數(shù)據(jù)，在當下的商業(yè)競爭中就是黑武器。

擁有數(shù)據(jù)分析能力的HR，就是企業(yè)人力資源的核武器。

大家好，首先做個自我介紹，我的名字叫范珂。

之前做了很長時間的人力資源。從14~18年期間，我的上一份工作，是在沃爾沃汽車做亞太區(qū)的HRD，然后在18年8月份離開了企業(yè)。同一年，翻譯了一本跟企業(yè)文化相關(guān)主題的書：《奈飛文化手冊》。

在正式開始前說幾句題外話，首先我非常感謝HRGO平臺邀請，跟HRGO的創(chuàng)始人Joy，也是認識很長時間的朋友了。

在準備內(nèi)容的時候，HRGO的課程主編問我說，能不能放一些實用的數(shù)據(jù)分析工具給到大家。仔細想想，對我來說這確實是一個難題。于是乎，就這樣定下了今天的分享主題：數(shù)據(jù)分析在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。

今天的內(nèi)容主要分成三部分。

第一部分是關(guān)于人力資源數(shù)據(jù)分析時代背景；第二部分來聊聊當我們討論人力數(shù)據(jù)分析的時候，它到底包括哪些內(nèi)容；最后一部分說可能大家最感興趣的，如何從0開始，去發(fā)展數(shù)據(jù)分析能力。

大家先來看這張圖。

看到這張圖，你想到的是什么？

圖片中的英文很簡單，DATA就是數(shù)據(jù)。大家都知道工業(yè)革命的產(chǎn)生原因，是因為我們發(fā)現(xiàn)了石油。所以說石油是工業(yè)革命的一個基礎(chǔ)，換句話說也是工業(yè)的血液。

而在互聯(lián)網(wǎng)時代，什么東西對我們來說就像石油對于工業(yè)一樣重要呢？其實就是數(shù)據(jù)。我們今天很多的頭部企業(yè)，比如說阿里、京東、騰訊等等，他們手上掌握了大量的數(shù)據(jù)。

還有一個說法，今天在世界上人工智能技術(shù)最發(fā)達的兩個國家，一個是美國，一個是中國。

大家都知道人工智能技術(shù)的底層邏輯也是在講數(shù)據(jù)分析。之前美國的技術(shù)是領(lǐng)先于中國，但是中國現(xiàn)在的速度是非常快的。有人預見在未來的5年內(nèi)，中國完全可以趕上美國。

其主要的原因就是中國已經(jīng)掌握了大量的數(shù)據(jù)，遠遠超過了美國的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)分析在今天的市場需求情況，各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析師崗位的需求量日益增大。

不光是依賴于大量的數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，其它行業(yè)也開始對人力資源、對數(shù)據(jù)的分析師崗位有了非常大的需求。

市場營銷、產(chǎn)品銷售、財務(wù)這些本身跟數(shù)據(jù)打交道的崗位，出現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析師崗位是非常常見的。今天，反倒是人力資源的數(shù)據(jù)分析是一個比較新的崗位。在去年我也看到騰訊、華為，也在招專職的人力資源的數(shù)據(jù)分析師。

在德勤2017年發(fā)布的最新的市場發(fā)展趨勢的報告中說，數(shù)據(jù)分析會是未來5年人力資源的十大發(fā)展領(lǐng)域之一，也是最前沿的發(fā)展趨勢之一。

我有位朋友在美國讀博士，畢業(yè)后從事人力資源數(shù)據(jù)分析，拿到美國一個銀行的offer，薪水能基本上是在20萬美元水平。20萬美元水平就相當于是一個中大型組織的人力資源總監(jiān)的水平。

所以可見人力資源的數(shù)據(jù)分析，在市場上的火爆的程度。

大家可以看這張截圖，這是來自于華為的招聘啟事。

這就是華為招一個非常普通的人力資源經(jīng)理的JD，明確說需要候選人具備數(shù)據(jù)分析意識和能力，能夠從復雜的數(shù)據(jù)中去挖掘出規(guī)律。

谷歌是今天在世界上，公認的做人力資源數(shù)據(jù)分析最強的公司。在谷歌，HR決策從來都不是來自于哪個最佳實踐，一定只會是來自內(nèi)部數(shù)據(jù)的分析。

在谷歌，再簡單的一個問題，它都是通過數(shù)據(jù)分析去做出決策，而不是說拍腦門的。

02

人力數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容

下面我們來說說，當我們在講人力數(shù)據(jù)分析的時候，最主要的一些內(nèi)容。

數(shù)據(jù)分析到底是什么？

先強調(diào)一個概念：做數(shù)據(jù)分析，一定要有以終為始的思維。

就是你要明白，做分析的目的到底是什么。

不應(yīng)為了分析而分析，數(shù)據(jù)分析不是去搞一堆亂七八糟的數(shù)學公式。最終目的是要去解決問題，為公司創(chuàng)造出有價值的東西。

數(shù)據(jù)分析里面有一句話叫：數(shù)據(jù)分析不是免費的。

怎么理解？就是說你不管是做什么樣的分析，去收集數(shù)據(jù)、去清理數(shù)據(jù)、去分析數(shù)據(jù)，你是要花費大量的時間和金錢的。為了不讓你的時間和金錢被浪費，要保持以終為始，時刻提示自己追問自己：做了這個工作到底能否為公司帶來效益？

換句話說，不能帶來利潤的提升、銷售量的提升、成本的減少的話，你的分析是無意義的。

1、Analytics VS Analysis

我們今天聊的數(shù)據(jù)分析和把幾個數(shù)字拿來做一下分析，其實不是一個概念。

在今天商業(yè)領(lǐng)域講到數(shù)據(jù)分析的時候，用了一個詞叫Analytics，他和我們最早學英文的時候?qū)W的分析Analysis不是一個詞。這兩個詞，我們在中文翻譯過來的時候都把它們翻譯成分析，其實在英文里面它是兩個完全不同的意思，Analytics你可以把它理解為是，analysis的一個更高級。

到底它們不同的點在哪呢。

區(qū)別1：普通的數(shù)據(jù)分析，分析的是一個獨立的、分割的數(shù)據(jù)。

舉個例子，比如你把人力資源的數(shù)據(jù)拿過來做一下分析，這就是一個非常簡單的數(shù)據(jù)分析。

而系統(tǒng)化數(shù)據(jù)分析則是，你把不同的數(shù)據(jù)把它整合在一起，去找到它們之間相關(guān)的關(guān)系來進行綜合分析。比如說你把從員工的業(yè)務(wù)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)拿過來，結(jié)合他的薪資看一下是不是薪資越高，他的業(yè)績就越高？

區(qū)別2：普通數(shù)據(jù)分析更多的是反映一個表面的現(xiàn)象。

舉個例子，比如說老板讓你分析離職數(shù)據(jù)，你把各個部門每月、每季度、每年的離職率，整合在一起呈現(xiàn)出來。那么這其實就是一個普通的數(shù)據(jù)分析。

而系統(tǒng)化數(shù)據(jù)分析則是要深入到這個數(shù)據(jù)的背后，去挖掘背后的一些原因，最終的目的是要為未來的行動來供電。

比方說為什么這個部門離職率很高？為什么這段時間它的離職率很高？背后到底是什么原因？

再次強調(diào)，在去做數(shù)據(jù)分析的最終目的，是要去解決實際的問題，為企業(yè)帶來價值。

區(qū)別3：普通的數(shù)據(jù)分析更多分析的是當下和過去，但不去預測未來。

區(qū)別4：系統(tǒng)化數(shù)據(jù)分析能把最復雜的一個東西，用最簡單的方法，最透徹的、最全面的這種呈現(xiàn)方式把它呈現(xiàn)出來。

第一描述，第二診斷，第三預測，第四指導。

對于人力資源領(lǐng)域，我們應(yīng)用更多的是下面這三個階段，從描述到預測。那我們分別來說說。

第一階段，所謂的描述性分析，就是我看到什么，就把它描述出來。

各個部門離職率有多少，男女性別比例是怎么回事？年齡分布，就是一個描述性的分析。

第二階段，叫診斷性分析。為什么這個部門數(shù)據(jù)這么高？它背后有什么原因？找到它的原因才能去解決問題，就叫做診斷。深入挖掘數(shù)據(jù)背后的原因。

第三階段，就是能夠去利用歷史數(shù)據(jù)去預測。比如說未來會發(fā)生什么？所以，預測性分析、指導性分析更多的是在講，不同的條件資源情況下，怎么樣去優(yōu)化決策。

在生產(chǎn)領(lǐng)域，區(qū)域生產(chǎn)經(jīng)營領(lǐng)域應(yīng)用得比較多，在人力資源領(lǐng)域應(yīng)用相對比較少。

根據(jù)商業(yè)領(lǐng)域的模型，有人做出了針對人力資源的數(shù)據(jù)分析成熟度的模型，這個模型非常的有名。來自于德勤下屬的一家公司叫貝辛。貝辛是一個很厲害的專家，他的公司被德勤收購之后，他的公司名字就叫德勤·貝辛。

大家看根據(jù)它的分解，人力資源分析工作的成熟度可以分成4級，最簡單的叫運營性匯報，就是最下面的，市場上有多少公司在做這個工作？

56%。

什么是運營性匯報？就是我做的那部分工作，有一個非常完善的人力資源系統(tǒng)，可以收集到我想要的數(shù)據(jù)，還有專門運營這個系統(tǒng)的人，確保數(shù)據(jù)的真實性、準確性、及時性等。這些都是一個運營性匯報，大量的公司都會做這份工作。

那么越往上走，做這個工作的公司數(shù)就越來越少，只有30%的公司。

到了第二層，就是高級匯報。

高級匯報什么意思？比如我基于最底層的數(shù)據(jù)，做一些分析，預測一些未來的趨勢，甚至還可以做出一個定制化的數(shù)據(jù)，儀表盤隨時監(jiān)控數(shù)據(jù)的變化情況，以便及時做出應(yīng)對，這是高級回報。

但它只有30%，所以加起來就是86%的公司在做這方面的工作。

說回來，什么是高級分析？人力資源的數(shù)據(jù)，能夠和業(yè)務(wù)結(jié)合起來，便是高級分析。

通過對人力資源的數(shù)據(jù)分析，能夠推動業(yè)務(wù)的工作，幫助業(yè)務(wù)去增加價值、降低成本，提升利潤產(chǎn)出。

最頂層是預測性分析。

前面講到的，可以根據(jù)歷史去預測未來，預測什么樣的人成為我的高潛人才，什么樣的人有可能會離職，什么樣的人是我的高績效的人才等等。根據(jù)這個人的特點，我就可以把這些東西給出來，所以到了這個階段，只剩下4%不到的企業(yè)。

我自己在過去這兩年里，跟國內(nèi)大量的企業(yè)去接觸，有大企業(yè)，也有小公司，我發(fā)現(xiàn)分布還確實非常的類似，盡管這個圖來自于應(yīng)該是2017年左右，但我相信，今天的比例變化也不是特別大。

大家也可以想一想，你覺得你們公司自己現(xiàn)在已經(jīng)到哪個級別？是到1還是到了4？

同時，從這個角度你也可以想象一下市場空間，在未來的人力資源數(shù)據(jù)分析，它會在市場上得到一個多么大的發(fā)展，我們現(xiàn)在在這方面很多工作做的非常的不夠，未來發(fā)展空間是潛力是非常大的，那么有很多公司就根據(jù)進階模型，開發(fā)出來自己的路線圖。

比如說，通用汽車，你看他這個模型是不是跟之前特別像？這個縱軸就是數(shù)據(jù)分析工作的一個成熟度，橫軸就是它對業(yè)務(wù)的一個影響，所以影響是由小到大。

它一步一步分成了三個階段，第一個階段是標準報表。我只要去有關(guān)確保數(shù)據(jù)的完整性，把各種各樣的一些報表做出來，就ok了。

到了第2階段，就是我前面講的，我能夠把業(yè)務(wù)和人力數(shù)據(jù)結(jié)合起來，做一些分析，做數(shù)據(jù)挖掘，找到下面的原因等。

第3個階段我還可以去建立一些模型，去預測未來。

當然了，如果說你們公司將來要去做這種數(shù)字化，想要轉(zhuǎn)型發(fā)展人力資源數(shù)據(jù)分析的能力，其實完全可以參考這個模型，給自己公司定出來類似的路線圖。

我之前也看到過一家跨國公司他們做的一個路線圖，每一個級別下面對人的要求是什么？能力要求是什么？相關(guān)的培訓課程有哪些版本？做的也是非常的清晰。

2、數(shù)據(jù)分析的全過程

那么有人就會說，數(shù)據(jù)分析是不是把這個數(shù)據(jù)去分析一下就完了？

不是這么簡單。

那么我理解的數(shù)據(jù)分析，它一共分成四個步驟。廣義的，可以把它理解為數(shù)據(jù)分廣義的數(shù)據(jù)分析。

步驟一：數(shù)據(jù)收集

第一個步驟，叫數(shù)據(jù)收集。

我看到有同學在問數(shù)據(jù)收集，其實正是第一個步驟。

首先，你要去收集你的數(shù)據(jù)收集，其實你可以收集很多的東西，今天技術(shù)收集的手段非常全，尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展。

比如說，去年曾經(jīng)有一個報道：亞馬遜公司的物流員工，都帶了一個可穿戴式的設(shè)備，可以去收集實時的行為數(shù)據(jù)。如：工作花了多少時間、上廁所花了多少時間、吃飯用了多長時間，然后根據(jù)數(shù)據(jù)，最后形成了一個標準。

換句話說，就是在你的工作中，偷工、摸魚的，公司都能發(fā)現(xiàn)。

所以，這也是一種數(shù)據(jù)收集。今天有很多公司就用最原始的數(shù)據(jù)收集，讓員工填個表、通過APP去讓員工輸入等等，這些都是數(shù)據(jù)收集。

步驟二：數(shù)據(jù)清理

第一步完成之后，有的數(shù)據(jù)它可能會不干凈，對吧？這個時候要去做數(shù)據(jù)的清理。

比如說，不同的人把不同的數(shù)據(jù)輸入進去，格式不對就會造成一些問題，將來就沒有辦法去建立模型，或者說進行結(jié)果的分析。那么這個時候要去做這個數(shù)據(jù)清理。

我之前去了一家特別大的一家互聯(lián)網(wǎng)公司，他們公司成立了兩個人力資源數(shù)據(jù)團隊，一個是做高端的智能分析，比如人工智能這種預測；一個是做低端的數(shù)據(jù)治理，結(jié)果他們成立了團隊之后，高端的團隊基本上沒啥事做，為什么？

因為他們過往不干凈的歷史數(shù)據(jù)太多了，所以另外一個低端的團隊，就是每天大量的時間就花在去清洗這些數(shù)據(jù)，可見這一步的工作是多么的重要。

步驟三：數(shù)據(jù)分析

當把數(shù)據(jù)清理達到使用要求后，才進入到第三步，才能真正進入分析階段。

分析其實是比較容易的，無非就是通過數(shù)學或者統(tǒng)計學的一些模型工具，進行分析，建立模型，然后輸出結(jié)果。分析過程本身是很快的，假如你這個模型是成熟的，數(shù)據(jù)輸進去可能幾秒鐘結(jié)果就出來。

有同學在問數(shù)據(jù)分析有什么工具，我可以告訴你，Excel就是最應(yīng)該去依賴的一個工具。Excel可以解決人力資源90%的日常工作，我認為一點都不為過。但是它有自己的一個容量的限制，比如說數(shù)據(jù)量達到1萬條以上，或者說行數(shù)達到了100多萬，那它就處理不了，所以今天有很多大數(shù)據(jù)的處理工作，這時候就沒有辦法用Excel了。

拿Excel足夠解決90%的問題，沒有任何問題，還有10%，你要去做一些預測。Excel缺乏一些功能，可以用其他工具，比如說spss就是比較常見的一個，用統(tǒng)計學上面建模的一個工具，它也兼具Excel的所有功能。

Excel和spss這些軟件，比較容易去掌握。但它們都是收費的。除此之外，就是編程。

我自己也學過一段時間編程，對于人力資源做數(shù)據(jù)分析工作，必要性不是特別大，因為首先學編程耗用的時間量比較大。然后，你將來學完之后，就為了解決你人力資源的5%左右的工作，是不是有必要？

其實你把前面這些軟件工具能夠掌握好，就能夠解決大量的問題，這是我的觀點。但是你自己覺得學有余力，非常想去學也可以。

步驟四：視覺呈現(xiàn)

最后一個，就是數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析了半天，交給領(lǐng)導的時候，領(lǐng)導看不懂。說明什么？

說明你這個數(shù)據(jù)分析是失敗的。

再復雜的公式、再復雜的模型，再復雜的過程，你能不能用一個外行都能夠看得懂的方式呈現(xiàn)出來？這是一門本事，也算是一門學問。

最近的疫情，大家平時關(guān)注手機微信公眾號上面的文章，有文章也在做一些數(shù)據(jù)分析，有一些非常漂亮的數(shù)據(jù)圖表，我建議大家有興趣的話，可以去關(guān)注一下，看他是怎么做的?？此趺窗岩恍┓浅碗s的數(shù)據(jù)，用很簡單的道理呈現(xiàn)出來的。

好，以上就是4個步驟。

好，我們來看第3部分。

講了這么多，如果說在座的各位有人回去很感興趣，想去發(fā)展自己的數(shù)據(jù)分析能力怎么辦？應(yīng)該做什么？

我們先來看一下今天數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要性，它將來會越來越多和人力資源其他傳統(tǒng)模塊齊頭并進，有相同的一個重要性，就像薪酬、培訓、發(fā)展等等一樣。

我們來看一下做的最成功的谷歌，谷歌它旗下專門有一個人力資源團隊，人力資源的數(shù)據(jù)分析團隊，分析團隊直接就向人力資源總監(jiān)，他們的人力資源的一把手負責。

你看它跟其他的招聘，還有薪酬、績效，這些位置是同樣重要的。

而且這個團隊的人來自于三類人，第一類是學數(shù)據(jù)科學的博士，擁有博士學位的人；第二類是來自于大的咨詢公司的，做過咨詢顧問的；有名校MBA背景的人。第三類就是特別少的一部分人才，是真正的那種來自于傳統(tǒng)HR模塊，有人力資源的人。

那么說到這兒，有人可能就想要打退堂鼓了，要求這么高？我現(xiàn)在做人力資源，我將來想去學人力資源數(shù)據(jù)分析，走這條路就比較難了。

我可以告訴大家，其實也沒有那么難。

我在過去這一年里面接觸了很多大的跨國公司、媒體、互聯(lián)網(wǎng)公司。大家都紛紛反映，在市場上想招人力數(shù)據(jù)分析師，是很難招到這樣的人的。為什么呢？大家都能猜到原因是什么。

今天，在中國的市場上，你要招這樣的人，你只能從兩類人里面招。

第一類就是非常懂數(shù)據(jù)，他就是理工科科班出身，學的就是數(shù)據(jù)。還有一類人就是非常懂人力資源，跟各位的背景非常類似，但是你再仔細想一想，這兩類人他來做好崗位，其實都有他們自己的挑戰(zhàn)。

我們說第一類人他懂數(shù)據(jù)，但是他不通人性，或者說他對人力資源的這些模塊招聘、領(lǐng)導力培訓等等，他對這些模塊業(yè)務(wù)不是很熟悉，他只能從數(shù)據(jù)里面去找一些線索，但有的時候我們是要去超越數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)認知，對吧？

我經(jīng)常舉的一個例子就是做理智分析，比如說數(shù)據(jù)告訴你80%的人，是因為個人原因離職，如果一個人只懂數(shù)據(jù)，他看完之后他就認為80%就是個人原因。

但是如果是一個懂人力資源的人，他就會說：不對，這80%是有問題的。

雖然大家反映的是人力資源個人原因，但是背后有可能是有其他的一些原因，他就會去做一個深入的分析，深入的探討，然后再把這個數(shù)據(jù)再做進一步的細化。

但是前一種人是很難去做到的。那么后一種人劣勢也是比較明顯，他對數(shù)據(jù)不敏感，他缺乏這種分析的思路，也不知道怎么樣去應(yīng)用這些分析的工具。

所以這兩個都是有硬傷，但是在我個人認為，如果說你今天是做人力資源的，而且你比較喜歡數(shù)據(jù)也不抗拒數(shù)據(jù)，再加上過往的數(shù)學基礎(chǔ)也還不錯，其實你去學習技能，學習分析的技能，是比上面那些人他去學習人力資源容易得多的，因為做好人力資源其實也是需要大量的時間的一個積累！

1、人力數(shù)據(jù)分析師的三級發(fā)展崗位

其實今天有三級發(fā)展崗位，未來你可以做到哪一步？

第一類：數(shù)據(jù)信息HRIS分析

就是基礎(chǔ)的這種數(shù)據(jù)信息，你負責系統(tǒng)管理員數(shù)據(jù)的收集，數(shù)據(jù)的整理，今天很多公司都有這樣的一個崗位，這是最初級的。

第二類：商業(yè)洞察、商業(yè)分析

這類是你要上升到從拿的是上升到按照的，要多去了解業(yè)務(wù)，要去洞察業(yè)務(wù)，然后你能夠去提供一些做完分析之后，能夠提供些非常有洞見的解決辦法。

第三類：業(yè)務(wù)影響、業(yè)務(wù)伙伴

這個是說就像一個戰(zhàn)略的BP一樣，你既懂人力資源的各個模塊，又懂數(shù)據(jù)，然后你做出來這個決定，最后就去影響到你的業(yè)務(wù)伙伴。

所以這是人力資源數(shù)據(jù)分析師的三級崗位，你可以看到，這個崗位本身來講是挺簡單的，只是一個分析師，但是他的重要性是非常高的。

2、人力資源數(shù)據(jù)分析師的基本要求

如果要做好人力資源數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該具備哪些能力基礎(chǔ)？

① 業(yè)務(wù)

我認為是一定要懂業(yè)務(wù)，這個就跟做好BP其實是一樣的。如果業(yè)務(wù)你都不了解的話，你就很難做到以終為始。

你分析了半天，最后業(yè)務(wù)領(lǐng)導說這個對我沒啥用，解決不了我實際的問題，這就沒有任何的意義，所以跟 BP是一樣的。

② 統(tǒng)計

大家一定要學統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學，數(shù)據(jù)分析最底層是數(shù)學，數(shù)學之上是統(tǒng)計學，統(tǒng)計學再之上，是關(guān)于今天的各種方向的一些數(shù)據(jù)科學，所以這是一個硬技能的一些學科。

有機會的話，你把這些東西學會，你就掌握了這樣的一個東西了，你就遠遠的跑在了其他的人力資源上、同事們的前面。

其實通過前面的分析，大家也可以看到，如果你只懂人力資源某個模塊的東西，比如說只懂招聘只懂薪酬，其實你是很難去做好數(shù)據(jù)分析的，我們說數(shù)據(jù)分析最終是要為業(yè)務(wù)提供決策的依據(jù)，對吧？

③ 跨部門經(jīng)驗和支持

這個時候你需要去綜合了解各個部門的一些經(jīng)驗和支持，就比如培訓課，其實對學員也是要求的。

你至少得在人力資源領(lǐng)域5年以上，然后多多少少知道其他模塊是怎么回事，薪酬你知道怎么回事、招聘知道怎么回事、培訓發(fā)展怎么回事。如果只光懂一個模塊，你這個數(shù)據(jù)分析做出來的決定價值量就非常的低了。

④ 咨詢、溝通

你前面說了很多硬的東西，分析完了之后，你還要跟人去溝通，對吧？

你要去挖掘別人的需求，這個時候跟商業(yè)顧問比較類似，你要具備這種商業(yè)咨詢、商業(yè)溝通的技能。

市場上也有很多這些書，今天有很多關(guān)于麥肯錫系列的一些書，我覺得也都寫得非常的好，大家可以去讀一讀，教你怎么樣去跟人溝通，怎么樣去分析一個問題。

如果最后你的結(jié)果出來之后，你不能跟領(lǐng)導或是數(shù)據(jù)技術(shù)去講，那別人是聽不懂的，別人聽不懂，他就不知道接下來該干嘛，那么也就是意味著你對他是沒有任何的影，那也就意味著你的分析最終是失敗了。

⑤ 演示

怎么樣去高效的去演示、演講呈現(xiàn)，把你的結(jié)果用別人最能夠明白的語言呈現(xiàn)出來，說服他們?nèi)ゲ扇『竺娴男袆印?/p>

所以以上就是我歸納出來的5個方面的知識和技能，你要往這個方向去發(fā)展的話，要去熟悉這5個方面。

那么如果說今天回去之后，你覺得很感興趣，我想去建立我的，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的思維應(yīng)該從哪里出發(fā)？

在這我給大家提4個建議:

1、以終為始，以業(yè)務(wù)的視角看待HR工作

一定要以終為始，我不斷地在強調(diào)這個點，就是業(yè)務(wù)視角看待工作。

當然不光是數(shù)據(jù)分析，平時做任何人力資源模塊的工作，其實都應(yīng)該想到我這個東西做完之后，到底能夠?qū)I(yè)務(wù)帶來什么樣的價值，如果不能帶來價值，你不要浪費時間在這上面。

2、利用好你現(xiàn)有的HR及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

有很多人說我想做分析，但是我覺得我數(shù)據(jù)量不夠，但是其實你可以仔細想一想，你現(xiàn)在有什么樣的數(shù)據(jù)？

一般我們說人力資源其實是業(yè)務(wù)所有部門里面數(shù)據(jù)量相對還是比較大的一個部分。你的員工入職有入職的數(shù)據(jù)，員工薪資有薪資的數(shù)據(jù)，員工產(chǎn)生了績效，有績效的數(shù)據(jù)，在培訓的時候還有培訓的數(shù)據(jù)，我舉個例子，培訓的數(shù)據(jù)很多時候很多人收集培訓的數(shù)據(jù)的時候，就收集一個滿意度，培訓完了打個分。

但是你有沒有想到你可以更加深入的去收集他的一些數(shù)據(jù)，比如說我在做我自己的培訓之前，我培訓之前我就會讓大家去完成一個問卷，你現(xiàn)在的水平在哪里？

培訓完之后，我讓他們同樣去完成一個問問卷，你覺得培訓給你哪些地方帶來提升？這個數(shù)據(jù)量大了之后，你就能夠從里面去發(fā)現(xiàn)一些趨勢，就很容易幫助你再來提升你的工作。所以這就是一個非常簡單的例子，你怎么樣去利用好你現(xiàn)有的不光是業(yè)務(wù)，不光是HR，還要包括業(yè)務(wù)的一些數(shù)據(jù)，看他們之間能不能把它關(guān)聯(lián)起來。

3、深挖問題根源，超越傳統(tǒng)的HR解決問題方案

解決任何問題，不要停留在表面，多去深挖它背后的根源。

我之前有個學員過來跟我討論，他做了一個公司內(nèi)部的加班數(shù)據(jù)的分析，因為老板就讓他去算一下，過去一年公司也漏統(tǒng)計了加班的一些數(shù)據(jù)，那么現(xiàn)在公司想補發(fā)加班工資，就讓他去統(tǒng)計一個這個數(shù)額，其實也很簡單的一個任務(wù)，然后他把做出來給我，他說老師你覺得我可以怎么樣去分析一下，他其實就是具備了這樣一個思維，他并不是說按照老老板要求的，我把這個東西做出來，結(jié)果呈現(xiàn)出來就完了。

后來我就問他，我說，我說你能不能從這里面去看一看，哪些部門他的加班的數(shù)明顯是比較偏高的？這個原因是什么？

到底是因為真的是工作量這么高，還是說領(lǐng)導力不行，上面的團隊領(lǐng)導沒有任何的控制，導致加班沒有節(jié)制？

后來他做了分析之后，才發(fā)現(xiàn)第2種原因更有可能。這就是不斷深挖這個問題的根源，不要滿足于表面的一些數(shù)據(jù)或者說現(xiàn)象。

4、養(yǎng)成用量化數(shù)據(jù)去衡量一項工作任務(wù)的習慣

任何工作，尤其對人力資源的工作，你要養(yǎng)成用量化數(shù)據(jù)去衡量工作的一個習慣。

這個也是經(jīng)常做業(yè)務(wù)的人批評人力資源的人，很常說的一個點，說你經(jīng)常都是拍腦門，靠經(jīng)驗，你能不能給我拿一些數(shù)據(jù)出來？你說的這些東西到底依據(jù)數(shù)據(jù)是什么？

你可以想象一下你的業(yè)務(wù)伙伴，不管是做經(jīng)營的、做生產(chǎn)、做財務(wù)，他們天天跟老板去匯報，都是在開會時把大量的數(shù)據(jù)拿出來。

那你自己能不能把這個東西發(fā)出來也做成這樣，所以這個也是一個，我覺得對我們?nèi)肆Y源來說是非常重要的一個工作習慣。