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lucherking18
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右耳钉的豆豆

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人力资源数据分析师是帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的数据分析报告,找到评价组织及人力资源效能的核心数据,借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率,通过数字化人力资源管理最佳实践赋能,找到适合企业的数字转型之路,同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策。人力资源数据分析师的工作内容有以下几点:1、设计人力资源报表模板,持续优化报表模型和数据源,为业务发展和流程改善提供数据支持。2、推动数据化运营,监控人力资源运营数据,预警人力资源运营异常。3、分析人力资源运营短板,与各部门协作推动人力资源运营效率提升。4、 审核数据报表逻辑及提取需求,定期汇总输出人力资源部KPI达成结果。5、协助和参与部门流程优化项目,提升人力资源运营整体工作效率。对于想要了解更多关于人力资源数据分析师的问题,可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

人力资源数据做哪些分析师

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小小桐桐

人员能力分析,员工成分,薪资居住地,业务能力,薪资要求,都要做数据分析,因为表格非常的重要,做出一份清晰的数据表格,可以减少很多的工作量。

296 评论(13)

同济装潢设计

这个问题很大,先说说我要的数据有:析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的,就要做了!其实每个公司都有HR要做的数据,只要根据公司要求来做就好了。

我从毕业进入一家港资上市公司人力资源部,截止到如今算是在这个行业做了9年,算是人力资源行业中的一份子。一般人力资源整个的数据与发展应该为三个大的阶段。

1.传统的劳动人事管理阶段,产生于机器化大生产时代,代表性的特点是企业与员工之间是单纯的聘用关系,人力资源部也只负责事务性的工作,人力资源的作用很小。此阶段员工对于企业来说只是会说话的机器。

2.第二个应该是人力资源管理阶段,显现于80年代左右,此阶段因企业之间的产品同质化严重,企业之间的市场争夺十分激烈,企业开始意识到产品的品牌价值,企业逐渐的重视本公司的产品研发,此阶段人才的作用对于企业长期发展有决定性的左右,人力资源上升到企业的战略发展一部分,人才成为企业财富,企业管理的重点不再单单是生产效率的提升,企业内部人力资源的培养和挖掘也变得非常重要。

3.人力资本阶段,产生于知识经济时代,员工此时和企业之间除了是聘用的关系,更是投资的关系,员工和企业有相同的发展目标,共同的利益驱使,非常有代表性的就是现在很多企业推行员工持股计划。

简单来讲就是围绕选、育、用、留四个方面展开的,由此延展到人力资源的招聘、培训、薪酬、绩效、规划、员工关系、企业文化等几个板块的数据。

178 评论(8)

小小miffy

作用:帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的 DAR(数据分析报告),找到评价组织及人力资源效能的核心数据,借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率,通过数字化人力资源管理最佳实践赋能,找到适合企业的数字转型之路,同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策

应用对象:

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

相关业务:

解决企业人力资源效率是否最高的问题

解决企业人力资源成本是否最低的问题

解决企业人力资源组织结构调整是否及时的问题

解决企业人力资源战略决策是否科学的问题

解决企业人力资源数据是否准确的问题

解决企业人力资源转型方向是否正确的问题

具体职责划分:

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。

市场前景:

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九种特质

数据产业的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支掌握数据技术、懂管理、有数据应用经验的数据建设专业队伍。目前数据相关人才的欠缺严重阻碍数据市场发展。

数据分析的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,数据分析将会出现约100万以上的人才缺口,在各个行业,数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。

人们每时每刻都在产生着数据,而这些数据改变着生活。大数据产业已逐步从概念走向落地,90%企业都在使用大数据,而大数据高端软件类人才供应远不能满足时代的发展。有报告指出,数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一,并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。

就目前中国数据人才的市场来看,比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员(统计员)、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师(数据产品经理)、算法工程师等职位岗位。

关于数据分析师岗位的相关问题,建议找一家专业的机构了解一下。例如CDA数据认证中心就不错。CDA已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员10万+人次;已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人。

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