人力资源需要数据分析师吗

现在数据分析师的需求确实很大，特别十三五将大数据放到了国家战略后，各企业也逐渐重视起来，几乎任何企业都需要数据分析师。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。数据分析师主要有以下五方面的职责：1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。

在企业中，招聘HR是一个职能性岗位，HR们在日常的简历筛选、面对面邀请、面试、入职、离职(偶尔会遇到各种麻烦和烦恼)上花费了大量的时间和精力。但是对于企业来说，HR是不能产生直接效益的，属于成本部门，被忽视，没有话语权。因此，很多HR为公司勤勤恳恳工作了几年，但成长性并不大，工资也依然停滞不前。但是，市场上有一种HR，因为稀缺而变得越来越“值钱”，那就是可以做数据分析的HR！此前，华为招聘年薪40w的HR数据分析师刷朋友圈。

现在阿里、百度等大公司在HR招聘要求中也提到了对数据分析能力的需求。大公司的招聘要求，在一定程度上代表了职业发展的方向，未来没有数据分析肯定没有HR的市场！HR员工每天都在从事繁琐重复的招聘工作，却无法量化自己的投入产出，难以找出问题原因并提出针对性的优化建议。一旦招聘效果不尽如人意，面对用人部门的追问，HR往往不知道原因。如果能做数据分析，就可以通过关键数据对招聘的各个方面进行处理和量化。

你不仅可以记录输入输出，展示你的工作成果，还可以对日常招聘数据进行监控分析，以便及时发现问题，查找原因，优化招聘策略。首先确定分析目标，然后根据目标确定分析模型。招聘HR常用的分析模型有很多，比如分析各个环节的转化率，可以直接反映招聘的有效性和效率，暴露各个环节存在的问题。例如，当招聘完成率不达标时，可以追溯录用接受率。如果发现要约接受率明显低于标准，需要进一步分析放弃要约的原因，进而优化招聘策略。招聘漏斗是指通过招聘的各个环节，逐步淘汰不适合的人选，层层筛选出最适合的人的过程。通过统计各个环节的转化率，可以分析招聘漏斗。

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

应该做薪资结构的数据分析，人员去留的数据分析，薪资标准的数据分析，提成方面的数据分析。文档的数据分析，因为hr负责公司的上上下下也会进行一些数据的集中处理。