人力资源数据分析师优点

工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》，是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。很有含金量的一个证书。应用范围：企业管理人员、人力资源管理者、企业数据分析师、人力资源咨询顾问。业务范围：初级——能熟练运用数字化管理系统，独立完成人力资源各模块工作的数据收集、数据处理、数据分析工作；能胜任企业人力资源事务性服务与常规工作。 中级——能运用数据收集、数据处理、数据分析设计完成企业人力资源管理工作和企业业务发展支持工作，能够独立处理工作中出现的问题；能够与他人合作；能够指导和培训初级人力资源数据分析师。高级——能提供人力资源统筹、规划、设计、管理，为企业经营、 战略、风险等决策并提供决策数据支持；能够独立处理和解决人力资 源管理中的难题；能够指导和培训初、中级人力资源数据分析师的工作；能够组织开展人力资源数据分析工作的流程改善和技术优化；能够组织开展系统的专业技术培训；具有技术管理能力和团队管理能力；能把握企业人力资源方向、控制风险，提升经营管理效率，赋能企业业务及产品，为组织蛛网式发展提供人才核心竞争力。想了解HR数据分析师证书方面的问题可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

1-1人才最优配置解析1-2人才编制与现有配置对比分析1-3现有人才配置评估分析1-4招聘数据收集方法1-5招聘效率分析1-6招聘过程分析1-7招聘资源投入产出评估分析1-8人才选拔数量仪表盘设计1-9招聘管理全方位仪表盘设计2-1人才盘点四象限2-2人才胜任力评估分析2-3培训数据收集方法2-4培训计划与实施情况对比分析2-5培训资源分配情况分析2-6人才培训情况分析2-7培训效果评估分析2-8培训管理仪表盘设计3-1人效指标解析3-2人效仪表盘制作3-3人力成本分解与诊断3-4人力成本监控仪表盘3-5绩效考核结果分布分析3-6以数据分析组织和个人绩效情况4-1员工离职分析及人才留用政策调整4-2员工离职分析仪表盘设计4-3用箱形图识别组织薪酬情况4-4数据分析下的薪酬内外部公平分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际数据分析过程中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。那么，数据分析有什么作用？1、数据分析工作是完整地、正确地反映客观情况：为了完整地、正确地反映客观情况的全貌，就必须在实事求是的原则的指导下，经过对大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作和分析研究，才能做出科学的判断，并编写成数据分析报告。这比一般的报表数据更集中、更系统、更全面地反映客观实际，也便于人们的阅读、理解和利用。2、数据分析工作是发挥监督的重要手段：数据分析部门掌握有大量丰富的统计数据及资料，能较好地承担监督检查和企业运营相关部门的方针政策的贯彻执行情况、发展规划和生产经营计划的完成情况、以及生产经营责任制和各项重要经济指标的完成情况等任务。3、数据分析工作有利于数据资料的深度开发利用：进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，提高数据质量，为企业解决问题。想要学习数据分析，掌握数据分析核心能力，推荐选择十方融海。十方融海始终秉承“以人为本创新教育”的发展理念，将科技创新牢牢贯穿整个职教培训过程，并不断推出新颖的教学模式和教学工具，提升学员学习兴趣和效率，为社会培养更多的复合型人才。并且，为了让每一个想要晋升管理层的职场人掌握核心竞争力，提升效率、实现职场逆袭，十方教育还会邀请一线互联网大厂数据分析师、操盘过百亿量级运营活动、十方首席数据分析师来为学员讲解数据分析实战课，助力学员学习数据分析技能，提升数据分析能力。

1、评价产品时机

产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。

2、剖析解决问题

产品出现欠好状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。

3、支撑运营活动

你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。

4、猜测优化产品

数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。