人力资源分析是新的大趋势，以下是你应该了解的原因
- 人力资源分析是新兴的趋势 - 了解人力资源分析的原因是必要的
关于人力资源数据分析
人力资源数据分析可以定义为利用人力资源数据进行工作，并将其转化为数据驱动的可行性见解，以改善业务方式的过程。
人力资源数据分析（也称为人才分析或劳动力分析）是一种深度数据驱动、基于证据的数据分析流派，专业人士被赋予使用数据科学概念、实施数据模型和可视化数据以推荐可行性见解的任务。简单来说，人力资源数据分析是从提取到与业务沟通的端到端数据生命周期，但是应用在人力资源数据上。
在这个时代，人力资源数据分析对组织至关重要，因为现在比以往任何时候都更能够通过其员工来决定组织的成败。人力资源数据分析与员工对业务目标、使命和目标的影响以及评估人力资源倡议的效果有关。
人力资源数据分析不是一个小而封闭的团队；相反，它将整个组织纳入其中，发挥着推动劳动力战略的关键作用。
为什么需要人力资源数据分析？
现在有超过70％的公司表示他们认为人力资源数据分析是一项高优先事项，然而只有8％的组织报告称他们拥有可用的数据，而只有9％的公司认为他们对推动业绩的人才维度有很好的理解 – 这是更多公司考虑人力资源数据分析的机会！
如今，组织面临的是劳动力、工作场所和工作世界的根本性变革。在这个变革时代，未来组织的组织形式已经到来，人才招聘和员工体验是业务关键绩效指标的重要因素。
数据与人之间的相互作用出于很多原因看起来很有前景，但主要原因是：
- 人力资源数据分析的原材料已经存在于公司中 – 人力资源跟踪、存储和维护一切
- 大部分数据随时间不会改变 – 个人的事实，如种族、性别和工作经历，并不经常改变
- 人力资本是业务的增值资产，可以为您节省资金或使您损失业务
对于那些擅长分析人力资源数据、优化人才管理和组织绩效、研究人类心理并将其与员工体验相关联的人来说，人力资源数据分析正适合您！
一天的人力资源数据分析师生活
人力资源数据分析师负责理解、分析、执行和解决业务和人力资源方面的问题，并识别现有和新的劳动力机会。
人力资源数据分析师的日常工作与其他数据分析师基本相同，不同之处在于所处理的数据 – 人力资源分析师处理人力资源数据，包括但不限于：
- 人才招聘
- 离职率（员工离开公司的速度）
- 员工名册
- 员工情绪
- 员工保留和参与度
人力资源数据分析师负责领导数据模型、工具和程序的设计、开发和实施，统计分析、定量和定性研究以及预测建模，以推动发现和表达对业务的人力资源影响和见解。
人力资源数据分析作为领导者的高级分析支持/资源，可以帮助他们进行头脑风暴并创建有效和高效的人才战略。
成为一名人力资源数据分析师需要什么？
- 基本的分析工具 – 熟练掌握从数据提取到数据可视化的端到端数据生命周期，使用SQL、Python、R、SAS、Qlik、Tableau、Power BI、Microsoft Excel、Alteryx等工具，并对数据库架构有良好的理解
- 商业敏锐度
- 良好的沟通和人际交往能力（带有一点幽默感）
- 用数据讲故事 – 创建和进行信息性演示，以推荐和影响决策
- 能够通过以外部视角思考问题和创新常规流程来解决复杂问题
- 能够在最复杂的情况下独立工作和团队合作，几乎不需要指导
- 能够为业务解释数据 – 运行预测模型很容易，但让业务理解其含义才是真正的难点
- 咨询技能 – 问题定义、假设建立、项目管理、解决方案开发、变革管理、利益相关者管理等
- 建立人际关系网络 – 从现实世界中获得脉搏检查
- 有心理学背景？那就去赚钱吧！
人力分析的作用是什么？
- 人员情况：向相关的受众提供员工数量、人才结构、人口统计学、流失率、人才招聘漏斗等关键人力资源指标的高层次概述
- 流失与离职：提供有关离职、内部调动、角色转移（横向和晋升）、新员工/高绩效员工离职、自愿或非自愿流失的见解
- 人员构成：提供对员工进行分类，包括领导、部门、经理级别、职位等的整洁洞察，涵盖内部和合同制员工
- 人员利用：展示现有员工的人才结构，包括内部和外部招聘、晋升和终止的人口统计信息，并确保公平的薪酬方案
- 人才招聘漏斗：展示候选人在申请过程中进展到人才阶段的人才结构
- 公平的工作场所：致力于员工保留和参与，并解决理解员工体验的驱动因素以创造愉快的工作场所的需求
- 提高招聘机会：分析候选人在招聘过程中从申请到录取信的花费最多时间的地方，并确定机会和改进的领域
- 成本效益：通过预测谁将离职来节省资金
- 员工情绪：通过脉冲调查测量员工情绪，并将假设与调查结果进行测试，确定机会和改进的领域
这就是我对这篇博文的全部内容了。谢谢你的阅读！希望你觉得它很有趣。请在评论中告诉我你在讲故事方面的经历，你在数据方面的旅程以及你在2023年的期望！
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祝你数据分析愉快！
Rashi是芝加哥的数据分析专家，热衷于分析数据并创造数据故事以传达洞察。她是一名全职医疗保健数据分析顾问，并在周末用一杯咖啡写博客…
