HR需要掌握的数据分析工具有哪些

HR招聘要分析哪些数据，如何分析，有~

从持续改进的角度来看，招聘活动的各个环节都有分析改进的空间，对于招聘的分析重点可以关注以下几个方面：
1.招聘结果的分析：
招聘计划的完成情况：是否在要求的到岗时间内完成招聘工作。
2.招聘周期分析：
分析不同类岗位、不同职务级别的平均招聘周期，可以为未来为招聘活动争取更合理的招聘时间。
3.招聘成本分析：
a)分析各个招聘渠道的投入和产出情况。可以在某一类招聘渠道内进行数据分析，也可以在进行多个招聘渠道的横线比较。比如可以将网络、校招、内部推荐、招聘会等渠道进行分析对比，也可以对同时使用的多个招聘网站，进行分析，看到不同招聘网站投入的招聘费用和产出（到岗人数、有效简历数，甚至于到岗人数）之间的比值，就可以看出哪个招聘渠道效果更好。
b)分析人均的招聘到岗成本：为制订招聘预算以及降低招聘成本提供依据。
4.招聘各环节的转化率分析：
a)即从简历收取到邀约数、到面人数、录用人数之间的比率：这些数据像一个漏斗一样是逐级转化，最终产生合适的录用者。当招聘目标未达成时，可以进一步关注是哪个环节不足。另外，不断缩小比例可以提高录用效率，降低招聘成本。
5.招聘流程分析：
a)分析当前招聘流程是否有可优化的空间。比如对于不同层次的人员是否建立了清晰的面试和决策流程，流程存在什么问题，是否可以优化？
6.甄选标准的分析：
a)分析当前甄选标准是否清晰。对于那些招聘进入公司后，因不胜任工作辞退辞职的人员，要着重回顾分析是哪个环节出现了问题，是甄选标准不清楚，或者是面试活动中随意性太强？
b)是否采用了合适的面试方式，比如技术人员的面试过程中，通常要包含技术笔试的内容，而有的企业仅凭面试官与应聘者的简单沟通确定其技术能力，当人员录用后则发现能力不足的情况。
7.对面试官能力的分析：
面试官是否具体有足够的能力，能够按照特定的用人标准对应聘人员是否满足招聘要求做出判断？

招聘数据分析，依赖于企业在招聘过程当中产生的基础数据，具体分为：人员编制计划、岗位任职资格、招聘渠道、招聘项目、招聘费用管理等，经过日常流程化、信息化基础数据录入后，可按用户需求生成管理分析报表，同鑫自2000年开发的专业人力资源管理软件，可以满足用户在招聘功能方面的管理需求。

MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R这几款工具。
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的多维度展现；同时有良好的交互设计，活跃的社区以及丰富的文档……这些都使它具有极高的易用性，我们也可使用解释执行语言对其进行编程。
SPSS
SPSS是Statistical Product and Service Solutions的缩写，是一款由IBM公司推出的用于分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等一系列任务的软件产品及相关服务的总称[5]。SPSS可以用在经济分析、市场调研、自然科学等林林总总的领域。它最大的特点是“简单易用”。虽然它对前沿理论的支持不够全面，但是囊括了绝大部分常用的统计方法。简单的操作方式、友好的操作界面，再加上强大的功能，使其在国内统计分析工作领域吸引了大量用户。
Stata
Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序[6]。和SPSS一样，它也支持常用分析方法，可用于多个领域，不过实践中在医学和生物学研究上的应用较多。Stata采用菜单和编程相结合的使用方式，其易用性虽不如SPSS，但在功能上略胜一筹。它在企业和学术机构的应用比较广泛。
SAS
SAS诞生于北卡罗莱纳州立大学，起初只是一个用于分析农业研究的项目。随着需求的增长，它的使用范围扩展至医药企业、银行业以及学术和政府机关。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。SAS功能极其强大，算法包非常完善，但是它是纯编程界面，易用性低且入门困难，适合高级数据分析师或者专业人士使用。在统计分析领域，SAS一度是“统计分析系统”的缩写，被誉为国际上的标准软件和最具权威性的优秀统计软件包。
EViews
EViews是Econometrics Views的缩写，由Quantitative MicroSoftware（QMS）开发，是一款基于Windows设计的统计分析软件[8]。EViews可以用于常规的统计分析，但它在计量经济分析方面特别有效。它的易用性高，且相比于上述其他分析软件，入门级别低。针对计量经济学相关的分析，可以首先考虑该软件。
Excel
Excel是微软公司为Windows操作系统编写的一款电子表格系统，可以画各种图表、做方差分析、回归分析等基础分析。它的专业性虽然不高，但是完全可以胜任日常工作中简单的统计分析工作。同时，它极其方便的操作方式，以及Microsoft Office软件包成员之一的身份，使它成为最流行的个人计算机数据处理软件。
Python
Python是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明的一种面向对象的解释型编程语言，并于1991年公开发行第一个版本。Python是本书各种代码实现所使用的语言。之所以把Python语言列为数据分析的工具，是因为围绕它实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用。同时，Excel、SPSS等工具虽然具有可操作的界面，但并不能有效地结合Hadoop、Hive等组件有效地处理海量数据，而这些都是Python可以胜任的。
R
R是专用于统计分析以及可视化的语言，是AT&T研发S语言时的产物，可以认为是S语言的另一种实现方式。同Python一样，R也提供了极其丰富的库函数来做统计和展现。因为R太过强大且拥有大量的用户，为了能顺应用户的习惯，降低学习的成本，Python在数据处理上的很多库函数都是模仿R的实现，以保持与其基本一致的使用方式。

DataHunter,梳理HR工作的六大模块，无需代码，分析过程更简单。

整合各环节数据，并进行数据关联

在招聘环节，将各招聘渠道的数据进行整合。获取每个渠道的简历收取量、初筛量、面试通过量、offer发放量等数据。

在薪酬管理环节，按部门管理员工薪酬、加班时间、薪酬涨幅等数据。

在员工管理环节，将不同岗位员工的教育背景、在职时间、工作年限等数据做整合。

DataHunter支持整合各业务系统数据，如文件型的 Excel、CSV；CRM、ERP 等其他系统数据、各种基于云构建的数据仓库甚至各种类型的公共数据。

对快消企业的HR来说，无论是存在Excel表中的招聘数据或是存在数据库中的历年简历数据，都可以通过DataHunter完成轻松的整合。

DataHunter提供的数据关联功能，让您不需要懂数据库知识，简单两下拖拽就可以完成数据关联，您可以根据自己的需求，对不同种类的数据进行任意关联。

实时数据展现，团队协作，人力资源决策更及时

传统的管理模式中，往往会以季度或半年为时间周期调整人力资源运营策略，无法对实时的变化做出快速有效的反应。运用DataHunter的实时数据看板，可以对人力资源信息的实时查看、讨论，支持领导层随时优化决策。

例如，针对重要的促销活动，管理层一方面可以对销售人员的数量进行管理，及时掌握各门店不同岗位的销售人员数量，另一方面对人员的销量指标进行管理。

过程中如果发现问题，可以随时通过评论功能与相关负责人沟通，调整人员策略。

探索式分析，挖掘深层信息

在实时展示的基础上，对人力数据做进一步探索，则可以获取数据背后的更多价值。

比如可以分析究竟是哪些因素影响了员工的离职率，可以从薪酬、员工在公司里面的职业生命周期、加班时长、五险一金的缴纳、提取等方面综合考虑，找出关键影响因子。当然大家最关注的可能还是薪酬。

其实HR需要的也没有什么特别之处，像常用的软件都可以，1.国外厂商tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。 因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。
2.国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

前面的都介绍了很多工具了，但是我觉得除了Excel之外，其他的都特别专业。何谓专业，拿Python说，没有编程语言做基础是不会的，HR有必要学习编程语言吗，推荐一个好用的数据分析工具——豌豆BI，操作只需要简单的拖拉拽，分分钟形成可视化图表

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