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9种常见的HR数据分析方法858385,com正版挂牌

作者:admin 文章来源:本站原创 发布时间:2019-11-19 点击数:

  一个数据本身是没有任何意义的,只有在把它和其他数据放在某个场景下做对比,我们才能真正发现它的意义。

  我以前在汽车行业,公司每年的销售增长率在20%上下。这个增速到底高还是低?跟互联网行业的发展相比当然是偏低,但是如果你考虑到我们公司所在行业年增长率也就10~15%,那20%就是一个相当不错的成绩了。

  再举个例,现在接近年底了,负责薪酬的HR都在做自己公司下一年工资增长幅度的预测,这个时候你也需要把自己的数据去和行业相对比,而不是单看自己公司期望比例,这样才知道自己处于市场的什么地位。

  时间上的对比又分两种:本月的数据和上月相比,叫环比;本月的数据与去年同期相比,叫同比。空间上的对比也分两种,一种是和外部比较,一种是内部部门之间互相比较,拿自己公司离职率去和行业离职率做对比,属于前者;各部门之间的离职率对比,属于后者。

  当手上有了数据,首先想到的能够拿它去和哪些数据做对比。正是在这种不断的反复对比之下,数据才会凸显出自己所蕴藏的意义。

  细分分析帮助我们把数据分解到颗粒度更小的维度,从而更容易看清事情的本质。假如公司的年离职率达到了10%,超过行业5个百分点。现在想分析这10%的高离职率究竟是如何造成的,我们可以将数据进行各种细分,细分维度可以包括离职原因、绩效、司龄、年龄、部门、薪酬、级别、籍贯,等等。

  再举个例,在招聘中,我们经常需要分析招聘工作的效率。我们可以根据候选人的数据来划分为渠道、费用、年龄、学历、周期等等不同维度进行细分。

  有一家处于快速成长期的公司,每年有大量的招聘。为了确保招聘流程的高效,HR把招聘流程分解为10个关键节点,然后依次统计每个候选人在各节点之间所花费的时间,从而可以迅速发现流程中的症结,便于及时采取行动,提高效率。

  做细分分析的时候,每次只能看到数据的一个维度。比如做离职分析时,选择离职原因,就只能看到每个员工的离职原因;选择绩效就只能看到每个离职员工的绩效。

  如果我们希望把不同的维度结合起来比较,比如:高绩效的员工一般都是因为什么原因而离职的,此时就需要用到交叉分析。

  Excel表格上的原始数据一般都是按照单一维度来呈现的,“数据透视表”这个功能就可以很好地帮助我们实现交叉分析功能。有人曾经夸张地说,Excel的核心功能无非只有两个:一个是V-lookup,另一个就是数据透视表。对数据透视表不太熟悉的同学,可自行百度。

  如果数据是来自不同的时间段,此时通常要做的是趋势分析。你也可以把趋势分析理解为时间维度下的对比分析。

  昨天,美国的财经电视台CNBC发了几张图表来总结中国自建国以来70年所取得的经济成就,里面主要使用的就是趋势分析。其中一张图表分析的是中国进出口贸易总额所占GDP比例的情况:

  通过这张图,我们不难看出:进出口贸易在中国经济总量占比中一直呈现上升趋势,在2007年前后达到峰值,占GDP的64.48%。之后,该比例有所下降,目前占GDP的40%左右,这从另一方面也说明我国的经济结构更趋合理。

  从中可看出:客服类岗位的招聘天数下降明显,而运营和销售类岗位的天数都呈上升趋势,858385,com正版挂牌,其中销售类的趋势尤为明显。从HR的角度来分析,我们就需要重点关心销售类岗位,解决其耗时上升的问题。

  模式分析和趋势分析类似,也是看数据的变化趋势或形态,所不同的是这里没有时间维度。

  下图是某公司给一名员工做的360度考评得分表。左边是对员工进行考核的各个维度,右边的彩色线条代表各个不同同事的打分。打分靠左意味着分数偏低,靠右意味着分数偏高:

  从这张图表中,我们不难看出打分结果数据整体呈现出的一种模式:在“创新”和“选拔与发展他人”这两个维度,几乎所有的打分者都认为该员工在此项能力上表现偏低(和其他能力相比),而在“诚实正直”这个维度上,几乎所有人都认为该员工表现偏高。

  因此,如果从该员工的角度来分析这份报告的结果,也许可以忽略每个打分者的具体打分结果,但他明显需要重视那些所有人都给出低分的维度,比如“创新”。

  什么是观点或假设?就是人们对某件事物形成的一种意见,它是与事实相对立的。我们在做数据分析前,收到别人的意见时应该先把它当作观点或假设来对待,而不是当作事实。

  举个例子,业务经理告诉你说员工工资过低,需要加薪挽留员工。如果你把这件事当作事实,就会开始琢磨公司还能拿出多少预算、需要把这笔预算花到哪些人身上才能更好地挽留员工。

  但是,假如我们首先把这个当成一个观点或假设,接下来一步正确的做法就应该是收集与这个观点相关的数据和指标,再进行分析,最终通过分析结果来印证或推倒推到该观点,并提出后续行动方案。

  因此,在前述案例中,尽管业务经理的观点是希望加薪,但是最终通过分析会发现导致员工离职的原因不仅仅是薪水,还可能涉及到公司文化、领导者风格等因素,后续采取的行动也就更能有的放矢。

  不过,做相关分析的时候要小心一点,就是寻找的数据需要尽可能互相独立。之前有人提到,想分析员工奖金和公司绩效之间的关联性,看是否高奖金带来了高绩效。这样分析会有问题,因为奖金系数本身就是根据绩效来计算的,两者之间当然是一种强关联。为了实现以上目的,倒是把员工基本工资和公司绩效放到一起分析,更合理一些。

  做数据分析的目的是希望找到表面现象下面的原因,从而找到解决问题的正确途径。

  回归分析可以被看作是相关性分析的延续,它也是数据分析中最为重要的方法之一。

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