人力资源分析如何进行？保姆级攻略来了！

人力资源核心理念的职责，这是绝大多数人都能感受到的。但那时，借助统计数据的预测能发生改变人力资源的运转形式，让人力资源依照想像力，为组织机构作出更积极主动的重大贡献。

01人力资源预测是怎样驱动力企业商业价值的

怎样使用统计数据为组织机构带来发生改变？我们常见的有以下几个方向：

1. 提升员工体验

在怎样提升员工体验方面，复制消费者体验的讨论很多。从本质上讲，能借助消费者行为和心态的统计数据来优化销售策略。类似地，人力资源也可借助统计数据来提高员工的体验，进而最大化业务结果。

2. 提升业务商业价值

例如：人力资源预测能用来衡量在培训上的投资，这将为开拓业务提供正确的方法。在销售结果出现时，借助统计数据驱动力的想像力来改进培训。这是小但明确的统计数据，不仅能影响基本面，还能发生改变员工在组织机构中的参与度。

3. 提升人才的投资回报率

人力资源预测的投资回报率是增加从人才决策统计数据中获得的商业商业价值，人适其岗，并且提高人效。

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02 在做人力资源预测时你需要用到哪些统计数据

一般而言，人力资源预测工具所需的统计数据分为内部统计数据和外部统计数据。

1. 内部统计数据

内部统计数据是指从组织机构的人力资源部门获得的统计数据，通常包含：

●员工任期

●员工薪酬

●员工培训记录

●绩效考核统计数据

●报告结构

●高商业价值、高潜力员工的详细信息

●纪律处分的详情

在统计数据收集方面最大的挑战之一是收集正确且有质量的统计数据。这里的挑战是，有时这些统计数据是不连续的，因此不能作为一个可靠的度量，这就是统计数据专家能发挥有意义的作用的地方。他们能组织机构这些散乱的统计数据，并创建相关统计数据点，然后将这些统计数据集用于预测。

2. 外部统计数据

外部统计数据是通过与组织机构内其他部门建立工作关系获得的。来自组织机构外部的统计数据也是至关重要的，因为它提供了一个全局视角。

●财务统计数据：组织机构范围内的财务统计数据是人力资源管理预测中的关键，例如，计算每个员工的收入或雇用成本。

●特定组织机构的统计数据：依照组织机构的类型和核心产品(产品或服务)，人力资源需要补充预测的统计数据类型会有所不同。比如，全球零售商的人力资源主管应该用商店收入、成本和顾客体验统计数据来为他们的预测引擎提供动力，而建筑公司的人力资源可能追求健康和安全的运营统计数据和与劳动力成本相关的统计数据。

●历史统计数据：一些全球性的经济、政治或环境事件决定了员工行为的模式。这样的统计数据能提供内部统计数据所不能提供的想像力。例如，2008年的经济衰退是一次全球性事件，它发生改变了员工对职业或工作的感知形式。自由职业者、初创企业和零工经济开始起飞。从这样一个关键的历史事件中获得的统计数据能帮助预测劳动力对未来类似的变化会有怎样的反应。然后，它能用来确定当前劳动力的趋势，并预测自愿和非自愿离职。

03人力资源预测从哪里开始

人力资源领导者开始热衷于借助人力资源预测展开基于统计数据的决策，下面是一些技巧：

1. 培养团队的转变思维

HR领导者必须让他们的团队和组织机构为一个由预测驱动力的工作流做好准备。虽然与高管讨论预测需求是变更的一部分，但是另一部分是让您的团队准备好处理用来测量变化的统计数据量。这是数字转换的一个关键方面。让团队开始展开小型项目，并要求他们创建报告，以便于业务领导人交流，这是一个很好的开始形式。

2. 引进统计数据专家

统计数据专家将成为人力资源团队中不可或缺的一部分。他们最适合于评估预测解决方案的可行性，还能确保统计建模和预测的稳健性。随着人力资源业务合作伙伴和多面手角色逐渐演变为包括统计数据策略、预测和沟通等技能，统计数据专家将指导他们在人力资源部的同事怎样理解和应用这些技能。人事管理

3. 从小事做起

要是人们相信人力资源预测能驱动力业务商业价值，一个很好的方法是首先成功的实现一个小项目。这些项目被称为速成，能在短时间内产生切实的成果，而且有很高的影响力。

4. 得到法律团队的许可

人力资源预测所使用的统计数据收集在很大程度上受合规法律的制约。在实施人力资源预测解决方案时，需要牢记的一些法律限制是：

● 员工隐私和匿名

●员工对其收集统计数据的数量和类型的许可

●建立统计数据收集的目标并告知员工

●使用第三方软件展开人力资源预测时的IT安全性

●与您组织机构的法律团队合作，确保遵循道德和法律规范

04 怎样选择合适的人力资源预测解决方案

人力资源预测需要完整的解决方案，那么怎样选择一个合适你的解决方案？

任何大规模使用的人力资源预测解决方案都必须具有某些特定的部分：

1. 会回答高管们提出的商业问题

人力资源预测要服务于企业的业务发展，在选择人力资源解决方案时就要多维度考量是否能支持业务问题的解决。

2. 很容易被非统计数据专家的个人使用

当非专业人员在不中断统计数据专家的工作流的情况下，也能有一个可访问的解决方案。

3. 以云为基础的

基于云的解决方案有助于在不展开大规模IT集成的情况下实现可访问性。这赋予了HR在需要时使用解决方案的自主权。

4. 以统计预测和机器学习技术为动力

大型统计数据平台需要先进的统计数据管理系统，这些系统由机器学习和自然语言处理驱动力。这使得技术能够自主地学习和推理，得出能预测的统计数据。

5. 基于预测预测

预测预测是从现有统计数据集中提取信息以确定模式和预测未来结果的实践。

6. 使用可视化技术

对大量统计数据的可视化表示能帮助更好地理解趋势和事件。通过预测引擎处理的复杂统计数据需要先进的可视化软件，因为它不能用简单的图表和演示文稿来表示。

7. 能通过订阅模式获得

作为服务(SaaS)平台的软件订阅模型非常有用，因为它们能让您轻松的访问技术中的最新版本。它们还消除了购买预测解决方案的大量前期费用，并且可能是投资预测的一种更经济有效的形式。

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