用数据讲故事4——HR的数据思维

作者阿拉耶识 2020-01-06 16:26 877

通过前面几个小故事的分享，我想不少读者，包括我自己，都对HR在数据的选取和使用方面有了一些心得和体会。本文作为本系列的结尾，想结合笔者的工作实际和之前阅读的人力资源数据分析相关书籍，分享一些心得体会和重点概念。

一、相关关系和因果关系

什么是相关关系，什么是因果关系？这是HR在开展数据分析前需要搞清楚的。

一个非常简单的例子是：数据显示，溺水人数和冰淇淋的销量成正比，但是通过禁止冰淇淋销售，就能够降低溺水事件吗？正常思维的人，都知道不是的，真实的原因是，夏天游泳的人增加，溺水的人自然增加，而与此同时，买冰淇淋的人也增加了。

数据分析关注相关关系，而不是因果关系，草率做出决定，是非常危险的。

所以，笔者对数据繁杂的人力资源仪表盘持保留态度。人力资源仪表盘数据众多，很难让领导者一眼看清楚状况；撇开这个不说，里面的陷阱也是非常多的，比如，数据显示敬业度降低，离职率提升。但是仅仅凭借提升敬业度，就能够降低离职率吗？或许可以，但是也可能它们都源于第四季度非常糟糕的销售业绩，如果是这样，销售提升才是解决问题的真正方法。

二、数据分析在HR部门实施的关键是分析真正重要的问题。

1、应该提供真正需要的数据，而不是领导认为他们需要的数据。

2、同样，应该先决定到底解决什么问题，再去寻找数据；而不是对已有数据去开展意义不大的分析项目。

小结一下：

1、依据相关关系直接做出决策，是危险的；

2、仅仅关注人力资源数据，而忽视组织其他因素，往往不能得出正确的结论；

3、分析前想想目的是什么，解决什么问题。

三、数据分析常用的场景介绍——深挖一步！

笔者在之前的三篇文章中，从离职、薪酬调整、满意度等方面给出了一些应用场景。这里提供一些相关书籍上提到的例子：

场景一：年度员工需求预测

仅仅收集各部门的需求，然后汇总？有没有更加定量的编制管理办法呢？

1）初步考虑与员工人数相关性较大的变量，如销售额、资产投资额等；

2）收集尽可能多的数据；

3）分析相关性，将相关性较小的变量剔除掉；

4）进行回归分析，形成回归公式；（EXCEL即可完成）

5）根据明年变量情况，得出员工预测数量。

场景二：员工离职倾向性分析

如果说离职分析是事后的补救，那么可不可以通过数据分析方法察觉一个人的离职倾向，并提前做好准备呢？答案是可以的，这样在招聘时，就可以参考离职分析的结果，有的放矢的去筛选人才。

1）收集尽可能多的员工信息，比如年龄、专业、性别、学历、性格、各种胜任力素质、业绩考核情况等等；

2）将这些信息进行机器学习算法学习；（SPSS modeler即可完成，操作简单）

3）对于某个特定人员，可进行离职概率预测；

4）可通过重要性排序分析各影响因素的敏度（即某因素对离职影响的敏感程度）。

本文仅代表作者个人观点，不代表三茅网立场。如因内容、版权等产生的一切纠纷，将由作者本人承担。

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