它没有根据数据提出解决问题的建议。

这三点也是很多HR对数据分析的误区:

①只在总结或汇报工作时做数据分析,简单罗列数字。②只从单一维度分析单一指标。最常见的就是做一个单维数据的折线图、柱状图或者饼状图,只观察数据的变化趋势。③“分析”完数据后,根本没有用数据思维解决问题,依然“拍脑袋”凭经验做决策。

事实上,如果你遇到类似小林的问题,懂数据分析的HR专家会这么做:

第一步:既然是分析招聘效果,那么不仅要考虑招聘计划的完成率,还要考虑各渠道费用和职级的完成率,各部门的完成率,各职级各部门的平均招聘周期,招聘成本等。第二步:那么分析的结果可能是:生产部门的招聘完成率最高;技术部招聘完成率最低;高管招聘周期最长,招聘成本更多花在渠道费和猎头招聘上。第三步:将分析结果传达给领导,协助下一步招聘决策。

你找到了吗?

这两类HR最大的区别在于,当试图用数据分析问题时,后者能迅速给出以下问题的答案:

①这么多数据,什么是关键数据,什么是有效数据?②如何分析数据?有哪些角度可以分析?③如何利用数据分析结果解决问题?

而这也是HR要学会分析数据的原因,因为有数据思维的HR能更快的发现问题,解决问题。

学习人力资源数据分析的四大好处

不仅如此,有数据显示,通过学习数据分析,HR可以获得这四个额外的显著收益:

1.构建数据思维,提高工作效率,是数据分析最直接的效果。

普通HR可能会花大量的工作时间去整理和核算数据,根本没有时间去做数据分析。

即使整理了数据,也往往存在滞后性和准确性的问题。具有数据思维的HR可以从海量数据中快速找到有效数据,提高工作效率。

2.通过数据分析,数据可以自己说话,掌握工作中的话语权。

对于几乎所有的公司来说,HR手里的数据量可能不亚于财务和市场端。

但说到数据分析及其对决策的推动作用,HR远远落后于前两者。

有时候HR很努力的制定工作计划,希望得到认可。但是老板两眼放光,最后拍着脑袋做了决定。你的计划几乎无效。

PDCA循环的创始人和管理大师爱德华兹·戴明曾经说过,“除了上帝,每个人都必须用数据说话”。

如果你能通过数据证明自己的观点,让数据为你说话,那么你一定会有自己的话语权。

3.通过数据分析,可以可视化工作结果,体现个人工作价值。

辛辛苦苦干了一年,最怕的就是老板根本看不到,升职加薪就别提了。

怎样才能不埋没自己的工作价值?最简单的方法就是把自己的工作成果可视化,让老板一眼就能看出重点。

站在老板的角度,你更喜欢基本的文字总结还是数据简洁、图表清晰的总结?

4.学习数据分析也能帮你实现高薪。

linkedIn分析了过去一年全球CHRO/HRVP增长最快的技能。据观察,数据分析能力是HR胜任力模型的三个重要维度之一。

但其实现在能系统掌握数据的HR真的很稀缺。之前有机构做过一个调查,全国数据领域人才只有46万。未来3-5年,大数据人才缺口将达到150万,而且因为稀缺而高薪。

那么HR如何提高自己的数据分析能力来达到上述目标呢?

如果想通过独立摸索,踩坑学习,可能需要2-3年,甚至更长时间,也不一定能真正提高。

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