摘要:汇总学员关于数据分析逻辑的问题,分享给大家。
连续几期把学员的问题汇总并分享给大家,这是近期中最后一期比较有意义的内容了。
1.齐老师,你接触的公司和学员比较多,你认为人力资源数据分析普遍的难点在哪里?
总结这些年碰到的各种情况,我认为人力资源数据分析的难点主要有两点:
一是并不是真正通过数据分析来得到结果,只是做指标和维度的呈现,同时带一些分析的动作。
例如分析离职人数,要分析部门离职人数占比,一般情况下这个分析主要用于呈现。你说销售部门的离职人数占比达到30%,我们要重点关注,但是如果销售部门人数占公司总人数50%以上呢?事实上这样的情况很多,但是实操中用部门维度做分析却是非常常见的。
二是没有形成数据分析知识体系和逻辑,虽然数据分析的知识掌握了,但是运用却是没了思路。
例如学了对比分析,对比分析在哪用?只要对比一般都会有差异,哪些差异要分析,哪些差异可以忽略,这与专业知识、工作经验联系紧密。学了矩阵分析,为什么想不到应用场景?老师讲哪个场景就用哪个场景,老师不讲的根本想不起来,那学这个还有什么意义?
2.数据分析发现问题,再提出针对性举措,这个思路是没错的,但是为什么会说不是真正通过数据分析得到结果呢?
分析问题、发现问题、解决问题这个思路是没错的,但是最容易错的是在发现问题这一阶段,现在还普遍存在用感性代替理性、用现象说明结果、用少数概括多数的情况。
例如招聘计划完成率未完成,要通过数据分析找到未完成的原因,会发现什么原因呢?不拿具体数据也可能会猜测到一些:公司业务忙、招聘人员工作忙、XX岗位难招、招聘渠道不给力、猎头不给力、薪资低、用人部门要求高……
这些都不是数据分析的结果……真正的结果应该是通过数据去发现问题,例如工艺工程师岗位难招实际是每次复试通过后,都没有正式入职;招聘人员工作忙,具体忙到什么程度呢?如果我们说明每位招聘人员一个月只能发10份OFFER,实际要求每月要发30份OFFER,这样是不是更让人信服?
所以分析到了差异并不代表你能发现问题,还需要继续深入分析,拿数据说话,让人信服才行,要不然找理由谁都会找。
3.齐老师你也提到了没有形成数据分析知识体系,那这个知识体系到底是怎样的?
人力资源数据分析知识可以分为分析流程、分析方法、工具使用、案例实操等。
以数据分析方法为例,数据分析方法:对比、细分、结构、矩阵、回归、预测。到底该怎么用?什么情形下使用对比、什么情形下使用矩阵?这都是需要我们到场景中实践的。
我们再考虑一下,对比大家还会学到横向、纵向,或者时间、空间、基准等对比,但是是不是横向、纵向,时间、空间、基准等都要使用,这个该如何取舍?
知识体系是没错,但是都是模块化的,它们之间的联系并没有学到,这个是市面上的知识普遍存在的问题。必须掌握数据分析逻辑,形成自己的知识体系,把这些知识关联起来,形成网状化的知识体系,哪些知识可以结合使用,碰到什么样的情况使用什么样的知识。这个要么是自己做,要么是需要有人手把手的带,否则能构建知识体系的人还是占少数。
4.那到底什么是数据分析逻辑?
数据分析逻辑是学习数据分析的小伙伴普遍欠缺的,有没有发现哪怕学了数据分析方法、流程等,面对数据我们也不知道如何处理?
其实这个逻辑就是告诉你如何通过数据分析确定真正原因、找出影响因素、找出重要原因。不能像前面我们所讲的分析招聘计划完成率未完成原因,还没看到数据就能想到有各种情况,而掌握了逻辑,碰到问题不会偏离航道,真正通过数据找出原因。
例如:招聘计划完成率未完成原因,为什么没完成呢?再细分分析,发现中层岗位拖后腿,为什么中层岗位拖后腿呢,再细分分析发现除了行政经理,其它中层岗位都拖后腿,为什么这些拖后腿呢,再继续细分,最终发现HR和老板的选人标准不一致。我们会发现未完成的原因有很多,通过数据思维直接定位到了老板和HR的选人标准不一致,那么其它原因就是次要原因了,不是我们重点关注的内容。
5.齐老师,我是不是可以这样理解,数据分析其实就是问题解决方法?
对,这个不用理解,本来就是。
数据分析并不神秘,但是它也不简单,没有被普遍掌握主要是因为它有自己的知识体系,而且要与专业知识、业务相结合,而且解决问题的思路也可能会不同,从感性的认识到理性的认识也需要有一个过程。
所以学习数据分析,先学习数据逻辑,不要被工具使用、数据分析方法、业务知识等内容吓到。数据逻辑是通过数据分析方法如何去发现问题、找出相关问题、定位关键问题、预测未来趋势,这个过程中需要使用到数据分析工具,可以是自己来做,也可以借助他人来做,你看这样是不是找到问题了?
11楼 comeoncomeon
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10楼 加糖的水2014
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9楼 基石教育樊斌
很好奇老师的老师是谁...
8楼 aimeemei
数据分析是找到问题,并找打问题解决的发放,但其局限性也很多。
7楼 ClageZefeJilitor29
应该是有第一定数据分析基础的人才能明白文章的内容~
齐涛
@ClageZefeJilitor29:恰恰相反,这个针对没有基础的人而言的,有了一定基础这些内容是不需要强调的。
6楼 余娇
谢谢分享
5楼 末路穷途
学习了
4楼 扒壹壹
老师的分享是无私的
齐涛
@扒壹壹:感谢
3楼 黑泽明
案例更多一些就好了,比如HR和老板的选人标准不一致是不是看通过初试但没有通过复试的候选人占比呢?
齐涛
@黑泽明:每一个问题,后面都有一系列问题,万一老板只做终面呢?
2楼 Robxkl43
老师,我们都说大数据,如果数据不构充分,应该怎么挖掘有用的数据呢?
齐涛
@Robxkl43:企业人力资源方面是没有大数据的,只是大数据背景下的小数据分析,无论数据充分不充分,都是按照数据分析体系知识来操作的,数据少了可能挖掘的信息少,数据多了挖掘的信息多
1楼 大卡
齐涛老师——
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