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e业务分析怎么做才能真正有价值

  原因很简单,人力资源数据分析,是HR最稀缺的能力之一,多少HR的数据分析,最后都变成了罗列数字。最常见的所谓人力资源数据分析的模板,可能就是下面这样:

  然而这样的数据,掌握基本Excel使用能力的人都能轻松统计出来,为什么要高薪聘用人力资源数据分析师来做?这样的数字统计出来了,到底代表了什么呢?好还是不好?性别比例背后的意义,是要老板自己猜吗?

  人力资源的数据分析,应该是通过数据获取有关组织和人才的信息,对企业在组织和人才上未来可能产生的问题进行和预测、预警、预判,并据此向业务部门提出决策意见。

  小王是某公司总部的人力资源专员,每个月、每季度、每年,小王都要负责整理这段时间区间内员工的新增、离职、调动情况,并针对员工的构成特征、KPI绩效、工资发放等进行管理。

  但是,公司的员工信息保存在OA系统中,而薪资信息又保存在另一套云ERP系统中,有一些分公司还有自己的业务系统。这些数据之间没有被打通,就像一个个孤岛,将其整合在一起需要耗费大量的人力,而就算费了老大劲整理好了数据,这些数据也存在滞后性、准确性等问题。

  小王每个月月中就要发布通知,让各分公司将本月的人力资源信息开始汇总,之后进行。从发布通知到结束,往往需要经历2周甚至更多的时间, 白白耗费了许多人力不说,还存在严重的滞后性。

  人力资源数据采用Excel进行,绩效、薪资的计算也是人工使用Excel进行核算,、纰漏等数据准确性问题无法把关,全靠业务人员的责任心和专业性。

  数据以月份为单位进行存放,当需要汇总观察趋势时候,就需要将N张Excel进行整合,费时费力,Excel的性能也堪忧。

  因为以上的种种数据问题,小王每个月的大部分工作时间都在整理、核算数据,更不要提什么数据分析了。

  为了解决上述问题,小王需要的是一套能够实现多数据源整合+数据处理+数据分析的软件。小王的这一需求,是许多企业推进数字化进程中的共性需求,估计看到这里很多人就想到了商业智能(BI)分析工具。

  没错,BI工具能够满足从数据源到业务人员数据分析的完整流程,下面我们就用国内BI市场占有率第一的数据分析工具——FineBI,来看一看如何利用BI工具解决小王遇到的数据难题。

  首先,要通过多源的数据连接就可以将数据进行整合,比如传统关系型数据库MySql、Oracle和Kylin,Hive,Spark等大数据平台,从而打破业务系统中的数据孤岛。

  在数据连接的基础上,将数据表添加至业务包进行管理后,管理员可以给这些数据表添加对应的表间关系。

  在设置好数据连接,添加好需要的数据表并设置了表间关联后,我们可能还需要对数据进行一些处理,比如过滤掉一些不需要的数据,或者进行一些计算等等。

  主要是数据的二次加工,进行比如过滤、分组汇总、新增列、排序、合并、挖掘、R语言分析等数据处理功能,可以让不懂代码的业务人员快速搭建各类分析模型。

  我们注意到,在饼图中,在职员工数按性别和年龄段均分。 接下来可以选择不同的年龄段了解各个年龄段是否按性别均分。

  要探究的最后一个部分是差员工。 差员工定义为上班不超过 60 天就走人的员工。 我们正在快速雇佣,但我们是否雇佣到了优秀候选员工?

  选中左侧“区域” 过滤组件中的“西北” ,并点击“差员工数(按性别)” 环形图中的“男性” 。研究“差员工数” 页上的其他图表。 我们注意到,男性差员工数比女性要多,并且 A 组中有很多差员工。

  如果研究“差员工数(按性别)” 环形图,并选中“区域”过滤组件中的不同区域,就会注意到,东部区域是唯一一个女性差员工数比男性要多的区域。

  的内容简单的为大家展示了一个人力资源的分析案例,包含了基本的数据分析流程,但是想要真正掌握数据分析的精髓,不能只通过书面上的教程,更需要的是通过实践。

  致力于打造数据人的社区,专注数据行业资讯、数据分析技术交流、人才招聘、大数据为主的互联网社区

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