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 在人力资源的数据分析里，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！
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...人力资源的数据分析的逻辑是一个数据聚焦的过程，对数据的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 在人力资源的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
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的数据范畴内，对人力资源的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...这个层面的分析是基于第一个层面数据的汇总和建模，能够通过数据来判断公司人力资源的健康程度 三：企业业务战略发展 这么层面是在第二个层面的基础上，从公司业务和战略角结合人力资源数据进行数据的分析，这个层面需要...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
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...在这个薪酬调整的过程中，对我们来说比较困难的是外部薪酬数据的获取，一般情况下，我们外部薪酬的获取都是购买第三方公司的薪酬数据分析报告，但是这个相对来说比较的贵，所以有同学就提出来，哪里可以的免费的获取市场的薪酬数据...在这个报告里会涵盖当地城市的各个行业各个岗位，并且会给出市场的各个分位值的数据。我们拿到这个报告后应该如何的结合自己岗位内部的数据来进行数据的分析呢。...，通过这个模型我们可以分析每个岗位在市场的一个薪酬数据分布，有多少人的薪酬数据大于市场50分位，占比如何，就可以判断这个岗位的市场竞争力。...所以当我们拿到市场的薪酬数据后，就可以通过这些数据模型来应用做数据分析，通过数据模型的形式，来做薪酬的数据可视化的呈现，从而为薪酬的调薪做参考。
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在人力资源的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...人力资源的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
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的数据分析。...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，人力资源的数据分析和零售，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上进行人力资源的数据分析，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的数据分析。...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。 ?
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。
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。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注...，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。...比如下面这组数据，是两个产品每个月份的质量，我们通过函数算出平均值和中位值和极差数据。...，这个算出来的数据就是方差的数据。...标准差在人力资源的绩效分析上会大量的应用，分析每个员工的年度的绩效稳定性数据。所以在人力资源的数据分析中，我们还是需要学习一些统计学的基础概念。
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。
在这样一个大数据时代，人力资源的从业者已经意识到了数据分析应用在人力资源行业的重要性，并且已经有很多的HR开始在实际的工作中应用数据分析和业务部门进行沟通交流，用数据分析去支持驱动业务的发展。...但是HR在进行人力资源数据分析的学习过程中，对人力资源的数据分析的认知还是有一定的偏差，很多HR对于数据分析还有很多的误解： 1、数据分析很复杂，我学不会 HR对于数据分析的理解认为数据分析是一个专业的岗位...我相信以上3点是很多HR在接触人力资源数据分析或者在学习人力资源分析时都会产生的误区，那真正的人力资源数据分析是什么样的呢，我们通过一个案例来和大家做个阐述。...所以对人力资源数据分析正确的定义是： “ 数据分析的目的是把一堆无序的数据信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。...作为人力资源行业从业者，我们应该如何的进行人力资源的数据化转型，用数据去支持人力资源决策，用数据说话，用数据去驱动公司业务和战略
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。...在人力资源的数据分析中，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。
在人力资源的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，在进行人力资源的数据模型构建中，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。...在数据分析中，我们常用的方法是通过数据透视表来构建数据之间的关系，然后再通过数据透视图来做数据的可视化，所以就要求我们的数据分析标准表是一张标准的可以做数据透视的表。...，降低的人力资源的工作效率。
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和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...9、业务数据表和人力资源表的数据关联 要对业务数据表和人力资源的表做分析，很重要的一点就是我们要把所有的人力资源的表和业务的表做关联，这个时候就会用到POWER BI 来做数据的关联，我们通过员工编号把业务的绩效表和人力资源的各个表做关联...，然后就可以通过人力资源任意一个模块的字段和业务的字段组合进行数据分析或者进行数据建模。...所以作为一个HRBP要学会业务数据和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的数据标准表，如何的把人力资源的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
在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。...阶段一、人力资源数据分析基础和数据建模 这个阶段主要是帮助入门级的HR 掌握最基础的数据分析技能，和数据可视化，数据建模，这些都是后期各个模块数据分析的基础，在第一个阶段根据学习目的我们安排了以下的学习内容...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，比如中位块...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。
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...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的数据分析...对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，懂数据的分析流程。
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的分析，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
今天来和大家分享使用 PowerBI 快速构建员工流失率与绩效分析案例的故事。该商业故事来自 IBM 的虚拟案例。Zebra BI 给出了一个示范。...下面与大家分享可以从哪些角度来分析管理人力资源的这方面内容。 开始 对人力资源的分析，这里分成 5 个板块：组织结构，薪酬规划，统计分布，招聘，离职。 下面依次介绍。...离职管理 最后新陈代谢的最后环节，对离职的管理也要合理，不仅要确保高绩效的员工不能轻易流失，对人才流失要做分析；同时，也要有倾向性的管理正常流动，确保新鲜血液得以进入。...如下： 一部分，要通过正常的合同到期来确保有正常流动人员的机制，而不必介入裁员机制；另一部分，对于非合约到期而离职的人员，要分析其原因。...总结 通过模拟 IBM 某领域人力资源的案例，可以看到：企业需要一个坚实的人员系统，数字化的系统有助于清晰的看出目前组织的问题。这对广大 HR 小伙伴来说，有了很不错的一个参考。我们下个业务故事再见。
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
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年的数据做分析对比。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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