新常态下聊聊数据分析

作者涂熙更新于：2018-05-09 21:54 44864

内容来自 2018-05-11 打卡话题

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新常态下聊聊数据分析

大数据，大数据。现在网络报纸到处都在谈大数据，谈数据挖掘、谈数据分析。人力资源中很多时候也涉及到算，和数字也有关系。薪酬模块里会更多涉及到算、分析，怎么才叫做数据分析呢？

所有的HR一直都想做分析，想用数据说话。例如之前做过的月度分析、季度分析。对于人力资源的一些指标都会有涉及。但再仔细想想，我们的数据分析似乎总是停留在人力资源的指标上。例如说到用数据说话，始终提到的数据就是人力资源工作中需要列出的各种率，招聘的就是配置率、流失率，组织发展的就是人才内部流动率、核心人才保留率，薪酬就是谈人工费用率。停留在人力资源范围内，解决问题始终是人力资源应该解决的问题，只停留在人力资源的范围里，只对着这个就事论事，结果就无意义。如果能将各种人力资源的指标和费用扯上关系，效果就大不相同了。

那天有个网友说起自己的工作，说自己部门有一主管对新人不珍惜。随便招人，人来人往。让HR累的要死，辛苦不说，心情还特别郁闷。而且总是展示数据，但依然无用。提到展示的是什么数据，无非又是流失率。HR说辛苦就辛苦点，但是总这样感觉很没意思。其实就差一步，将各种率转化成费用肯定展示出来的效果不同。所以我们日常要多学习一些财务方面的知识，将人力资源的工作和财务指标相结合，真正了解到人力资源对公司营收方面的影响。具体的可以参考下表。

人才流失率分析	点评
人才流失率为15%	只知道流失率为15%，也没有区分哪类人群流失率偏高，核心人才流失率多少、行业内的流失率达到多少，竞争对手的流失率达到多少都不知道
人才主动流失率15%，其中1%是高绩效人员。失去一个高绩效人员，培养成本和接替成本为30万元，项目费用损耗5万。	开始分析隐含成本及损耗，如果尽早发现，做好人才梯队建设，实现人才无缝链接，人才的流失带来的损失可以降低。

另外对于数据分析，我们是希望通过分析找到解决问题的的思路和方法。而不是说不断的找出问题，但却没有解决方案。所以可以从工作流程中的每一个环节进行数据的追踪和挖掘可以找到一些思路。适合业务流程比较规范同时涉及多个环节，管理者需要追踪各环节的转化情况。例如招聘的各个环节从简历筛选开始到最终的人员入职，其中有不少的环节，而每个环节都有数据。如果某一次人员入职率下降，可以从前期的每个环节找出原因，最终可以解决问题。

记得前不久有一个同事说起他所负责产品的问题。他负责的是会员卡产品，发现最近一段时间的激活率下降。就是说办会员卡的人没减少，但办了都没有用。刚开始他的思路就死盯住是不是选择的目标办理客户出现了问题，不断的考虑是不是选择的目标人群出了问题。但找来找去也没找出解决方法。后来他换了一个思路，从会员卡激活的整个流程入手，在每一个环节找到相应的数据，最终发现是负责帮助客户激活的销售人员是新入职不久的员工，所以导致发生了数据的下降。从这个事情其实我们可以发现什么呢。当遇到需要解决的问题时候，首先要明确分析目的和内容，然后将相关的数据进行收集和整合同时进行处理，找出问题的所在。现在很多企业都会开始利用数据分析来解决问题，处处都是用数据说话。

作为HR怎样才可以用好数据，先要做好数据的处理工作。最常用的还是EXCEL这个工具，既可以做一些基础的统计分析，还可以做一些展示。

例如前面提到的流失率分析，我们常常会看流失的人员是处于什么司龄（入职公司的时长）段的，如果是销售人员，还会关注销售业绩如何。将这些数据集中起来之后，再进行分析和挖掘。那如何处理人员的司龄情况呢？就有一个非常简便的函数可以帮助计算。司龄（以月为单位,是指截止到统计时间为止，员工在公司工作的时间）：=12*DATEDIF(“开始日期,"结束日期 ","d")/365

举个例子，我们经常需要根据入职时间来计算司龄及范围，例如我们是2013年5月13日统计的，使用12*DATEDIF(A2,"2013-5-13","d")/365，就可以直接计算出司龄，记得输入日期要按日期类型的统一格式进行就可以了。只要把公式快速地输入到单元格里，一拖动鼠标就出现了员工的司龄。

再例如我们日常经常会统计入职3个以内、3-6个月以内或6-12个月等等的员工。计算司龄段的时候用 IF(条件是什么,成立结果,不成立结果) 可以相当快速地算出来。直接可以用