研究君调查发现，79%的HR都还不清楚：
怎么计算人力成本
怎么计算成本投入的产出
如何提高员工的人均效能
... ...
不只是工作的时候，就连托人办事的时候，对于数据分析能力的要求，也有很高的要求和很大的市场。
一边是企业的硬需求，一边是人才的供应不足，随手搜索一下，对于人力资源数据分析师年薪为18万-90万，远高于同等经验水平的传统HR。
数据化管理为什么就显得那么重要？
量化管理与数据分析
不是唯数字论
对公司而言，不能说明和解决任何问题的罗列数据，都是垃圾！
量化管理重点不是在量化，而是在管理，量化是手段，管理是目的；数据分析重点也不是数据，而是分析，数据是形式，分析是目标。
量化管理与数据分析对人力资源有什么用？
量化管理与数据分析是人力资源管理者与高层管理者进行战略沟通的共同语言、重要方法和有效工具。
简单说：有了量化管理和数据分析，人力资源才能真正向公司提供有价值的信息和有价值的结论。
手中只有一把锤子的人，会把世界上的一切问题都看成是钉子
——查理·芒格
学会怎么用工具不是关键，关键是需要提供使用者的思维和认知水平，不是固化的认为什么样的工具只能在什么样的场合使用，而是应该在任何场合都会使用好手中有限的工具。
量化管理和数据分析也是同理，大家应该摈弃它只是EXCEL表格或者很多数字的错觉。数据不仅指的是数字，应该是能代表一切对公司有价值、可处理的信息。
HR不只是执行者
而是创造者
人力资源管理者在进行量化管理与数据分析时常会犯以下错误
为了量化而量化，有了数据却没有分析
为了数据而数据，有了分析却没有结论
为了分析而分析，有了结论却没有行动
为了报告而报告，有了行动却没有评估
量化管理与数据分析，根据不同的分析目的和目标，可以分为4种类型
其根据价值从小到大排名应该是：描述型、诊断型、预测型、措施型。
为了杜绝人力资源管理者在做量化管理和数据分析是再出错，研究君抛出它的正确操作流程。
1. 明确为什么而分析；
2. 搞清楚分析什么；
3. 学会如何分析。
在开展工作之前，希望每一位HR们能清晰明了的知道通过分析能说明什么问题，解决什么问题或者预防什么风险。要知道这一切的目的都是为了提升公司价值。
价值的最大化就是成本的最小化，高效完成的要诀就是知道问题的优先级，形成有效的方案而不是盲目实施。
当然了，公司能真正彻底被解决的问题几乎是不存在的，他会随着公司的发展不断出现新的问题，甚至于解决之前的问题就会创造出新的问题。
那么考核HR们所做的工作是否有价值时，就可以针对报告中罗列的不同数据或事实不断问自己“然后呢？”当“然后”开始指向问题和行动并直接指向为公司带来的效益时，就证明您成功了！
公司不支持的管理模式
HR 也无能为力
只有可测量的才能被有效管理
——彼得·德鲁克
目前国内企业的HR们大多存在以下困惑和难题：
1.定位不清，价值模糊
2.有名无实，地位虚高
3.专业不强，影响力弱
4.不被理解，缺乏认同
5.表面风光，有苦难言
量化管理与数据分析的工作开展，不仅需要得到其他部门的支持，更需要公司一把手的认可。这样工作或许不能对公司“雪中送炭”，也很难“力挽狂难”，但它一定能“锦上添花”。
公司高层越早重视，公司的良性运转越早提上日程。企业用上量化管理与数据分析的作用，就好比米其林厨师用配料的关系，原材料就是那些，但是价值却是普通厨师的数百倍。
人力资源管理概念是由德鲁克1954在《管理的实践》这本书中创建的。而中国的人力资源管理阶段是在改革开放后，尤其是90年后，由大批外企进驻，人力资源管理思想才开始在中国开花。到目前为止，中国的人力资源管理管理原创内容依然非常少。
但是，大数据时代的到来让信息整合、方向预测方面让中国人力资源管理创新管理成为可能。
HR用数据说话，从来不是一件简单的事情，也是HR工作里含金量高的工作之一。
所以，我们用了几个月的时间，精心打磨了一套系统的数据分析的课程，帮你通过数据分析提升人力资源效能。
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