人力资源的数据分析过程是一个流程化，标准化的过程，对于HR来说，在数据分析的学习过程中，最关键的是要学习数据分析的思维，数据分析思维的最关键是数据分析的流程，以及在这个流程中的方法，工具。
到了年底很多的HR开始做年终的数据分析总结报告，但是很多人的数据分析报告都局限在数据的描述上，没有对数据进行诊断和给与解决方案，并且在数据的呈现上都是以表格和基础的图表为主，没有进行多维度的数据分析。
都了年底我们开始做各个模块的数据分析，在人力资源各个模块的分析中，薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块，我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析，基本都是集中在静态的薪酬数据分析，一般会对年度的薪酬做数据性的描述，并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析，如果要聚焦到部门，岗位，层级，在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现，在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
按要求转自软件定义世界（SDX） ID：SDx-SoftwareDefinedx 想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息
本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极大的减少了前期数据清理和数据整理的工作量。（笔者毕竟是工作之余完成，时间有限，能省则省）本次爬取信息的时候，主要获得了以下信息：
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是因为相对于其他招聘网站，拉钩网上的岗位信息非常完整、整洁，极少存在信息的缺漏。并且几乎所有展现出来的信息都是非常规范化的，极
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例，首先我们来看下面这张薪酬数据表，这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表，在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据，这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据，针对下面这张表，我们如何来做月度的数据分析，接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的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。
在我们以往的人力资源数据分析课程中，我们都是以单表的形式来对某个模块进行数据分析，数据的来源也只是来源于某个模块的单张数据表，但是人力资源的各个模块其实是一个体系化的存在，我们在分析某个模块的时候，其实一定会跟另外一个模块的数据进行关联。
在人力资源数字化体系的构建是人力资源各模块之前的建模过程，在人力资源数据分析中，各模块并不是单独的进行数据分析，一定是结合各个模块的数据来对人力资源进行综合的数据分析。
在做薪酬的数据分析过程中，我们的基础薪酬数据来源于薪酬的年度基础数据表，在这个表的基础上，我们需要对数据进行汇总分析生成薪酬的数据分析报表，在薪酬的数据汇总报表中有薪酬的一些指标数据，比如各个层级的薪酬最大值，最小值，各个层级的薪酬带宽，各个层级的中位值。这些关键指标都是来源于薪酬的数据基础表，在这个过程中，我们希望能快速的 自动的可以进行这些关键指标的计算，汇总。
到了年底很多薪酬的同学开始做年终的薪酬数据分析，在薪酬的数据分析中很关键的一个任务就是来分析判断公司的核心关键岗位在市场上是处于哪个分位值的区间，如果分位值区间比较的低，如何来做薪酬的调整，薪酬调整的幅度是多少，在做这个数据分析的时候，很关键的一点就是需要获取行业的市场薪酬数据，对于一些有预算的公司来说还好，可以购买外部的薪酬数据，但是对于一些中小企业，没有预算，但是还是想获得市场的薪酬数据。针对很多薪酬HR的需求，我整理了下现在能获得薪酬数据的途径，供各位参考。
在人力资源的数据化人才盘点过程中，我们除了要完成 绩效 - 能力的数据化盘点，生成九宫格模型以外，最后我们还需要为每个员工生成一份人才盘点的数据分析报告，这份报告除了每个部门的管理层能看到部门里各个员工的数据盘点的结果外，每个员工也需要了解自己未来的发展。
前几天群里有个小伙伴和我说，她领导让他做一个岗位的薪酬数据分析，和外部的薪酬对对比，来看看这个岗位的薪酬竞争力如何，然后她找了些外部的市场数据，但是她不知道如何去分析，于是她来问我应该如何来做，我先给大家看看这个同学收集的外部薪酬数据：
在做薪酬的数据分析过程中，我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析，我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
每到年底的企业人力资源年终总结报告，是令诸多hr朋友头大的事，公司年度会议上怎么给老板汇报这一年人力资源部门的工作呢，下一年的工作计划又该怎么列呢？
人力资源各模块的关键指标数据汇总，供大家参考！ 模块关键指标指标意义计算方式数据来源人员结构 公司各部门人数在年度的数据分析里，了解各个部门月度的不同的人数，来了解各个部门的人员编制情况/人员信息表公司各岗位人数主要了解关键岗位的人员数量，同时浏览各个岗位的人数，来判断岗位人数是否合理，时候是可以裁人数/公司各学历占比通过数据的占比，来分析公司现在人员学历的组成情况，根据数据对人员招聘的学历要求做调整，同时可以根据部门的学习信息，在进行沟通和相关事宜的时候可以适当的调整策略/公司各年龄段人数通过该数据可以了
随着数据化在各个行业各个企业的深入，很多企业开始转型数据化的企业，在企业转型的同时，人力资源部门也开始尝试做数据化的转型，但是相对于零售，电商，人力资源在转型的路上还是困难重重，不管是在行业的标准化，还是在数据的标准化上很少有成熟的模式。在人力资源的数据转型上，我们往往关注数据的前端，数据的可视化的建模，在形式上往往以数据仪表盘等方式呈现，我们在做数据建模的时候，重点关注最后数据的呈现，但是往往忽略了数据的后端，也就是人力资源各个模块的底层数据建模。
我们在做薪酬数据分析的时候，都会按照薪酬结构的各个职级，对岗位进行薪酬曲线的绘制和数据分析。最进行分析的时候，我们会去计算各个职级的中位值数据，这些都是一个标准的薪酬分析的流程。
我们以前在讲HR的各个能力赋能的时候都是从HR的角度出来做分析，特别是HRBP要支持业务部门，BP需要哪些技能，我们应该如何的去赋能这些BP，今天我们换个角度，从业务部门的角度出发，业务部门到底需要一个什么样的HRBP，能最终的来支持业务提升绩效。
在年底的时候我们都会做人才盘点的数据分析报告，很多同学在做人才盘点的过程中都会比较关注人才盘点的形式，人才盘点的数据可视化或者是数据的描述，很少有同学对人才盘点的数据进行深入的分析，并根据分析解决进行数据的诊断给予解决方案。今天我们通过一个案例和大家分享下如何结合数据化的人才盘点模型来做分析报告。
反映用户在网页上的关注点在哪里，尤其对于官网首页来说，信息密度极高，用户究竟是如何点击，如何浏览的效果图
我们在做薪酬的数据分析的时候，往往需要把原始的每个月薪酬数据表格汇总到一张的年度的薪酬数据表里，这个时候我们如果用比较传统的方法，就是一张一张的进行复制粘贴，就会麻烦，今天我们来介绍几个快速报表合并的技能
到了年底我们都会对公司内部岗位的薪酬进行数据分析，计算各个岗位的中位值数据，然后和市场的各个分位值数据进行数据的对标，来确定公司内部岗位的中位值数据在市场的区间，根据区间的分布来分析判断这个岗位是否需要进行薪酬的调整。
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。
今天在我们人力资源数据分析群有个小伙伴提了这样一个话题，所以今天的来分享下什么是人力资源的数据分析思维，如何针对人力资源数据仪表盘来做数据分析报告，如何根据各个指标来做数据的诊断和解决方案。
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下
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，我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据，比如我想知道160CM对应的标准身高，我就可以根据回归函数计算对应的体重
随着大数据分析在行业里的应用，很多企业开始追寻企业内部数据化的转型，在企业内部数据化转型的同时，内部的各个部门都要追随企业的脚步进行转型，对于人力资源部门我们如何在部门内部进行数据化的转型和落地，这是现阶段很多HR面临的问题。
对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，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的分析，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。
在年度的薪酬数据分析中，我们会从年度的薪酬数据记录表中计算各个层级的中位值和最大值，最小值，通过最大最小值来进行薪酬带宽的计算，年度的薪酬数据记录表是由月度的薪酬数据构成的，所以我们就需要从月度的薪酬表里来完成各层级薪酬中位值数据的计算，并完成该数据能根据原始数据表的数据更新而更新。
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
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。我们在学习数据分析的过程中，一些软性的技能我们可以通过线上学习或者跟随老师的操作，反复的操作就可以学会，比如EXCEL的技能，这些都是数据技能类的知识。但是思维的养成和改变确实最难的，数据分析的思维需要你在真实的工作场景中，通过真实的案例的学习，积累数据分析的经验，养成数据分析的思维。所以数据分析的思维是不断学习积累的过程。
●招聘完成率（招聘效率）=在规定周期内完成的招聘岗位数量÷在规定周期内计划完成的招聘岗位数量
大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。 当前，移动互联网、社交应用、大数据等技术浪潮凶猛来袭，正在加速驱动着
大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。 当前，移动互联网、社交应用、大数据等技术浪潮凶猛来袭，正在加速驱动着企业人力资源管理的信息化进程。 那么，到底如何有效迎接这一浪潮，如何以价值为导向，整理、分析，并发掘出关键信息加以分析利用，从而提升人力资源管理效益，是每一位管理者面临的问题。 如何通过建立人力资源数据库，完成全面的数据化分析，实现用数据说话，真正推动企业人力资源管理转型升级，支撑企业战略发展。 人
在薪酬的数据分析中，我们会对各个层级进行带宽和中位值的计算，要计算带宽就需要获取各个层级的最大值和最小值，然后再通过计算来获得带宽数据，薪酬的最大值和最小值来源于薪酬的原始数据报表，我们通过对各层级进行数据透视，然后再用 MAX 和MIN 函数来进行数据的提取。
我们在做薪酬数据分析的时候，会对各个岗位或者层级的维度来做薪酬的数据分布，做岗位薪酬数据分布的目的是来分析各个岗位内部的薪酬，在市场的薪酬数据里的位置分布，通过各个岗位薪酬数据的分布来分析判断每个岗位的薪酬数据是否有竞争力。
以我自己的经历来看，很多时候能不能做出成果，其实并不完全在于我自己能力强不强，而在于我的队友拉胯不拉胯——数据分析结论能不能落地执行。如果运气好碰上了给力的队友，那真的是一起飞；如果点子背遇到了猪队友，就得体验一把恨铁不成钢的快感了。
在做薪酬数据分析中，我们确定了岗位的各个职级，基于薪酬宽带的薪酬设计理论，我们需要对各个职级的薪酬再做一个薪酬的带宽，如下图
“互联网教父”凯文·凯利曾经指出边缘式创新具备颠覆式力量，这个理论适用于经营管理，但对于个人职业发展也同样适用，大数据时代催生出了数据分析师这个新兴职业，对于很多人来讲，选择一个快速成长的新行业，才会
这个层面追求数据的准确性，一般以静态的数据为主，主要操作是数据的录入和记录，是HR每天的基础的数据工作，比如 员工花名册，公司人员结构，每天招聘人员数据的记录，这些都是属于操作层面，对于这个层面的要求就是要准确，当老板问你公司有多少人，每个月入职多少人，离职多少人等这些静态数据的时候，你都可以准确的回答。
人力成本的数据分析是年底我们必做的一个分析模块，人力成本的分析包含了薪酬的部分，同时我们要做人效分析的时候就必须要做人力成本的数据分析，所以我们今天来讲讲如何来做人力成本的分析，以及分析的思维。
我们在年底做薪酬数据分析的时候，都会涉及到薪酬数据的查询，从多个维度对薪酬的数据进行查询分析，比如我们从部门，岗位，层级等维度进行薪酬数据的分析查询。
数据科学家（Data scientist）的叫法来自国外，广义上它是对从事数据分析和数据挖掘从业人员的一个泛称，它只是一个头衔，并不是一个职位。狭义上，数据科学家一般是指行业里面的领军人物和顶尖科学人才，如百度前首席数据科学家吴恩达。 在人才市场上我们通常可以看到的是后三个职位(数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师)，接下里我们就区分一下这几个职位的相同点和不同点。首先看下企业对这三个职位的要求和描述。 职位和能力 下面是阿里对这3个职位的要求和描述： 数据分析师 岗位描述: 1、独立负责业务数
今天有同学来咨询，现在地产行业的各个职级的各个分位值的市场数据是什么样的，行业前几名的地产公司的薪酬结构又是什么样的，刚好去年在做薪酬数据分析课程的时候，在网上搜集了几家地产公司的薪酬职级数据，今天就来解读下地产行业的薪酬数据。
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