人员分析可以在数据驱动的环境中释放员工的实际潜力。 它是一种评估工作中所有人员流程、职能、问题和可能性的方法，以提升这些系统并实现公司的长期成功。 根据德勤最近的研究，提高工作机会接受率、降低人力资源协助单和优化薪酬只是人员分析很快成为人力资源新货币的几种方式。 让我们在本文中了解人员分析的全部内容，并概述人员分析专家的职位描述和薪资范围。
什么是人员分析？
人员分析是一种数据驱动和目标导向的方法，用于评估工作中的所有人员流程、职能、问题和可能性，以提升这些系统并实现长期的经济成功。
人员分析的另一个词是人才分析或人力资源分析。 从本质上讲，获取和评估人员分析可以通过使用统计数据和其他数据解释工具来做出更好的决策。
因此，更智能、更具战略性和数据驱动的人才决策近在咫尺，这适用于整个员工生命周期，从更好的招聘决策到更有效的绩效管理，再到提高保留率。
人员分析流程
人员分析正变得更加直观和更具预测性。 为了达到这一期望，该过程包括以下步骤：
#1。 收集相关数据。
“哪些数据与我们的业务目标相关？” 是这里的主要问题。 这使您可以通过专注于需要直接监督的领域（例如人员管理范围内的运营职责）来节省大量资源，并且可以带来可衡量的经济成功。
如果数据没有带来战略价值，那么挖掘这些数据可能就是浪费时间。 知道要专注于什么也有助于应用适当的统计、数据挖掘、机器学习、调查管理和战略劳动力管理技术。
#2。 实验、调查和充实
在繁忙且视觉上分散的市场中，通过研究市场、尝试多种可能性并确定最能增强业务的选项来选择人员分析工具至关重要。 数据挖掘、数据转换和数据可视化技术都可以通过用户友好的自助服务界面获得。
具有广泛功能的平台通常需要大量手动操作才能获取关键数据，而这些方面只能通过严格的测试来验证。
#3。 制定行动计划。
在了解最终目标、相关数据以及可用解决方案（基于明确的利弊分析）后，制定行动计划。 大数据和预测分析在人才管理、领导力发展和组织能力方面的应用通常有助于行动计划的微调。
此外，制定明确的行动计划可以更好地理解为什么会发生某些变化以及公司的发展方向，这有助于获得更多利益相关者的支持。
#4。 避免法律陷阱。
确保依法收集所有数据至关重要。 在开始分析项目之前，让法律团队评估数据源程序和协议。 它不止于此。
原始数据收集和处理后，结果必须经过授权才能应用或发布。 随着数据保护和隐私法在我们的数字世界中不断发展，了解最新动态并仔细检查法律合规性至关重要。
#5。 开发更精简的系统。
无论项目有多复杂，程序必须遵循的总体策略必须简单明了。 数据分析和解释的基本过程应该易于应用、更新和阅读。
创建简化的摄入和设计（数据收集和分析设计）、数据清理（删除不相关或不可靠的数据）、数据分析（定量和定性探索）以及分享见解（数据解释和呈现）。 这有助于消除不必要的困难，例如步骤流程的混乱、时间浪费或非标准化流程结构引起的子流程重复，同时允许在适当的地方进行修改。
目标是在有限的移动组件（人和环境的动态）和灵活、适应性强的人员分析系统和程序之间取得正确的平衡。 当您拥有合适的团队并具备合适的技能时，就可以更轻松地简化整个流程并应用质量控制。
#6。 创建数据驱动、可衡量的人力资源业务计划。
切合实际的人力资源业务战略可以避免职能划分，并可以将人才与业务无缝结合。 人员分析计划中明确的 KPI 和 ROI 目标可确保对影响进行频繁且透明的监控。 成功的战略必须得到数据和有效行动计划的支持。
#7。 联系技术援助。
如今，技术渗透到生活的方方面面，尤其是像人员分析这样的程序，在这些程序中必须处理大量分析数据，几乎没有或没有错误余地。 未来的 HR IT 技术可以轻松获得实时数据。 这是一个不容错过的机会，因为敏捷性和实时智能实际上可能使您在当今的竞争对手中脱颖而出。
重要的人员分析趋势
由于人员分析强烈依赖于新的数据挖掘技术和数据解释方法，因此人员分析的趋势同步发展。 以下是影响人员分析及其与业务交互方式的主要趋势。 一些趋势具有双重循环效应，影响人员分析，进而影响人力资源的所有其他方面。
#1。 人力资源正在改变它的本质和作用。
人员分析正在迅速改变 HR 的运作方式，影响招聘的处理方式、绩效的衡量方式、薪酬计划或增长的规划方式，以及如何更好地管理学习和保留。
根据德勤最近的研究，提高工作机会接受率、降低人力资源协助单和优化薪酬只是人员分析很快成为人力资源新货币的几种方式。 此外，随着 HR 程序的发展以满足业务需求，人员分析正在从一次性项目转变为实时、易于适应的工具，HR 可以从中获得巨大收益。
#2。 人力资源业务互动正在发生转变。
随着工作生态系统的最新进展，人力资源与业务利益相关者（内部和外部）之间的联系也发生了变化。 人员分析必须发展以反映当前的领导趋势。 透明度是这里形成的一个重要趋势，认知洞察力至关重要。
今天的企业必须能够理解看似无关的数据流，以便识别一个或多个方面之间的意义、相关性，甚至可能相互依赖，从而更好地预测和管理工作。 人员分析有可能生成有助于战略规划和执行程序的实用建议。
#3。 HR-员工关系转型
今天的员工有消费者层面的期望。 组织正在使用人员分析来改善员工体验。 候选人或员工与公司的每一次互动都是一个数据点，可用于获得引人入胜的见解。 目标是改善人力资源与员工的互动，使人力资源成为并被视为不仅仅是一个支持角色。
#4。 提高洞察力的质量
在过去几年中，人们期望每天获得的见解质量发生了变化。 如果优先考虑两个基本因素，则人员分析可以满足这些期望：分析素养和数据安全。
为了减少对技术人员的依赖并允许新的观点，更多的员工将需要具备分析素养。 随着人员分析在企业中变得越来越普遍，必须增强和维护所有收听渠道和脉搏检查的数据完整性和安全性。
人员分析专家的职位描述是什么？
人员分析专家使用分析咨询方法来解决困难和制定解决方案，采用定性和定量方法来处理组织问题，使用纪律严明、有条不紊的方法。 人员分析专业人员是问题解决者，他们将数据与其他形式的信息结合使用以做出正确的决策。 他们使用数据和证据来改进整个组织中关于人员问题的组织决策，将他们的数据与更大的组织数据集联系起来，以影响和促进战略决策。
角色和责任
作为人员分析专业人员，您可能会参与以下活动：
- 选择要使用的数据库并提出建议
- 识别数据及其可能的用途
- 对人类问题采取协商分析方法
- 使用人员数据来解释和调查业务问题
- 创建个人数据集并将其与更大的组织数据集相匹配
- 使用并使用定量和定性研究设计来解决问题
- 进行数据分析，从基础到多元
- 确保以透明、可访问和可用的方式报告数据
- 就最佳行动方案向人力资源业务合作伙伴提供指导。
人员分析中的角色类型
以下是您可以在人员分析中遇到的一些工作角色的列表：
- 人力分析师
- 高级人员数据分析师
- 人力资源信息系统经理
- 人员分析经理
- 人员分析顾问
- 人员分析主管
美国的平均人员分析工资是多少？
截至 2023 年 74,410 月，美国人力分析人员的平均年薪为 XNUMX 美元。
根据公司和工作类型的不同，人员分析薪酬可能按小时、每周或每月支付。 大多数兼职工作按小时或每周支付。 使用工资计算器，平均收入约为每小时 36 美元，每周 1,431 美元或每月 6,201 美元。
People Analytics 的平均工资从 62,370 美元到 90,680 美元不等。 People Analytics 专家的平均工资范围很大，这表明有多种进步、晋升和加薪的前景。 许多因素会影响这些机会，包括人才、教育、证书、地理位置和多年的经验。
在线人员分析课程
对于许多人和企业来说，从人员分析开始是重要的一步。 常见问题包括：我应该从哪里开始？ 我需要什么设备？ 我应该避免哪些常见的陷阱？ 解决这些问题的人员分析课程可能非常有益。
课程包括从基本统计理解到人力资源数据和指标到实际实施分析的任何内容。 因为人员分析是一个如此广泛的领域，拥有如此多不同程度的经验，所以并不是每门课程都对每个人都有同样的吸引力。 这里有一些人员分析课程可以帮助您入门。
#1。 人员分析证书课程 – AIHR Academy
这个完整的人力资源分析认证将教您如何使用数据做出更好的、基于事实的人员决策，这将使您的组织和您的同事都受益。 您将作为人员分析专家毕业，具备全面的人力资源数据分析技能，使您能够在整个人力资源部门推动数据驱动的决策制定。
该课程包括 30 多个视频课程、多个测验、作业、行业专家访谈等等，所有这些都在教学大纲中进行了详细说明。
完成课程后，您将获得 AIHR Academy 颁发的证书，AIHR Academy 是全球在线人力资源分析课程领域最大、最专业的机构。
#2。 人员分析——宾夕法尼亚大学
这是宾夕法尼亚大学（美国）提供的在线人员分析课程。 三位讲师将教您人员分析的基础知识，例如绩效评估、人员配备、合作和人才管理。 人力资源分析的许多现实生活中的例子被用来说明每个主题。
此外，该课程还介绍了数据管理、企业内普遍可用的数据源、用于数据分析的各种统计方法，以及从人员分析开始的潜在错误。
该课程需要大约八小时的学习时间，并且是免费提供的。 只需象征性的费用，您就可以参加测验和大学结业证书。 这些小测验有难度，一定要注意看视频讲课！
#3。 R 编程基础
本课程完全是关于 R 的。人力资源分析可以在 Excel 电子表格中执行。 另一方面，Excel 有很大的局限性。 R 是一个开源统计、可视化和数据建模程序。 R 的编程语言是专门为数据操作和统计计算而开发的。 它为海量数据集提供统计方法和可视化功能，这些数据在 HR 分析中经常使用。
R 超越了用于 HR 数据基准测试和分析的典型工具，例如 Microsoft Excel、Access 和 SPSS。 R 将它们全部组合成一种能够快速导入、编辑和可视化数据的计算机语言。 这确实意味着 R 涉及一些编码，这增加了学习曲线。
因此，R 比 Excel 更难学。 然而，R 提供了无限的计算可能性，并允许您执行比 Excel 更广泛的分析。
#4。 R 编程 - 约翰霍普金斯大学
约翰霍普金斯大学提供更高级的 R 课程。 完成本中级课程大约需要 20 个小时。
三位讲师教授课程。 它首先教您 R 的基础知识，然后再学习 R 中编程的更多技术部分。到课程结束时，您将能够在 R 中运行更复杂的统计技术，例如线性回归模型。
已有超过 400,000 名学生注册，该课程非常受欢迎。 要注册本课程，您必须至少具有基本的 R 经验。
#5。 R 中的人力资源数据科学 – AIHR Academy
People Analytics 中可用的最具革命性的技术之一是预测建模。 这是一个非常抢手的技能组合，因为在 HR 中，相对较少的人有能力创建预测模型。
R 课程中的人力资源数据科学将帮助您学习这些能力。 您将学习如何利用 R 来解决人力资源问题，并为员工敬业度和流动率构建预测性人力资源分析。 无需事先具备 R 或编程专业知识：我们将从基础开始。
该课程涵盖 R 中的数据管理、R 中的数据探索和可视化，以及关于数据分析各个领域的三个动态案例研究。
什么是人员分析示例？
总部位于瑞士的瑞士信贷银行是人员分析的一个例子。 长期以来，瑞士信贷一直在收集有关数据点的信息，例如离职人员、原因以及离职时间。
人员分析的 7 大支柱是什么？
7 大人物分析支柱如下：
- 组织文化
- 人才管理
- 领导团队
- 人力规划
- 学习与发展
- 绩效管理
- 员工敬业度
人员分析的四个层次是什么？
人员分析分为四个级别：描述性、诊断性、预测性和规范性。
人员分析的目标是什么？
人员分析可以帮助确定人员实践、举措和程序的有效性。
如何在人力资源中使用人员分析？
人力资源部门可以使用人员分析来深入了解人才管道问题等领域，评估保留工作的有效性，了解员工绩效和员工生产力，并确定哪些健康和学习计划是有效的。
为什么人员分析很重要？
使用人员分析工具可帮助公司根据过去的申请、公司的需求及其成功来确定对新员工的要求。 People Analytics 帮助企业根据历史数据了解新员工。
总结一下
人员分析是一种评估工作中所有人员流程、职能、问题和可能性的方法，以提升这些系统并实现公司的长期成功。 您可以更深入地研究工作的行为方面，掌握工作中不同人为因素和非人为因素之间的因果关系，并利用最新的人员分析和劳动力分析技术做出更明智的决策。
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参考资料
