人力数据分析-人力数据分析师是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人力数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人力数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 人事数据分析都分析什么？
2. 如何有效的将人力资源数据进行分析？
3. 人力资源大数据分析师招聘需求？
4. HR如何通过数据分析来提升人效？
5. 数据分析师就业前景怎么样？

人事数据分析都分析什么？

人事数据分析主要分析人力***管理中的各种数据，如员工离职率、薪资水平、员工绩效、员工满意度等，以便更好地了解和掌握公司的人力***状况，为人力***决策提供数据支持。

通过数据分析，可以发现潜在的问题并及时***取措施，优化公司的人力***管理，提高员工工作效率和满意度，进而推动公司业务发展。

如何有效的将人力***数据进行分析？

这种问题没法回答，人力***有不同的用处，不同的行业需要的人力也不一样。一般的分析无非是男女，年龄，受教育程度，健康状况。特殊的分析涉及特长，受教育的项目和程度。

人力***大数据分析师招聘需求？

1、深入分析公司现有系统的人力数据和业务数据平台，搭建公司人力***数据报告体系和可视化数据分析平台；

2、结合公司业务，通过梳理并优化现有数据分析的内容、流程和机制，深度挖掘数据价值，提供人力***数据策略支持；

3、支持对接公司重点人力***项目，借助数据分析，能综合使用各类统计分析方法多角度分析组织及人力资本效能发现人力***管理问题，提出改进意见，探索和研究提高人力ROI的方法，为公司人才规划和发展提供建议。

HR如何通过数据分析来提升人效？

HR通过数据分析提高人效方法是科学有效的，尤其现在企业强调以人为本，以人为本的管理基础依靠的是科学规范的数据统计，而精确的计量，可以帮助企业更好的调配***，加强组织效率，下面小编为大家整理下数据的统计和分析:

一.合理利用好公式计算出勤率

1.个人出勤率:出勤天数/规定的月工作日*100%

2.人员出勤率:当天出勤人数/当天企业总人数*100%

3.人员缺勤率:当天缺勤人数/当天企业总人数*100%

二.工资计算及成本分析公式

1.月薪工资:月工资额/考核基础天数*当月出勤天数

2.加班费:月工资额/考核基础天数/8小时*1.5倍*加班时数

3.***日加班费:月工资额/考核基础天数/8小时*2倍*加班时数

4.法定***加班费:月工资额/考核基础天数/8小时*3倍*加班时数

5.直接生产人员工资比率:直接生产人员工资总额/企业总工资额

6.非生产人员工资比率:非生产人员总额/企业总工资额

7.人力成本占公司总成本的比重:一定时期人工总成本/该期内公司总成本*100%

8.人工成本总利润率:一定时期企业总利润/同期人工总成本*100%

9.生产型企业劳动生产率:销售收入/总人数

三.明确数据分析的目的

数据分析是为了评定活动的效率，效果，所以要求数据统计尽可能真实的反映生产活动，这样利于寻找到合理的投入与产出！

四.反馈机制

数据统计需要每日统计更新，静态的数字根据长期的归纳整理，才能变得有价值，而通过向上级领导汇报，发现问题，变更方式方法，从而达到增加人财物最大效用！

HR的数据分析整理工作，也是日常工作的一种，需要持续不断的更新，才能有更好更准确的对照样本，从而为提供人效，献计献策！@悟空问答 @立行职场

数据分析师就业前景怎么样？

谢邀！

数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，发展前景如下：

1，人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。

4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。

5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

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数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

到此，以上就是小编对于人力数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于人力数据分析的5点解答对大家有用。