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人力资源数据分析模型

在互联网育运营的数据分析里,有常用的八个数据分析模型,分别是: 1、事件是什么: 是用户在产品上的行为,它是用户行为的一个专业描述 2、用户模型 基于对用户的访谈和观察等研究结果建立 3、漏斗模型 ,而分层,更多的是对全量用户的一个管理手段 在人力资源数据分析里,我们也可以可以运用这些模型理论进行数据分析 ? 这个是员工离职预测数据分析,通过这个图表的数据集中性,来对离职人员做画像,分析离职人员的特征,最终降低岗位离职率 ? 这个是招聘漏斗,通过这个模型,可以分析在招聘各个阶段,各个岗位的招聘数据转换率,从而提升招聘效率。 ? 这个是薪酬曲线的回归模型,通过这个模型可以预测各个层级的薪酬带宽和薪酬的中位值。 ? 设计模型的关键是找到各个关键指标之间的关系,然后通过数据图表的形式进行呈现,通过函数和统计学的相关知识进行数据建模。 欢迎关注人力资源数据分析公众号,学习更多的人力资源数据分析技能!

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人力资源数据分析指南(1)

人力资源数据分析指南 Human resource data analysis guide _ ? 为什么要做人力资源数据分析 WHY ? 二:人力资源管理数据 这个层面的数据是在人力资源数据范畴内,对人力资源数据进行计算和分析数据的呈现形式是动态的数据,当然也可以在一些模块进行数据的建模,比如人员离职预测的建模,招聘数据分析的建模 在人力资源部的数据分析里,首先在分析前,你要先建立数据模型,我们所有的分析都是基于数据模型来的,然后在根据模型,进行数据的描述,数据的诊断,最终做数据分预测,关于数据分析的流程方法,我们会单独开一个专题来讲 大家看上面这个图,如果你懂人力资源但是你数据分析能力不强,你是个人力资源分析菜鸟,如果你数据分析能力很强,但是不懂人力资源,那你只能是数据分析爱好者,如果你人力资源也不懂,数据分析也不强,那你只是打酱油的 任何的行业的数据分析,如果你想深入分析,给与建议和解决方案你就必须是这个行业的专业,不然你就是一个数据分析的爱好者,所以最后你必须是一个人力资源的专家,结合数据分析技能才可以成为一个人力资源数据分析的专家

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    人力资源数据分析EXCEL那些分析插件

    此文章来源于《人力资源数据分析师》图书 2.2、EXCEL – 人力资源从业者数据分析利器 EXCEI在人力资源数据分析方面我觉得和其他几个软件对比,由其自己独有的优势 2.2.1 交互的数据分析仪表盘 人力资源数据分析在后期都是通过数据交互来进行,而数据交互大部分都是通过数据仪表来进行的,我们可以通过EXCEL里面的数据透视表,数据切片器来做出很专业的数据仪表盘,和其他一些专业的图表设计软件比起来 具体的路径是 文件 - 选项 - 自定义 - 开发工具 2.2.3 数据分析的插件 在EXCEL内置了多种统计学里的数据分析的插件,比如我们在分析绩效相关性的时候,就有相关的分析的插件,我们在分析薪酬回归的时候 ,这种模式对于一些基础薄弱的人力资源从业者,就可以一键的生成专业的数据分析图。 使用这些EXCEL自带的插件能快速的提升人力资源的工作效率完成数据的而分析建模

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    人力资源数据分析 - 数据维度指南

    数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。 在我们做人力资源数据分析的建模和数据报告的时候,我们首先要做的就是要想好你的数据分析要从哪几个维度进行分析,用哪些数据分析的方法,最后呈现的结果是什么,你只有这些想明白了,才可以打开电脑开始做数据的建模 人力资源数据分析的逻辑是一个数据聚焦的过程,对数据分析我们从整体到局部。我们以往在做数据分析的时候都是从公司层面对数据进行分析,然后找到数据分差异值,在给出解决方案去改进这个差异值。 6.1.1 公司层面的数据分析人力资源数据分析里我们首先第一个层级我们要做公司整体的数据分析,在公司整体的数据分析里我们会从宏观的数据入手,比如公司今年有多少人,和去年比的增幅怎么样,今年离职了多少人等 6.1.4 层级数据聚焦 在人力资源的各模块的数据分析中,我们除了要关注部门,岗位以外,还特别关注公司的管理层数据,公司的各个层级的管理层是公司的核心人员,我们需要在各个模块对各个层级的管理层进行数据分析

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    人力资源数据分析指南(2) - 数据分析基础

    人力资源数据分析指南 Human resource data analysis guide ? 数据分析基础 Fundamentals of data analysis ? 很多人觉得数据分析是一个很高深的技能,要学会数据分析好像要会很多专业的软件,然后要和很多的数字打交道,要逻辑感非常强,其实数据分析没有大家想象的那么复杂,通过学习你也可以学会人力资源数据分析。 3、数据分析不是复杂的技能 我们在上篇的指南文章里也讲过,人力资源数据分析和零售,电商不一样,只要你会数据透视,函数,一些分析的工具就可以在EXCEL上进行人力资源数据分析,其次你要有人力资源专业知识的积累 ,结合人力资源专业和数据分析的工具,流程方法,你也可以很好的进行人力资源数据分析。 1:基础数据分析类 该类数据主要偏静态类的数据为主,以人力资源基础数据为主,主要应用在数据的记录上,以标准的数据记录表格为框架进行数据的累计维护。 ?

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    人力资源数据分析方法 - 对比分析频率分析

    对于同比,环比的数据对比在人力资源数据分析中,一般在人员流动,人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。 特别是在人员流动的数据分析中,因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据分析,来预判明年人员入离职的时间,从而提前为招聘培训做好准备,所以在流动模块就需要来进行数据的对比。 在人效的数据分析中也会引入对比的概念,主要是因为人效分析是会和财务数据相关联,而财务数据是需要进行历史数据的对比的,所有人效的数据关键指标是需要进行对比。 ? 10.2 频率分析 频率分析是指在样本数据中在某个区域里出现的数据的个数和数据出现个数的占比。如果数据是做内部的参考,我们一般比较关注数据的值,也就是说在区域里数据出现的个数或者是值。 在人员结构的数据分析中 工龄,年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据,在薪酬的数据分析中,我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。

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    数据集 | 人力资源分析案例研究数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是人力资源数据集,每年约有5%员工得到晋升,检查员工是否得到晋升。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。

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    人力资源数据分析中的绩效相关分析

    在我们做绩效分析的时候,我们并不是单单的对员工的年度 的绩效做分析,我们更要去做绩效的相关分析,我们需要找到和绩效相关的能力的维度,也就是说那些绩优的人员和那些能力相关,这样我们就可以针对这些和绩效相关的能力维度去做提升 ,更好的针对个人的能力去做绩效的分析 在我们线下的人力资源数据分析课程中,我们专门有一个模块来讲绩效和能力的数据相关性的分析,首先我们需要了解的是什么是相关性,相关性的概念是什么。 但是我们怎么知道两组数据之间的相关关系是什么,或者说我们怎么知道两组数据只有有关系呢,这个时候就要引入相关系数,任何的两组数据都有相关数据,当相关数据系数是0.7-1的时候是正相关,0.5-0.7的时候是弱相关 这个是我们最后通过相关计算做出来的绩效和能力的相关矩阵模型,上面的表格代表者各个能力的均值,和相关性数据,这个相关性数据越接近1,代表和绩效的相关性越强,所有我们算出来 系统思考,问题分析,发展下属是和绩效相关性最强的能力 所有我们通过这组绩效和能力的相关性分析,就可以很好的找到我们部门岗位的薄弱点,这个也是我们在做人员盘点,通过数据分析能落地的内容。

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    人力资源数据中的 频率分析应用

    FREQUENCY 你不知道的 “频率分析” /// 在数据的关系中,有一种关系是频率关系,频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据,一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上, 另一种表示频率的图表就是散点图,相对于直方图对数据的要求不高而言,散点图一般用在数据调研,一般是大数据的呈现和分析,通过数据的集中趋势,来分析某个值的趋势。 在人力资源领域这种大的数据出现的很少,但是在一些模块也是可以运用的,比如我们在做离职分析的时候,我们就可以用气泡图来做人员离职的画像描述。 上面这个图,各个颜色代表了各个职级,气泡的大小代表了工龄,X轴和Y轴,代表年龄和薪资,这样我们就可以根据数据的集中来分析离职的人是什么样的,来做一个画像。 在人力资源数据分析中,人员结构分析,薪酬分析,离职分析都会用到频率的数据分析,了解频率分析的方法,学会数据图表的设计才可以使我们更好的应用数据,让数据创造价值。

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    人力资源数据分析的基础 - 数据分析标准表

    人力资源数据分析体系的构建中,我们最终的目的是要把人力资源各个模块的数据表进行数据的关联,然后通过关键指标来构建起一个体系化的数据模型,在进行人力资源数据模型构建中,我们往往会忽略最重要的原始的数据标准表 ,今天我们就来聊聊在人力资源数据分析中的原始数据分析表。 数据分析标准表是后续数据建模数据分析的基础,在人力资源各个模块中如果没有标准表,就没有后续的数据分析。 ,降低的人力资源的工作效率。 当你有了这样的标准的数据记录表后,你才可以对这些数据进行数据透视和数据分析,建立数据模型,所以你现在最重要的事情是看看拟手上的各个模块的表是不是标准的表。

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    HRBP 必会的 业务数据人力资源数据建模分析

    那如何把业务与人力资源相结合呢,这个时候我们可以从数据建模分析的角度来进行业务数据人力资源数据的关联。 这个是业务的绩效数据,我们需要做的是把人力资源各个模块的数据表和业务的绩效数据表进行关联,从人力资源的角度来做业务的分析,我们会从以下几个维度来做分析: 1、业务绩优人员的标准 通过每月的数据我们我们分析出哪些员工数据绩效优异的员工 ,找出数据最低的哪些员工,在第二年的人才发展计划上,重点提升这些能力 5、人才盘点九宫格模型 对每个员工的绩效和能力做九宫格模型分析判断每个员工的人才特点,并且给解决方案,九宫格是直接和绩效管理的人才发展模型 6、薪酬 - 绩效矩阵 以绩效和薪酬为维度做矩阵,来分析盘点每个层级绩效的员工他的薪酬的分位值位置在哪里,主要目的是来分析判断公司绩效方案的合理性 7、岗位胜任力模型 胜任力模型可以说是人力资源各个模块的基础 所以作为一个HRBP要学会业务数据人力资源数据的建模分析人力资源数据分析师 2.0》 版本,从业务数据出发,教你如何的设计人力资源数据标准表,如何的把人力资源数据表与业务的表进行关联,并通过各个数据建模来推动业务的发展

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    关于人力资源数据分析岗位未来的发展

    很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候,都会问人力资源数据分析在未来的发展方向是怎么样的,有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作,我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位 1、HR单模块 - 薪酬模块 在HR的模块中,相对来说薪酬的数据数据分析要求更加的高,作为薪酬专家必须具备薪酬数据分析的技能,在薪酬中有大量的薪酬数据,需要对数据做清洗处理,并且根据薪酬的关键指标进行数据的建模和分析 ,同时还需要掌握一点统计学的知识,数据分析的流程方法工具等,所以在单模块中未来的方向可以是薪酬专家,在市场上这个岗位的中位值可以达到30W 2、SSC - 人力资源共享服务中心 在人力资源三支柱中 3、HRIS - 人力资源数据分析师 对于SSC来说可能在工作重点上偏 人力资源数据平台的搭建,但是对于HRIS 来说,整个工作的重点就在人力资源数据分析体系的搭建,更多的是深入业务,结合业务来进行人力资源数据分析人力资源数据进行建模,给业务人力资源的解决方案,既要是资深的人力资源专家,又懂业务,又会数据建模,懂数据分析流程。

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    人力资源数据分析中的 “回归函数” 应用

    回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系,然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系,这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。 就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据,孩子的身高和体重是一个正相关的关系,在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据,如果我们对这组数据做一个回归分析数据范围为0-1,越接近1,数据的拟合度精准度越高。比如我们看到的上图的这组数据,拟合度达到了0.99,说明这组数据里的身高和体重是一个标准的数据值。 再看下面这个案例,这是历年来双十一的营业额的数据,然后我们做了一个回归分析,发现每年的数据都神奇的落在了回归函数上,拟合度有0.99,我们根据这条回归函数做了2020年的双十一的营业额的预测为3284.94 在人力资源模块里回归函数被大量的应用在薪酬数据分析里,在薪酬的数据分析里我们需要对各个层级进行薪酬曲线的绘制,再对薪酬曲线进行数据分析,判断职级和薪酬的拟合度,对各个职级进行薪酬的预测,都是可以通过回归函数来进行数据分析

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    数据标准差在人力资源数据分析中的应用

    10.8 数据标准差分析 标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式,通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性,比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性,我们就取其一个赛季的每场球赛的得分,然后对这组数据求标准差 ,就可以分析判断他的得分稳定性。 在产品验货的时候也可以用标准差来分析判断产品的合格性,比如我们对产品的重点进行检验,来分析判断产品的重点是否合格,我们可以取100个产品,产后分批进行称重,最后对这100个产品进行标准差的计算,最后通过标准差的数据来判断产品的质量是否合格 • 方差: 方差也是反映数据离散度的指标之一,方差可以将平均数相同的两个数据组放在同一个指标下进行对比,来分析判断数据的离散稳定性。 标准差的数据应用在人力资源领域一般在能力测评和绩效的数据分析中会应用,我们在做能力测评分析的时候除了从能力分值的维度进行分析以外,我们也要去看能力的稳定性,也就是能力的标准差数据,这样通过能力分值和标准差数据分析就可以对能力和员工进行能力测评分析

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    年度人力资源数据报告 - 招聘渠道分析报告

    在年终做招聘数据分析的时候,我们都会去分析一年各个招聘渠道的数据,会从招聘的成本和招聘的效率等几个维度来做分析,那我们今天就来讲讲招聘渠道分析报告应该如何来做。 1、首先我们需要来做一个总的数据汇总,就是需要对2019年的所有渠道招聘的成本数据做一个汇总,然后在和2018年的数据分析对比。一般我们在做数据分析的时候,先从全局来做分析。 ? 2、从 部门的招聘费用来做对比 我们在年度分析的时候,我们需要知道每个部门一年的招聘费用是多少,这样我们在第二年的时候可以根据今年的数据来做分析,是否可以优化各个部门的招聘费用数据。 ? 3、从各个渠道的数据为维度做分析 我们需要知道各个渠道招聘到的人数,人均招聘费用,总的招聘费用,费用占比,这个数据是为了我们明天做投放岗位需求的时候做一个数据的参考 ? 有了这样的一个渠道招聘分析报告后,我们就可以全面的去剖析了解 今年的关于招聘渠道的数据

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    利用数据分析进行人力资源管理的优化

    德勤咨询公司总结了一个人力资源数据分析的成熟度模型,共包含了四个层面,也就是在人力资源数据分析的时候可能实现的程度。 四、人力资源数据分析模型 基于人力资源数据分析价值实现,人力资源数据分析模型也可以分成三种类型。 对于这些分析模型来讲,往往是要结合人力资源的整合数据以及业务数据来进行分析,比如销售增长率情况、销售利润增长情况以及人员的数据变化情况,或者人均销售增长情况、人均利润增长情况等,这些都属于显性收益分析。 Google曾经做过一个人力资源数据分析模型,通过对模型分析得出是否需要经理人,什么样的人适合做经理人,才能够对工作效率起正向作用,这些都不是凭感觉而来的。 因此人力资源数据分析模型分为基础信息的全面分析、业务职能数据的过程分析,以及人力资源价值反映的员工满意度、效益效能的数据分析

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    如何做人力资源数据分析专业报告PPT

    在做人力资源数据分析中,最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告,这个也是数据分析最重要的一个环节,今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本 首先做PPT的数据分析报告版本,在数据分析报告里要有几个模块 2、数据分析背景 数据分析背景主要来描述,你为什么要做这个数据分析,你的目的是什么,告诉台下听你做汇报的人整个背景。 ? 3、数据分析思路 数据分析思路是指你根据你的数据建模,你要如何去分析你的思路,你对这些指标如何的去做描述,数据分析的思路根据不同的行业有不用的数据分析的思路,比如有 5W2H 2/8原则 矩阵分析 SWOT 等等,但是我们现在聚焦的是人力资源数据分析,所有其实跟更多的是以关键指标,和数据对比的思路进行 ? 5、数据分析模块正文 有了目录有我们就要根据目录开始进行数据分析各模块的分析了,一般做这个PPT的时候,我们会以左右结构居多,一边书数据的图表,一边是根据图表对数据的描述,异常数据的问题的分析,给与解决方案

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    如何才能成为人力资源数据分析专家

    人力资源数据分析是一个系统化的学习过程,除了需要掌握基础数据分析知识外,还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力,为了帮助大家更好的学习数据分析,我帮大家梳理了一下学习的知识,需要学习哪些内容 二、人力资源各模块数据分析 当你掌握了数据分析基础后,接下来你就要学习专业的人力资源知识,我们的数据分析是针对人力资源的,所以你需要了解熟悉人力资源各个模块,我们在做数据分析的时候,我们把人力资源数据分析分成了几个模块 三、人力资源数据建模 & 数据分析流程 这个模块是你在掌握了上面两项技能后,需要了解我们数据建模的流程和数据分析的方法,这个是贯穿在我们数据分析整个过程中的,只要你真正找你给我了这个建模和分析流程的方法 关于这个建模和分析流程,我们在上一篇文章里有详细介绍,请点击下面文章进行了解: 你所期待的人力资源数据分析建模和分析流程7步骤 所以我们整个过程其实是个循序渐进的过程,显示掌握基础的技能,然后介个人力资源各个模块进行数据分析 我们的第六期的《人力资源数据仪表盘训练营》,正在火热报名,帮助你从基础的数据分析技能开始学习,通过训练营的模式,老师在线课程讲解,作业辅导答疑,帮助你开启人力资源数据分析的大门,欢迎扫码报名参加!

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    数据模型分析

    数据模型分析的思路,主要点 ? 例如 : ? 注意 :1 分析 一定要建立在一定的业务逻辑基础之上 2 注意 非空字段 和 外键 字段

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    如何系统化的进行人力资源数据分析学习

    人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程,不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型,我觉得都是一个数据化的落地的过程,你需要具备数据分析的思维,数据分析的技能,对于现阶段的HR来说 所以我们针对人力资源数据分析的学习过程,我们帮助HR设计了数据分析的学习路径图,以供各位参考。 1、数据分析流程设计 主要讲授人力资源各模块的数据分析的流程,数据分析的逻辑维度,最后的建模和数据分析的报告如何呈现 2、数据分析方法工具 主要讲解在数据分析流程中的各个模块的数据分析的工具和方法 阶段三、人力资源数据分析师 第三阶段的课程的学习主要是结合前面两个阶段的基础来对应用到第三阶段,对人力资源各模块的进行数据建模和数据分析,在实际的案例实操中学会人力资源数据分析的技能和思维。 通过三阶段的体系化的数据分析课程,再结合线上+线下的学习方式,真正的帮助大家学习落地,成为数据化的人力资源数据分析专家。

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