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專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

蔣祎 Johnny
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2022-12-02 10:48
1287次閱讀

相信現(xiàn)在所有的HR都認(rèn)同,人力數(shù)據(jù)(People Analysitcs)可以被挖掘出新的價值。不少企業(yè)的人力部也已經(jīng)認(rèn)識到,有很多數(shù)據(jù)躺在電腦里,但未被充分利用。人力數(shù)據(jù)能用來干什么、該怎么用?很多HR卻充滿疑惑,并不清楚如何開始,從哪里開始。

Why?HR為什么要做數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)分析是為了更好地決策!

提升決策水平,是數(shù)據(jù)分析的目的,也是之前提到的數(shù)字化的三大目標(biāo)中最重要的一個。

Business analytics is the scientific process of transforming data into insight for making better decisions.商業(yè)分析是一個科學(xué)的過程,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成能提升決策的洞見。——《商業(yè)分析》
People Analytics consists simply of applying evidence to management decision about people.人力分析,是將證據(jù)應(yīng)用與關(guān)于人的管理決策。——Mike West《People Analytics for dummy》

決策需要的,不是羅列各種不同不癢的指標(biāo),而是方案建議。

建議的提出,應(yīng)該依據(jù)數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)的觀點,更時髦的說法,叫做“洞見”或者“洞察”(Insight)。

校園招聘中的例子

分析數(shù)據(jù),解釋數(shù)據(jù),得出觀點和建議,可能并不復(fù)雜。

招聘HR每天登錄招聘系統(tǒng),可以看到格式的報表和儀表盤:總簡歷數(shù)、本月新增簡歷數(shù)、應(yīng)聘者學(xué)歷等背景信息的分布、各階段人數(shù)的漏斗圖等等。

也包括這樣一張每日簡歷新增數(shù)量的折線圖:

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

(示例數(shù)據(jù),非真實)

我們能看到它有一些起伏,但我們能看出什么觀點,提出什么建議呢?我們需要結(jié)合其他數(shù)據(jù)和實際工作,進(jìn)一步分析:

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

只是簡單地加上了上年同期情況,就可以發(fā)現(xiàn)和上年同期相比,簡歷數(shù)已經(jīng)成倍增長了,便不難得到觀點:今年的簡歷總數(shù)大幅增加。

增加的原因,可能與我們吸取經(jīng)驗,提前布局了一系列推廣活動有關(guān)。

再標(biāo)注上各推廣活動的日期,結(jié)合其他數(shù)據(jù),我們可以看出各項活動對簡歷量的短期刺激作用;結(jié)合各項活動的成本投入,我們就能建議:哪些活動值得擴(kuò)大,哪些活動不應(yīng)該再做。

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

在整個校招期間,我們每天早上會發(fā)出一頁P(yáng)PT的數(shù)據(jù)報告,只有2-5張統(tǒng)計圖表,每天都不同;只展示近期成果、顯著變化等當(dāng)時最被關(guān)心、對之后工作有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)結(jié)果,分享給相關(guān)人員。

這是人力數(shù)據(jù)分析的一個非常簡單的例子,沒有復(fù)雜的方法與專業(yè)的工具,但亦能推動日常工作。

校招日報,就是一個人力數(shù)據(jù)分析的小主題。

主題分析是我推薦HR走出的人力數(shù)據(jù)分析第一步,它能帶來不少益處:

  • 入門無障礙,用Excel透視圖和PPT已經(jīng)足夠做很多分析

  • 成果可見,分析的結(jié)論可以指導(dǎo)日常實際工作

  • 在實戰(zhàn)中,培養(yǎng)用數(shù)據(jù)思考、用數(shù)據(jù)講故事的思維和能力

  • 發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)缺失、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量等問題,主動提出數(shù)字化、數(shù)據(jù)治理的需求,并理解這些工作的價值。

How?如何完成一次HR數(shù)據(jù)專題分析

大致的流程步驟如下:

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

一、提出業(yè)務(wù)問題,進(jìn)行合理假設(shè)

人力數(shù)據(jù)分析,一定要回答HR管理中的問題、支持HR管理中的決策。業(yè)務(wù)問題,可以從這幾個角度收集:

1.哪些決策是純憑經(jīng)驗甚至拍腦袋的?

2. 工作中,你缺少哪些數(shù)據(jù)結(jié)論給自己撐腰?

3.自己的工作方向、方法是否正確?

4.你對哪些事情感到好奇?對哪些事情感到懷疑?

常懷好奇心和質(zhì)疑精神,對于發(fā)現(xiàn)問題是非常重要的。

事實真的有那么好嗎?事實真的是那么差嗎?

比如前面校招的例子,可能你正為簡歷比去年同期成倍增長而高興,而只要再從招聘崗位的維度細(xì)看一下,可能你就會發(fā)現(xiàn),增長其實主要來自某一類崗位的暴漲,部分崗位甚至是負(fù)增長。

之后要對你的業(yè)務(wù)問題,提出假設(shè),為你的數(shù)據(jù)收集和分析提供方向。

比如,我想分析離職傾向,提出這樣一個假設(shè):員工提離職前下班走得更早。

二、收集、整理相關(guān)數(shù)據(jù)

為了驗證你的假設(shè),你需要找出過往積累的原始數(shù)據(jù)。可能是各種臺賬、問卷結(jié)果、測評結(jié)果等等。

通常原始數(shù)據(jù)的顆粒度越小越好(是解聚的),如果你有某員工具體的每天下班時間,就不要使用他的每月平均下班時間來分析。

當(dāng)你用Excel透視表做探索和分析,你的透視表需要基于一張二維表。二維表就是類似員工信息表那樣的表,每一列都是一個字段(Field),每一行是一條記錄(Record)。

為了完成分析、看得足夠全面,你很可能需要將多張表合并成一張大表(通過Vlookup函數(shù)匹配)。

要驗證準(zhǔn)備離職的員工會提前下班的假設(shè),你至少需要合并離職員工信息表、離職申請表和下班時間表。

整理數(shù)據(jù)的過程中,你很可能會發(fā)現(xiàn),此前的數(shù)據(jù)是有缺失的。有多少數(shù)據(jù)就先做多少分析,這不是我們止步不前的理由。

你可能發(fā)現(xiàn)Vlookup并不順利,各張表的業(yè)務(wù)口徑、格式都有很多不同。這些都是需要整理和轉(zhuǎn)換的,花在清理數(shù)據(jù)的時間很可能比分析數(shù)據(jù)還要多多,但這是必須的,也是值得的 。

確定各張表的業(yè)務(wù)口徑,記錄下轉(zhuǎn)換邏輯,之后考慮用自動化的工具來處理。

 

三、探索數(shù)據(jù)特征、發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)觀點

探索數(shù)據(jù)的過程,你可以先簡單理解為制作Excel透視表,并嘗試不同的行、列、值、篩選條件組合,看看能不能發(fā)現(xiàn)一些特征。

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

透視表基于的大表中,定性的列(姓名、部門、入職年份等)被稱為“維度”,定量的列(下班時間、加班時長、遲到早退次數(shù)等)被稱為“度量”。

對于“維度”列,我們可以計數(shù);

對于“度量”列,我們可以求和、求平均值、最大值、最小值、方差等。

除此之外,我們用Excel計算或作圖,嘗試發(fā)現(xiàn)“度量”的一些其他的數(shù)學(xué)特征,比如:

  • 分布情況(集中或分散)

  • 異常值

  • 周期性

  • 多個變量之間的相關(guān)性

之后,我們根據(jù)不同“維度”,再來細(xì)看,比較差異,發(fā)現(xiàn)特征;例如從部門維度來看,不同部門的人均下班時間差異大不大,不同部門的下班時間方差差異大不大。

“時間”同樣是通常會拿來比較的維度,正入校招例子中的折線圖。

我們說的“指標(biāo)”,也可以看成特定維度和度量的計算和組和。

這樣探索出來的結(jié)果,可能與你的假設(shè)相同,也有可能與你的假設(shè)相反,這都可以給你帶來有價值的觀點;然而更多時候,你的嘗試可能并不能發(fā)現(xiàn)什么特征或規(guī)律。

例如,我們發(fā)現(xiàn),疫情后,離職員工在提出離職前后的下班時間,與之前并無明顯區(qū)別;下班時間和提出離職并沒有明顯的關(guān)聯(lián)。這個有點反常識的結(jié)果也許令人失望,但我們同樣可以得出觀點:在判斷離職傾向時,也許不必考慮下班時間的變化了。

在這一階段,你也可以嘗試更高階的分析方法,比如聚類、線性回歸、預(yù)測算法甚至機(jī)器學(xué)習(xí)算法;當(dāng)然這也需要更專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具。

 

四、可視化數(shù)據(jù),展示觀點

制作圖表,可以讓讀者更容易理解我們發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)特征,從而更容易接受我們依據(jù)數(shù)據(jù)特征提出的業(yè)務(wù)觀點。

大致三個步驟:

  • 確定我們要展示的觀點,和讀者/聽眾

  • 確定要展示的數(shù)據(jù)特征

  • 選擇合適類型的圖表

  • 優(yōu)化圖表中的元素

雖然Excel可以一鍵插入“推薦的圖表”,但實際上要做一張好的圖表,有不少技巧。

你也許曾經(jīng)見過下面這張阿伯拉(Andrew Abela)圖表指南,但我們在選擇圖表類型時,它未必是最優(yōu)解。

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這部分內(nèi)容,如果大家有興趣,之后可以單獨做一篇分享。

五、形成報告和行動建議

我們還需要將觀點、支撐觀點的數(shù)據(jù)圖表整合成一份邏輯清晰的報告,并基于觀點提出未來的行動建議,進(jìn)行匯報,作為決策的參考依據(jù)。

人力數(shù)據(jù)分析探索與HR系統(tǒng)

回顧五個步驟,不難發(fā)現(xiàn),人在探索數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)、提出建議中的作用似乎難以被自動化工具替代。但HR系統(tǒng)任然能起到重要的作用:

  • 提供規(guī)范的原始數(shù)據(jù)

  • 自動制作探索分析所需的“大表”

  • 自動計算新觀點相關(guān)的新指標(biāo),

我們在通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生新觀點時,很可能也會發(fā)現(xiàn)新的需要持續(xù)監(jiān)測的指標(biāo),讓系統(tǒng)來計算,加入到儀表盤中,能大大提升檢測的效率。

通過專題分析發(fā)現(xiàn)的指標(biāo),組成的儀表盤,也比不痛不癢的“常用指標(biāo)”更有工作指導(dǎo)價值。

人力數(shù)據(jù)分析探索與BI(商務(wù)智能)

BI(商務(wù)智能)軟件可以通過互動式的圖表,幫助你找出數(shù)據(jù)特征、分享業(yè)務(wù)觀點;在人力數(shù)據(jù)分析的五個步驟中,均能帶來提升。我最近一直在學(xué)習(xí)Tableau,有機(jī)會可以跟大家再做分享。

專家團(tuán)|蔣祎:跬步千里,從專題報告開始,做人力數(shù)據(jù)分析

希望每一位HR都能開啟自己的數(shù)據(jù)分析探索之旅!

 

本文來自微信公眾號“JohnnyHCM”(ID:CloudHCM),作者:蔣祎,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

資深作者蔣祎 Johnny
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