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有些HR小伙伴做了数据分析后，给出建议并不能推动落地，或者以为给出建议就万事大吉，这并没有形成完整的闭环。
数据分析要有意义，必须形成闭环。
下面我们来看一下为什么数据分析形不成闭环。
得出不是结论的结论，这种情况要么是摆数字，要么是客观数据+主观结论，分析结果并没有意义，这样并不能推动落地。
例如：
今年员工离职人数占比如下。
如果没有后续的建议，这只是摆数字，至于后续怎么办，你们去解决吧。
如果有建议呢？也是需要看情况。
（1）领导原因、薪酬原因和管理原因占比达到70%，所以明年重点做好领导管理、调整薪酬、提升管理水平。
这是“就事论事”型的建议，就像你去问别人我怎么才能挣到钱，别人告诉你“你工资高了就挣到钱了”一样。
（2）领导原因占比最高，达到36%，因此明年要提升领导管理水平，包括：
第一……第二……第三……
这是客观数据+主观结论，因领导原因离职员工的部门、职级、岗位等分布情况怎么样并不知道，仅仅因为领导原因占比达36%就设想后续如何提升领导管理水平，可能实际情况和建议完全背离。
如果离职人员集中在业务部门呢？会不会还是这些建议？
HR的数据分析要有价值，这个价值如何评判？一般要对组织有价值，和组织目标相一致。
如果公司现在快速扩张，招聘是重点工作，结果数据分析时，重点提出公司离职率偏高，下一步的重点工作要放在降低离职率上面。
这明显与组织目标不一致，组织要解决人员的问题，而HR的工作方向却要转到降低离职率上面，这样是毫无价值的。
数据分析结果要有价值，首先要定义问题，这是确定问题解决机制，是要结合人员、目标、管理情况等多种因素。
否则就会出现数据分析与组织目标不一致的情况。
对人力资源工作全面分析或者对某一模块工作全面分析，通常会发现非常多的问题，因为数据对比总会有差异，有了差异就要去分析，结果会发现需要解决的问题太多。
如下图，通过数据分析，发现了各种问题，每个问题都附带有一个结论，然后感觉下一步工作无从下手。
例如对招聘工作进行分析，发现招聘计划完成率未完成，然后结论……；发现平均招聘周期较高，然后结论……；发现人均招聘成本高，然后结论……；发现过程数据有问题，然后结论……；发现招聘渠道组合不合理，然后结论……
最终会发现这么多要做的，其它工作会没办法安排。
其实用数据对某项工作做全面分析是一个伪命题，数据分析首先还是定义问题，然后再去针对性解决问题，遵循这种逻辑，我们的分析会非常有条理性。
数据分析得出结论并且落地实施后，需要持续跟踪，并且到项目结束后要去复盘整个项目，这样管理工作才能不断提升，对数据分析也有指导作用。
前述中的离职原因分析，如果对领导原因和薪酬原因有可实施性建议，在实施一段时间后，可以对比结果数据情况，包括整体离职率情况、领导原因和薪酬原因占比情况。
综上分析，数据分析要形成闭环，需要：
（1）定义问题，确定问题解决机制
（2）数据分析，得出可实施性建议
（3）结果复盘，分析项目成效
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