人事考试数据分析及对策

基于人事管理系统的组织管理与人员管理功能，数据分析功能模块能针对员工的年龄、性别、学历、专业、资历、岗位、部门等各项数据进行统计分析与交叉比较分析，得出企业现在的人力资源状况最直观的描叙。对于较为大型的企业与连锁集团来说，基础性数据分析是了解企业情况，进而制定企业相应短期计划的可靠依据。再者，人事管理系统中长期的历史数记载能让企业更全面的了解自身管理的弱点和突破点，为企业人力资源管理做出决策的支持。

相对于基础性数据分析，阶段性分析更侧重于对企业工作流程的记录分析。如，考勤方面：员工的出勤、出勤效率、出勤变化等；招聘方面：投递的简历数、面试的场数、简历投递的方式、不同平台的面试转化率等；培训方面：培训的参与度、培训的积极性、培训的互动情况等，通过这些数据的全面收集分析，企业能有效地了解企业工作情况进展和需要修正的方面在哪里。可以说基础性数据分析是对企业人力情况的扫描检查，而阶段性数据分析是对企业人力管理方案的具体修正治疗。

通过与业务充分融合

很多HR软件对人的描述信息都是静态，多数HR软件在组织信息化架构中是作为基础数据的提供方，将组织、人员等信息提供给到业务系统，并不能足以真正反映一个员工的真实情况。

人事管理系统与业务充分融合后能够清晰反映员工真实情况，提升组织的人才运营能力，需要让人事与业务融为一体，在业务过程中招人、育人、用人、留人！

举例1：工作文档与员工画像

通过分享的文档的数量以及质量、文档被查看的数据统计，可以了解员工在相关领域的业务的专业度和专长。针对员工对文档资料相关主题的关注度和频率分析，可以了解员工在工作中关注的相关知识和求知情况，以便实施个性化的培养策略。

举例2：CRM与员工画像

通过销售业绩数据、销售排名，动态观察每位销售员工的工作目标实现。通过员工的商机数量、有效的卡片数量，客户的联系记录的更新频率，维护的完整度。

举例3：项目管理与员工画像

一方面通过项目业绩排名、验收回款等关键指标，从结果数据体现项目人员的实际工作承担、业务水平；另一方面可以通过准对项目执行过程中，项目推进进展、项目风险控制、项目交付质量等，从过程、行为角度全面了解一位项目人员的能力。

举例4：绩效数据与员工画像

通过对每月、季度、年度的绩效考核数据的统计、透视、分析，对员工实际工作贡献进行整体评估。

1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手

成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。

对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标;熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。

2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想

成因：没有整体考虑对数据造成波动的可能原因，把关联性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析”。

对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。

3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高

成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊!

对策：明确产品的成功指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节。

4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么

成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌。

对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。

5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大

成因：分析工具如excel，若不是在学校有专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因。

对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学，后面会涉及。

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