人力资源行业数据特点解析

很多同学在参加我们数据分析的线上课程的时候都会问：

“人力资源的数据分析一般都用什么工具？“

”我们那些数据仪表盘和动态是用什么工具做出来的？“，

现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。

我们在选择数据分析软件的时候要结合行业和数据的特点来进行选择，首先我觉得人力资源行业的数据分析和零售，电商的 数据分析还是不一样，它有其自己的独特性。

2.11数据量

人力资源的数据和电商，零售的数据比起来，在整个数据的容量上没有可比性，在人力资源的各个模块中相对数据比较多的是人员结构，人员流动和薪酬的数据，在数据的形式上都是数字的格式比较的多，我们以3000人的制造业的企业为例，以3年的数据量为周期，现在一般的企业还没有建立完善的信息化的人力资源数据体系，所以3年的人力资源各个模块的数据量不会超过几个G。所以和动不动几十，几百个G的零售电商行业比起来，人力资源的数据量是非常的有限的。

2.12数据分析关键指标

零售行业的数据分析关键指标，除了要去分析终端零售店的销售数据以外，还要去分析顾客的购买数据，各个供应链的数据，“人货场”的相关数据，所有是一整条的产业链的数据分析，通过这些数据为其产品的研发，市场的策略的调整等做决策的依据

相对与零售行业整体的数据分析，人力资源的数据是根据人力资源的各个模块来进行的分析，每个模块的关键指标也没有像零售行业这么的复杂，在分析的维度上也是从公司，部门，职级，层级等这几个维度做数据的分析，所以在复杂程度上相对其他行业的数据分析偏低。

2.13数据分析从业者

在数据分析的从业者上，基于其他行业的数据分析的复杂和专业性而言，对于从业者的要求比较的高，都是需要有专业的数据分析和统计学的背景，能运用专业的数据分析软件来进行行业的数据分析，并给与数据分析报告。

同时在数据分析这个岗位的发展上，在互联网，电商，零售行业在10年前就已经有了这个岗位，并且随着行业的发展，这个岗位的专业性也越来越高，已经形成了专业的数据分析岗位。

对于人力资源数据分析这个岗位在国内也是近几年在一些500强企业和互联网行业开始独立出来，在人力资源部专门设立这个岗位，结合公司的人力资源数据和公司的业务数据进行分析，从人力资源的角度来对提升人效，达到人力成本效率的最大化。

但是在大部分的企业人力资源的数据分析还是由人力资源各个模块的一些专员兼职做，对于这些兼职做数据分析的人力资源资源从业者，数据分析的技能和一些基础的软件应用都是很薄弱的，对于他们而言，也没有太多的时间去学习专业的人力资源的数据分析的软件。

所以综上所述，我们觉得在现在这个阶段 EXCEL是最适合人力资源从业者去做数据分析的工具，无论是从软件的熟悉度，还是从数据分析的复杂度而言，EXECL是现阶段对于人力资源从业者去做数据分析的最好的选择。

当然对于一些基础比较好的同学，希望能往专业的数据分析方向发展，那我们的建议可以去学习专业的数据分析的工具。