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(jià)值。不少企業(yè)的人力部也已經(jīng)認(rèn)識(shí)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(lái)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(gè)。

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(diǎn)，更時(shí)髦的說(shuō)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(diǎn)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(bào)表和儀表盤：總簡(jiǎn)歷數(shù)、本月新增簡(jiǎn)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(jiǎn)歷新增數(shù)量的折線圖：

（示例數(shù)據(jù)，非真實(shí)）

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

只是簡(jiǎn)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(jiǎn)歷數(shù)已經(jīng)成倍增長(zhǎng)了，便不難得到觀點(diǎn)：今年的簡(jiǎn)歷總數(shù)大幅增加。

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

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

在整個(gè)校招期間，我們每天早上會(huì)發(fā)出一頁(yè)P(yáng)PT的數(shù)據(jù)報(bào)告，只有2-5張統(tǒng)計(jì)圖表，每天都不同；只展示近期成果、顯著變化等當(dāng)時(shí)最被關(guān)心、對(duì)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(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，沒有復(fù)雜的方法與專業(yè)的工具，但亦能推動(dòng)日常工作。

校招日?qǐng)?bào)，就是一個(gè)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(lái)不少益處：

• 入門無(wú)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(shí)際工作

• 在實(shí)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(dòng)提出數(shù)字化、數(shù)據(jù)治理的需求，并理解這些工作的價(jià)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：

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(gè)角度收集：

1.哪些決策是純憑經(jīng)驗(yàn)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(duì)哪些事情感到好奇？對(duì)哪些事情感到懷疑？

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

事實(shí)真的有那么好嗎？事實(shí)真的是那么差嗎？

比如前面校招的例子，可能你正為簡(jiǎn)歷比去年同期成倍增長(zhǎng)而高興，而只要再?gòu)恼衅笉徫坏木S度細(xì)看一下，可能你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，增長(zhǎng)其實(shí)主要來(lái)自某一類崗位的暴漲，部分崗位甚至是負(fù)增長(zhǎng)。

之后要對(duì)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(gè)假設(shè)：?jiǎn)T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(yàn)證你的假設(shè)，你需要找出過(guò)往積累的原始數(shù)據(jù)。可能是各種臺(tái)賬、問卷結(jié)果、測(cè)評(píng)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(shí)間，就不要使用他的每月平均下班時(shí)間來(lái)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(gè)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(guò)Vlookup函數(shù)匹配）。

要驗(yàn)證準(zhǔn)備離職的員工會(huì)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(qǐng)表和下班時(shí)間表。

整理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，你很可能會(huì)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(shí)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(dòng)化的工具來(lái)處理。

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

探索數(shù)據(jù)的過(guò)程，你可以先簡(jiǎn)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。

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(shí)間、加班時(shí)長(zhǎng)、遲到早退次數(shù)等）被稱為“度量”。

對(duì)于“維度”列，我們可以計(jì)數(shù)；

對(duì)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(jì)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(gè)變量之間的相關(guān)性

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

“時(shí)間”同樣是通常會(huì)拿來(lái)比較的維度，正入校招例子中的折線圖。

我們說(shuō)的“指標(biāo)”，也可以看成特定維度和度量的計(jì)算和組和。

這樣探索出來(lái)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(lái)有價(jià)值的觀點(diǎn)；然而更多時(shí)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(shí)間，與之前并無(wú)明顯區(qū)別；下班時(shí)間和提出離職并沒有明顯的關(guān)聯(lián)。這個(gè)有點(diǎn)反常識(shí)的結(jié)果也許令人失望，但我們同樣可以得出觀點(diǎn)：在判斷離職傾向時(shí)，也許不必考慮下班時(shí)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(cè)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(diǎn)

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(diǎn)。

大致三個(gè)步驟：

• 確定我們要展示的觀點(diǎn)，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(shí)際上要做一張好的圖表，有不少技巧。

你也許曾經(jīng)見過(guò)下面這張阿伯拉（Andrew Abela）圖表指南，但我們?cè)谶x擇圖表類型時(shí)，它未必是最優(yōu)解。

這部分內(nèi)容，如果大家有興趣，之后可以單獨(dú)做一篇分享。

五、形成報(bào)告和行動(dòng)建議

我們還需要將觀點(diǎn)、支撐觀點(diǎn)的數(shù)據(jù)圖表整合成一份邏輯清晰的報(bào)告，并基于觀點(diǎn)提出未來(lái)的行動(dòng)建議，進(jìn)行匯報(bào)，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(gè)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(dòng)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(dòng)制作探索分析所需的“大表”

• 自動(dòng)計(jì)算新觀點(diǎn)相關(guān)的新指標(biāo)，

我們?cè)谕ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)生新觀點(diǎn)時(shí)，很可能也會(huì)發(fā)現(xiàn)新的需要持續(xù)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)，讓系統(tǒng)來(lái)計(jì)算，加入到儀表盤中，能大大提升檢測(cè)的效率。

通過(guò)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(jià)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(guò)互動(dòng)式的圖表，幫助你找出數(shù)據(jù)特征、分享業(yè)務(wù)觀點(diǎn)；在人力數(shù)據(jù)分析的五個(gè)步驟中，均能帶來(lái)提升。我最近一直在學(xué)習(xí)Tableau，有機(jī)會(huì)可以跟大家再做分享。

希望每一位HR都能開啟自己的數(shù)據(jù)分析探索之旅！