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。...当你掌握了数据分析的流程后，面对人力资源各个模块的你都可以在流程的基础上，进行数据建模和数据分析。...今天我们和大家聊一聊在薪酬模块的数据建模分析的流程是什么样的，我们如何通过流程来对薪酬模块做分析。 薪酬的数据分析流程由以下五个步骤构成，我们来逐一进行解读。...在数据表的标准化上，因为我们后续的数据分析都是基于数据透视表来的，所以表格的标准化要满足数据透视表的要求 3、薪酬数据分析表 薪酬的数据分析表是在薪酬数据记录表的基础上，来自动的生成数据分析中的关键指标...人力资源数据分析最终的目的是在数据建模的基础上进行数据分析，发现问题解决问题，在最后的结论输出上，我们会输出PPT版本的数据分析报告。
岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。...不过大家也别太焦虑，学习数据分析没你们想的那么困难。只要理清思路、选对工具、勤加实践，数据分析能力的提升是很快的。...今天就跟大家聊一聊，运营人员怎么去做数据分析，以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。...◆ 一、明确数据分析的目的 描述性分析 描述性分析的目的是找到发生了什么事情，通常就是把不同的数据整理在一起，将数据制作成能够直观看出业务变化情况的图表。...模型由FineBI制作 规范性分析 规范性分析的目的是通过数据变化情况、结合数据模型，找出最优解决方案。这样的分析同样不是仅仅靠Excel拉表格，或者观察短时间内的数据可以得到的。
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。...首先人力资源的数据分析是有一套数据分析的流程的，并不是说我看到数据就马上去做数据建模或者去做数据仪表盘，在整个数据分析流程的过程中，很重要的一点是对人力资源各个模块关键指标的选择，这个就需要做数据分析的人对人力资源对公司的业务都很了解...，因为你在做数据可视化数据分析的时候，主要还是对关键指标的数据进行分析，找到关键指标的数据差异性，然后在针对这个关键指标做进一步的原因分析和解决方案。...其次是数据分析的逻辑也很重要，所谓的数据分析的逻辑就是你对关键指标数据的维度筛选，在人力资源模块里，数据的逻辑维度一般包含 部门，层级，职级，岗位和时间，一般不会逃出这几个维度，只是我们在做数据分析的时候看你是单个维度做筛选...，还是说做数据的交叉分析，数据的聚焦和细分，在数据分析的过程中，数据越聚焦，你通过数据发现的问题就越有针对性，给的解决方案就越有效。
马上要到年底了 ，很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了，我们针对各位HR的需求，开辟了这个主题，来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块，今天我们来讲讲培训模块。...培训的数据分析如果从整体的大的分析来，我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训，内训外训又可以分为培训场次数，培训人次，各部门人均课时。...最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析，分为外训的分析和内训分分析，从场次，课时，人均课时，来做分析对比，最后我们根据数据得出的分析如下： 数据分析： 1.内训的场次，从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入...最后我们做了外训机构的培训数据分析，选择机构，机构的具体课程，然后从机构培训组织，讲师评估，人均课时费用这个维度来做分析，我们从图上的数据图表来选择得分相对较高但是费用合理的机构，为来年的机构和课程选择做参考...对于培训模块的数据分析，从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要，我们可以结合我们自身培训模块的实际情况，通过数据报表来描述现在的数据，发现问题，解决问题，然后进行数据的预测。
二、大数据的前世今生与管理价值 数据分析具有悠久的历史，20世纪40年代计算机的出现就是解决数据处理与分析的自动化问题。经过几十年的发展，20世纪70年代，关系型数据库的出现构成现代数据分析的基础。...大数据的价值在于“大”，其意义有两层：第一，大数据时代的数据规模与结构是以往数据处理、数据分析，甚至商业智能（BI）时代所无法比拟的，由此可形成的信息量。...例如，各企业的HR部门将已发生的行为和现象等人工录入，并上传至云端。由专门的机构依据这些数据，进行排列计算，寻找出规律，制定出相应的规则，并将运算成果分享给各企业的HR部门。...因此，数据的质与量、业务分析模型的适用性将使大数据在人力资源管理“选、用、育、留”的各个环节发挥重要作用。...，转变为依靠更加理性的数据分析与判断作为处理事务的决策依据；解决问题的系统性，即借助大数据系统平台分析结论的系统性，从解决人力资源管理单点问题，转变为综合思考，系统解决；收集过程数据的意识，即更加重视企业人力资源管理及相关领域的数据收集工作
HRM新思维——谷歌用数据分析重新定义HR的十种新模式 当人们解读谷歌公司的成就归功于领先的技术及商业模式的时候，然而谷歌公司却坚定地认为，他们的成功来源于成功地运用了“人事分析”的优秀人员管理实践。...如果你追求持续型创新，你需要彻底改造传统型的HR，而谷歌的这个过程将引领创新。 转移到基于数据的人员管理 “人事分析”方法的基本前提是精准化和量化企业中最重要最影响深远的人员管理决策。...谷歌副总裁与HR主管Laszlo Bock无可非议地认识到每一个领域都需要基于数据的决策。 谷歌的人力资源管理决策是通过强大的“人事分析团队”来引导的。...以下两点引用来自该团队所强调的目标： 谷歌所有的人事决策都是基于数据和数据分析的。 我们的目标是人事决策所采用的精确化水平与项目决策的相同。 对于HR，谷歌不再采用20世纪主观决策的方式。...5、人才多样性管理 与大多数公司不同的是，谷歌公司运用数据分析来处理员工多样性问题。从结果来看，人员分析团队运用数据分析来鉴定人员(尤其是对于女性员工)招聘、留任和升职板块薄弱的本质原因。
之前我们详细分析了GG同学的美团商业分析一面面试过程（数分面试实战分析|美团数据分析一面（已拿offer））。综合后续面试环节来看，只有在一面时候考察了作为数据分析师的专业知识和必备技能。...3）反问环节 GG：部门的组织架构以及数据分析师在部门中充当一个什么样的角色？主管：分别介绍了该事业部所负责的业务，以及部门的组织架构，然后介绍了一下数据分析师的主要工作职责。...HR：听完之后笑了，说生活中有点懒，不是工作中哈？GG：对，感觉自己对待工作还是比较认真负责的。HR：手头有别的offer吗？GG：正在面试京东的供应链分析和猿辅导的数据分析。...HR：介绍了部门包括两条业务线，以及每条业务线对应的工作内容。同时介绍了部门（经营分析中心）主要包括风控、经营分析、以及用户管理。说明该岗位属于经营分析组。...点击下方卡片关注ZZ，分享更多数据分析面试经验~
BI 来做数据的分析。...，可以从这几个维度做分析，只是在分析的维度上可能会更加多一点，比如我们首先看公司整体层面的培训这些数据，然后再选择关键部门的培训数据，在数据交互上就选择各个部门，如果你还想看管理层的培训数据，那在数据交互上可以再添加管理层的切片器...，所以从各个维度做培训的数据分析，你对培训的数据会分析的很透彻。...但是我们在讲数据分析的时候有讲到，数据分析的目的是最后可以给出解决方案，所以在做数据分析报告的时候，我们可以从下面几个维度切入来做你的解决方案 1、明年培训机构的选择，从培训机构的数据分析中给出解决方案...想成为大数据时代具有数据分析能力的HR，特别是人力资源三支柱中的 BP,SSC，数据分析都是必须具备的能力。
二是要有连接的效能：与传统的数据分析只需要得出一个数据性的管理结论不同，HR的大数据分析包括了提出概念、分析框架、数据准备、数据清理、数据挖掘、模型创建、训练验证以及管理行动，其过程充分卷入了HR三支柱的...三是能够牵引HR的方向：传统的数据分析多是事后的总结，是一种滞后的管理。而HR的大数据分析则要求能够帮助HR进行预测，实现前置的管理。...三、在牵引HR的方向上我以腾讯社招候选人稳定性分析为例 传统的HR数据分析会围绕离职率展开分析，而在HR的大数据分析中则是将腾讯历史上所有的员工按照稳定程度分成多个样本，通过数据的挖掘找到与稳定性相关的典型特征...，最终发现需要搭建用于HR大数据分析的服务器。...但是到了HR的大数据分析，相关性分析、方差分析、回归分析、聚类分析、决策树模型等用的会更多。其原因就像维克托.迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》中强调的，大数据研究的“不是因果关系，而是相关关系。”
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。...（我们看到的分析是这样的） 但是我们做薪酬数据分析的目的并不是这些，我们做薪酬数据分析的目的是为了我们的薪酬决策做支持，公司的关键岗位的年度薪酬在市场是处于什么样的水平，公司明年薪酬预算是多少...所以在薪酬的分析上，我们要有外部的行业数据，内部的层次和岗位的分位值数据，然后通过薪酬的数据可视化来做薪酬的数据分析。...我们做了薪酬数据分析仪表盘模型供各位参考，具体如下: 在这个人力资源薪酬数据分析模型中，我们引入了几个关键的薪酬数据指标 1、各层级的薪酬带宽曲线 2、个岗位的薪酬带宽曲线 3、各个层级的薪酬曲线分析
“员工旅程分析”，必将成为HR工作新常态中的重要技能。PS：把“员工体验”看成“员工体检”的小伙伴，请打起十二分精神来阅读本篇文章哦。 ［主文］： “员工旅程”是什么？...找到这些“关键时刻”，定制化地为员工创造“积极体验”，就是HR的工作重点了。...“员工旅程分析”： 衡量什么 以及如何衡量 为了找出整个员工旅程当中，对员工影响最高的因素，HR需要测量和追踪三种类型的数据：1、结果数据：如升职、离职、涨薪之类。...这么说或许还不够直观，所以“员工旅程分析”最后都会借助可视化工具，用“看板”的方式来进行分析与汇报。以下是用数据观｜新一代商业分析平台制作的“员工旅程分析”看板。...借助这个看板，HR管理者可以一目了然地了解到员工旅程中对员工产生消极影响的“关键时刻”，根据数据，对工作进行针对性优化。
1、按部署方式 1、私有化本地部署 企业需要有自己的服务器，HR系统连同数据库安装在企业内部服务器上，或者安装在企业能够掌控的其他公网服务器上，由公司直接掌握服务器和HR数据库，相当于自己掌握钥匙。...2、云端部署 企业不需要准备服务器厂商同时提供服务器、网络带宽、数据库服务，企业以租用的方式应用HR软件，一般是按年付费，不过，由于HR的数据掌握在软件厂商手里，相当于企业把钥匙交给一个绝对信任的人去管理...03 HR软件厂商对比分析 通过目前行业内提供HR系统服务的各类主流厂商进行调研分析，梳理了如下表格，对比分析的维度涵盖4大方面： 1、产品：核心产品功能覆盖情况、行业解决方案 2、技术：技术是否能够支持业务的不断变化及使用需要...04 HR软件选型关键因素 1、需求 HR系统选型首先一定是围绕需求来开展的，在对需求综合分析的过程中，一般将需求划分为3个层次： 业务级需求：人力资源管理系统首先是为人力业务需求服务的，包含企业HR管理要达到的业务目标...维护与使用成本属于隐性成本，往往需要经过细致分析与深入挖掘才能明晰。
众多数据潮流淹没了那些“发光的金子”，真正的大数据分析要的是“治病型”，针对痛楚问题开展分析，利用数据找到病灶，充分发挥人力资源部门的价值。...“如何能把人力资源从成本中心变为为企业盈利部门，让各业务老大们视为自己人，是从业HR多年的我在思考与摸索的。”...造型企业日常管理中积累了大量数据，其中HR部门尤甚，如培训记录、出勤记录、加班记录、请假记录、招聘面试数据、绩效评价等，每月数据量达2万行； Excel可以满足部分数据分析，但数据达到一定量级后，很容易造成死机...领导临时交代的分析任务，如离职率分析、在职人员经验等数据，为了保证数据实时性，每次都要把之前所有分析过程在走一遍，效率非常低。...一般此类事情领导第一时间会想到让HR处理，加上由于和个人体感不符，所以作为积极主动的HR一枚，王同学同后勤处要了食堂的5个工作日刷卡数据。
使用transaction code BP创建employee时，发现dropdown list里没有for employee的选项：
IBM HR Analytics 员工流失与绩效分析 背景 揭示导致员工流失的因素，并探讨重要问题，例如“按工作角色和流失情况显示离家距离的详细信息”或“按教育程度和流失情况比较平均月收入”。...这是由 IBM 数据科学家创建的虚构数据集。...filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) 输出前五行 df = pd.read_csv('/kaggle/input/ibm-hr-analytics-attrition-dataset.../WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv') df.head() df.dtypes Age int64 Attrition object BusinessTravel...YearsInCurrentRole int64 YearsSinceLastPromotion int64 YearsWithCurrManager int64 dtype: object 数据清洗
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通常来说，我们找工作都是从写简历开始，一份优秀的简历，能够帮助你在HR筛选当中快速被选中，获得下一步的面试机会。大数据工程师，作为近年来的新兴技术岗，瞄准这个岗位的人也不少。...今天我们就来分享，大数据工程师简历怎么写，更受到HR青睐？ 2.png 通常来说，HR筛选简历，比较关注的几个部分如下： 毕业学校以及学历，对应的专业或者研究方向。 工作年限。 工作经历，即跳槽史。...而作为大数据工程师这样的技术岗位，各个岗位还有一些相应的加分点，比如说： 数据挖掘工程师，HR会着重关注毕业学校以及最高学历，并且这项将会占据整体面试评分中不低的一部分。...而对于普通的大数据开发工程师，这块要求相对就可以放低了，因为大学学的东西对后面所掌握的技能知识影响并没有那么大。...11.png 关于大数据工程师简历怎么写，更受到HR青睐，相信今天的分享能够给到大家一些启发。
但是通常我们在学习Excel的时候就会忽略数据格式的问题，从而也给日常的办公带来过一些小麻烦，因此我们首先来看看Excel有哪些常见的数据格式： 常规：最常见的数据格式，该格式不包含任何特定的数据格式，...这个需要特别注意，HR们经常会用到这个东西，那就是工号、身份证号。很多时候大家遇到的Excel都和文本格式有一定的关系。...这就是一个非常常见的数据格式带来的问题。 稍微有一点经验的小伙伴可能已经发现了，上图中A列的数据左上角都有一个小的三角形，而D列数据并没有这个小三角。...无非是这样两个解决思路—— 方法一：将A列的数据转化为数值格式 方法二：将D列的数据转化为文本格式 所以来尝试一下把A列的数据转化为数值格式 ?...在被这个问题苦苦困扰了一段时间之后，终于找到了解决方案—— 数据分列 下面是一个操作演示： 第一步：选中需转化格式的数据 第二步：点击数据——进入数据分列 ? 接下来根据弹出的向导一步步进行就可以了。
在上个月PB的线下课中，有提出提出 在用PB做数据建模的时候数据安全性的问题，特别是薪酬模块，我们很多薪酬的COE是希望薪酬放在本地的电脑上，不要上传到第三方的平台或者云端，还有就是数据管理权限的问题...，在薪酬的模块中，我们希望HR 和各个部门的管理者看到的数据是不一样，HR能看到整个公司的薪酬数据，但是各个部门只能看到自己部门的薪酬数据。...这种数据管理权限在 EXCEL里是无法实现的，在一些ERP系统里倒是可以控制后台的数据权限来实现每个人的看数据权限。...在这个功能里可以创建角色，然后对应角色给不同的表，不同的字段给予权限，你可以选择这个角色，哪些字段不让他看，就在DAX的表达式里进行数据的筛选，然后根据不同的角色，发布不同的数据模型，每个角色就可以看到你筛选过后的数据...特别是在薪酬模块，就可以做数据的定制，以及数据权限的关联，如果你想要更多的权限管理的功能，那就需要购买企业版的PRO，能更系统化的帮助你做数据角色管理。
快到年底了，很多HR同学开始要做年度的人力资源各指标的数据分析，在各模块的数据分析中，人效的数据指标是最关键的指标，对于公司内部的指标我们都有相关的财务数据来进行公司内部的人效指标分析，但是在计算出公司内部的指标以后...那我们如何获得行业的人效各指标数据，能进行数据的对标呢？比较科学的方法是我们找到行业里的标杆上市公司，找到这家公司的年度财报，然后获取这家公司的财务和薪酬数据，在计算这家公司的各个人效指标。...在财报里我们要获取下面几个指标数 1、2021 公司营收数据 2、2021 公司净利润 3、2021 公司总成本 4、2021 公司薪酬成本 5、2021 公司在职员工 1、公司营收数据 ：...净利润率 = 6.43 % 人工成本占比 = 1.29 / 27.43 = 4.7% 人均人工成本 = 27.43 / 3049 = 89.96万 有了这些人效的关键指标后，你就可以去对标你自己公司的人效数据
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