学数据分析让你的职场更加有价值（这才是HR数据分析）

学数据分析让你的职场更加有价值（这才是HR数据分析）公司员工性别比例、工作年限、地区分布、学历水平等等，数据精确，且配有图表。最常见的所谓数据分析的模板，可能就是下面这样：多少HR的数据分析最后都变成了罗列数字不管公司有没有数据分析的岗位，很多HR都会有数据分析的工作任务。不同水平的HR，总是交出不同层次的“答卷”。

职场有一个硬规则：用数据说话。

这条规则在人力资源领域同样适用。最近几年在各大公司火爆的岗位：HR Analytics，就是最好的证明，很多公司高薪招聘人力资源数据分析岗位，却仍然是打着灯笼也找不到合适的人才。

原因很简单：人力资源数据分析，是HR最稀缺的能力之一。

01

多少HR的数据分析

最后都变成了罗列数字

不管公司有没有数据分析的岗位，很多HR都会有数据分析的工作任务。不同水平的HR，总是交出不同层次的“答卷”。

最常见的所谓数据分析的模板，可能就是下面这样：

公司员工性别比例、工作年限、地区分布、学历水平等等，数据精确，且配有图表。

如果这是一位实习生交出的数据分析表，值得表扬；但如果这是一位工作多年的HR给出的数据分析，那这位HR的水平就堪忧了：

就拿性别比例来说，男性44.44%，女性55.56%，这样的数字，让实习生就能统计出来，为什么高薪聘你来做？ 这样的数字统计出来了，到底代表了什么呢，好还是不好？性别比例背后的意义，是要老板自己猜吗？

只有数字罗列，没有分析，这样的数据不要也罢。

02

所有的数据分析

都应该有驱动业务的价值

人力资源的数据分析，应该是通过数据获取有关组织和人才的信息，对企业在组织和人才上未来可能产生的问题进行预测、预警、预判，并据此向业务部门提出决策建议。

换句话来说，数据分析的目的还是发挥价值，对企业有用。

仍然拿上面的性别比例来说，并不是根据比例得出“男女平衡”就够了，仍然需要更多数字背后的分析：

男性44.44%，女性55.56%，到底是好还是不好？同行业优秀的企业男女比例是怎样的？如果这个比例不科学，那通过什么样的方式达到最优比例？

真正的数据分析是要通过数据分析，找到问题，形成方案，采取行动，反馈评估，这样的一个闭环的过程。

从这个角度看，很多HR的数据分析还停留在最初的水平，不能发挥出工作应有的价值。

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