人力资源分析

人力资源分析是使用数据为组织内与人员管理相关的战略和决策提供信息的过程。它帮助人力资源团队分析他们的效率并确定改进和发展的领域。

其主要成果是使人力资源专业人员能够衡量人力资源计划和项目的成功。

人力资源分析的使用在人员管理中有所增加（部分原因是混合和远程工作的广泛采用）。它依赖于使收集和分析与人相关的数据更易于访问且更具成本效益的软件工具。

人力资源分析与人员分析

人力资源分析是指专门查看涉及人力资源团队的指标、数据和 KPI 的流程。

人员分析是指分析与公司员工相关的数据以衡量人员举措是否成功的流程。

尽管有相似之处和重叠之处，但不应将两者等同起来。

为什么人力资源分析很重要？

衡量贵组织人力资源工作的有效性至关重要。此外，随着工作的日益分散，设计有效的人员管理策略变得更具挑战性。

人力资源分析使人力资源专业人员能够获取与人力资源相关的数据，并使用它来衡量团队和项目的成功。凭借从他们的分析中获得的洞察力，人力资源领导者可以以数据驱动且主观性较低的方式进行决策。

以这种方式优化人力资源管理会带来更多可操作的见解和更好的决策，进而带来更好的业务成果和更高的盈利能力。

人力资源分析可以帮助：

了解员工流动率
优化招聘流程
改善新员工入职
观察员工生命周期中的模式
确定最佳人才管理计划
提高员工保留率

人力资源指标示例

在 HR 分析中观察到的典型指标是：

招聘时间
每次雇用成本
周转率
损失率
旷工
每个员工的收入
员工敬业度
人均人力资源成本

人力资源分析是一个持续的过程

要确保组织内的 HR 分析流程成功，首先要清楚了解它们的工作原理。

人力资源分析遵循一系列步骤，这些步骤在每个分析周期中重复进行。

数据采集

如上一节所述，人力资源分析依赖于特定指标和数据集，这些指标和数据集通常已经收集在贵公司的HRIS（人力资源管理系统）和其他数据源中。

第一步是收集跟踪关键指标所需的数据。

随着公司的发展，手动数据收集和组织方法很快变得无法扩展。大数据集是信息的宝库，但它们必须整齐且结构合理才能释放其价值。

收集数据时要考虑的重要事项：

数据源
数据收集方法
员工数据集
数据存储（Excel、共享电子表格、Notion）
数据可视化（例如仪表板）

数据分析

此阶段可帮助人力资源专业人员发现衡量数据时出现的模式或趋势，并使用它们来确定下一步、建立新基准或发现人力资源部门必须克服的挑战。

应用数据分析结果

该过程的最后一步涉及 HR 团队定义和应用解决方案或改进通过使用分析工具和分析得出的结果。

人力资源分析的四种方法

与大多数其他形式的数据分析一样，人力资源分析可分为四种类型。人力资源领导者必须了解哪种类型最适合他们的劳动力分析需求，以确保利益相关者知道期望什么以及如何分析结果。

这些分析方法并不相互排斥。相反，它们可以被视为应用于相同数据集的不同复杂层和细节处理。

描述性的——发生了什么？

描述性分析依赖于过去的数据来创建事件摘要。它是最简单和最常见的数据分析形式。

描述性分析结果的示例可能包括：

周转率的变化
员工敬业度的变化
入职持续时间的变化

为了执行描述性分析，人力资源团队将查看来自以下来源的数据：

仪表板
报告
回顾

诊断 - 为什么会发生某些事情？

诊断分析比描述性分析更深入——其目标是使用相同的数据源了解描述性分析中观察到的趋势背后的原因。

人力资源团队将交叉引用不同的数据以发现模式或异常，并解释它们以得出结论。

诊断分析结果的示例可能包括：

确定模式之间的相关性
确定模式或异常的原因
确定异常的潜在原因列表

预测——会发生什么？

与社交媒体算法一样，预测分析从过去的结果和模式中获取数据，以尝试预测未来的结果。数据质量越高，您的预测就越准确。

预测性人力资源分析可用于确定以下方面的变化：

员工业绩
每次雇用成本
损失率

规定性——为什么会发生某些事情？

规范分析是最复杂的数据分析形式，因此也是最不常见的。它涉及使用自动化技术、人工智能和机器学习来不断解析新数据、分析数据并提出最佳行动方案。

规范性分析应该解释机会和风险（以及如何增强或减轻它们），而不是简单地预测结果。该方法不断更新其结论以匹配不断变化的信息。