人力资源数据分析的关键要素

人力资源数据分析的关键要素

人力资源作为企业发展的基石，一直被广泛关注，而想要对人力资源数据有一个充分的了解，首先需要对人力资源数据的关键要素、类型进行分析。

说到人力资源数据在数据分析中的作用，最关键的不是该数据相对性的“大”与“多”，而是人力资源数据的丰富性与连续性。有一些小企业可能只有几十人或者十几人，人力资源数据相对于几百人的大企业来说显得十分“小”。因此，一些数据分析师觉得这样的企业不需要进行人力资源数据分析，实则不然。人力资源数据的分析需要满足以下三点要素。

（1）要整体，不要抽样。不可采用抽样调查的模式，而应收集全体数据。

（2）要相关，不要因果。在分析数据时要注重数据的相关性，避免收集因果性的数据。例如， A 有80%的可能会导致 B ，那么这两个数据就具有相关性。

（3）要效率，不要精确。数据分析师在进行数据分析时，更关注的是效率，而不是绝对精确。比如，平均年龄28.1岁与28.2岁并没有多大差别，这个时候就不需要追求绝对的精确，而应提高效率，减少对数据精确的执着，应用28.1与28.2都可以。

对于人力资源数据而言，数据分析师首先要考虑的是数据的丰富性、相关性、高效性，如此一来，才能够把握人力资源数据当中的各种关联要素。