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人才盘点中的数据相关性分析

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王佩军
发布2022-09-28 10:27:31
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发布2022-09-28 10:27:31
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我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效,提升业务的绩效,不管是在招聘,培训,绩效等工作,但是在人力资源的工作中,我们很难直接的去和业务的绩效相关联,都是间接的支持业务的相关绩效,所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素。 我们从人才发展和能力维度来分析如何通过数据分析的方法来找出业务业绩最相关的那个能力。 要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”,所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系,这个数据关系分为两种正相关:Y数据随着X数据的增大而增大,系数K 是个正值负相关:Y 数据随着X的增大而减小,系数K是个负值

然后在相关性的数据分析中,有个关键的指标叫相关系数,相关系数的值能表示两个变量之间的关系,在相关分析中,相关系数的值在 -1 到 1 之间,相关系数越接近1 ,说明两个变量之间的相关性越强,在EXCEL中我们可以用函数来计算两组数据的相关系数。 在了解了相关性和相关系数后,我们就回到人力资源的模块,我们要找业务绩效和能力的相关性系数,首先我们需要有员工年度的绩效数据,KPI的量化考核数据,然后我们还需要该岗位员工的各项能力维度的评估分值,在下面的表里 我们有年度的KPI考核数据,和各个员工各项能力的评估分值,我们需要找出的是哪个能力和绩效的相关性最强。

这个时候我们就要做相关性的数据分析,通过EXCEL的数据分析插件,来对每个能力和绩效做相关分析。最后我们看到的相关性的数据如下

在这个相关性分析的表中,最下面一行是2019年绩效和各个能力的相关系数,我们发现 “抗压能力”,“主动意识”,“责任性” 是和绩效最相关的,也就意味说,一个绩效优秀的员工,这几个能力是最重要的。 然后我们把相关系数和员工的能力评估平均值做了一个矩阵模型,如下

在 这个矩阵中,X轴的数据是相关性系数,Y轴数据是能力分值,我们取两个维度的平均值,划分为了相关性的矩阵。 在这个矩阵中立刻,马上要提升的是 第四象限的能力,责任性,抗压能力,大局观,因为这些能力和绩效的相关性最强,但是这些能力的评估分最低,所以我们要马上来提升员工的这几个能力,反之,问题解决能力,属于相关性最弱,并且能力评估分是在平均分之上的,所以我们不需要要多的去关注这个能力。 通过这种相关性的数据分析,我们排除了人为的主观的因素,其实可以理解为类似测评,通过数据,通过科学的数据分析的方法找出和绩效最相关的能力维度,然后在制定相应的学习发展计划最终帮助业务团队提升绩效。

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原始发表:2022-06-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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