人才画像-如何进行行为分析与建模

人才画像的意义已经被大家所熟知与认同，但在不同行业、企业内部实践中，却会因不同的文化背景与战略要求，关注点和方法论各有不同，人才画像项目组在不同企业组织文化形态下，也各自应用开花，人力资源领域数据方向的沉淀和积累各不相同，组织管理模式的差异性也会导致对人才画像的理解上存在个性化的一些差异。

我们试着从人才管理的核心要素项上去理解，我们认为人才画像应该包含如下三方面的内容：结果、能力、行为；

我们认为优秀的人才标准，在组织文化环境下，应该具备如下路径：

我们进行人才画像，应该要从能力、行为、结果维度上去刻画人才的全貌信息，这是我们的思考框架，针对能力项，有冰山上的模型、有冰山下的模型，有的需要通过人事测评方式来获得，有的可以通过大数据的手段来量化构建，不同的手段都在做同样的一个事情，就是人才标准的量化描述；

人事测评的机构比如SHL，有专业的测评模型来量化冰山下的人才特质与管理信息，而大数据的手段则更多依赖各企业积攒的数据资源，以及在企业文化理念中如何进行匹配衡量。

以大数据的行为分析路径为例，我们看个体行为如何聚类成组织的行为，进行影响组织的效能：

企业积累的员工相关的基础数据，我们可以分为日志类数据和内容类数据，而数据本身沉淀了业务的各类操作和应用场景，我们需要从数据中提炼行为事件，进而还原工作场景，进而分析组织行为背后的动机是什么，并对行为进行理解，从而对人才的行为表现做出解读和刻画；

针对行为，我们可以归纳为三类行为：

员工与员工的行为关系、员工与社群之间（团队、部门、组织、其它各类群体）、员工与内容实体（文章、消息、新闻、组织舆情）等之间的关系；

如何理解这些行为关系，需要我们从动机分析的角度去刻画

针对工作场景和行为之间的关系，我们需要从组织行为学的角度进行场景的归纳和提炼，对员工进行标签化：

如何进行人才标签构建？可以采取5W1H/5W2H/6W2H的方法

1、哪些是基础性行为（比如产品行为、用户行为）

理解基础行为、分析行为内容、对行为进行挖掘、对内容进行分类，分类时需要结合场景、分析场景下的行为特征

2、工作场景

事件发生的上下文、什么情况下需要做什么事情

3、标签提炼

关注工作习惯、工作模式、行为偏好等

行为和场景的匹配方法：5W1H

标签提炼的方法：结合分析方法（比如行为分析、动机分析、其它分析方法）

（1）发现惯性行为模式、程序化或者组织化的行为模式、诉求类的行为

（2）个人惯性行为分析：使用频度、时段、偏好、内容

（3）群体差异分析

（4）程序化或组织化的行为模式挖掘

（5）诉求类的内容标签

（6）特定场景下的模式分析

（7）结合行为本身的特点分析

（8）其它：需要结合工作场景、内容分类、行为分类来构建