你所期待的人力资源数据分析建模和分析流程7步骤

人力资源数据分析 · 公众号 · 职场 · 2020-03-27 23:28

正文

前几天在和数据分析研习社的同学在聊的时候，那个同学说，他对于人力资源数据分析，更加关注数据分析的方法和流程，就是说通过图表我能分析出什么，并给与什么建议和解决方案。

在我们的人力资源数据分析系列课里，其实我们是一个系统化的针对人力资源数据分析的学习解决方案。

L1 ，主要是解决基础的数据图表，数据仪表盘的设计，为L2数据分析打基础

L2 ：主要是各个模块，薪酬，招聘，人效，培训等数据规范化管理，数据仪表盘的设计和数据分析

L3 ：更加关注数据建模和数据分析的流程，以及各个模块的数据报表的设计，更加关注的是如何对图表做分析，如何给与解决方案

今天我们就通过人员结构的模块，聊聊一聊数据建模和数据分析流程，通过案例来做阐述。

一：明确分析需求

我们说数据分析不是为了分析而分析，也不是为了做出好看的图标而是去做分析，在数据分析之前你首先要明确你分析的目的，为什么要做这个模块或者这个指标的分析，是因为近期这个模块的指标出现了异常，还是你看到了一些绩效的下降，你想了解背后的原因。

一般在明确需求的时候还有一种就是通过数据分析对你的假设的求证。

那我们在做人员结构的数据分析中，我的目的是我觉得我们现在的人员各个位的结构存在不合理，和行业里的标准有差距，我想通过分析，来看下哪个结构的比例出现了失衡，然后做调整。

二：选择关键指标

对于人员结构，我们的关键指标包含工龄，年龄，学习，性别，籍贯，等，所以我们需要去了解这些指标的意义，对于需要计算的指标，我们需要有标准的计算公式，在人员结构中，这些指标都是不需要计算的，所以我们指需要列出就可。

三：数据的收集与录入

有了关键指标后，我们就要根据指标所涉及的字段进行数据的收集和数据的录入，比如在人员结构中，我们就需要收集人员的年龄数据，工龄数据，你的学历数据。

同时我们需要建立标准化的数据表格进行数据的录入，数据表格是要适应数据透视表的要求，因为我们后续的数据分析，都是基于数据透视表而来，所以如果你的数据记录的表格格式不对，你后面的数据分析就会很麻烦。

四：数据的清洗处理

在我们数据的录入过程中，因为数据的来源有很多，不单单是你的手工录入，可能还有来自报表的数据导入，所有这个时候就会存在单元格数据的不规范，和数据表格的数据不规范，这个时候我们需要把表格中的数据转换成我们要求的标准数据表，我们就需要做数据的清洗和处理，数据的清洗和处理涉及到以下几点，具体我这里就不展开，在L3我们会单独讲数据的清洗

五：数据汇总分析

有了标准化的数据表格后，我们就需要对数据做汇总分析，在做数据汇总分析的时候，我们首选需要有一个数据分析的思维，就是我们从哪几个角度分析，我们分析的结构是什么样的，每个模块，每个主题的不同，你的分析的思维是不一样的，有对比分析，结构分析，平均分析，交叉分析，漏斗分析等，人员结构我们用了对比和结构分析，然后对数据进行数据透视和数据透视图的设计

六：数据建模

数据建模是在数据透视表和透视图的基础上进行数据仪表盘的设计，数据仪表盘在数据分析中其实更多的功能是一个分析的工具，而不是演示的工具，因为我们最终的数据分析是以数据报告的形式呈现，而在数据报告上的数据图表都是通过数据仪表盘展示出来的，我们在数据分析中的结论也是通过数据仪表盘的数据交互得来的，所以你的数据分析不可以没有数据仪表盘的建模。