『壹』 人力資源數據分析應該包括哪些維度
人力資源數據分析的維度可以有不同的區分：
1、數量維度；
2、部門維度；
3、職位維度··
『貳』 數據分析的幾個維度
數據分析需要5個維度。分別是用戶維度、運營維度、產品維度、市場維度、經營者維度。從這茄鎮慧幾個維度出發對數據進行一個全面的分析，所謂維度，即事物旅缺的某種特徵，比如：時間、性別、地區等。顫答
『叄』 數據分析的方向都有哪些
數據分析的方向包括：
1. 分類分析：這種分析可以根據不同的標准，如部門、崗位層級、年齡段等，對數據進行分類，以探究不同類別之間的差異和聯系。例如，在人力資源管理中，分類分析可以用來分析不同部門的人才流失率，從而發現問題並採取措施。
2. 矩陣分析：通過構建矩陣圖，可以直觀地展示數據在不同維度上的分布和對比。例如，在員工評估中，矩陣分析可以幫助企業評估人才的健康度，包括能力強且價值匹配的員工、能力弱但價值匹配的員工等不同群體。
3. 漏斗分析：這種分析適用於跟蹤和評估流程中的轉化率，如招聘過程中的各個環節。通過漏斗分析，企業可以識別和優化轉化過程中的瓶頸。
4. 相關分析：用於探究不同變數之間的關聯性。例如，分析員工流失率與地理位置、薪酬水平等因素的相關性，以確定哪些因素可能影響員工留存。
5. 邏輯樹分析：通過邏輯樹分析，可以系統地拆解復雜問題，從而深入理解問題的各個方面。例如，在研究員工滿意度下降時，邏輯樹分析可以幫助企業識別影響滿意度的各個因素。
6. 趨勢分析：關注數據隨時間的變化趨勢，幫助企業預測未來和制定策略。例如，分析過去12個月的人才流失率趨勢，可以預測未來的流失情況並制定對策。
7. 行為軌跡分析：這種分析關注個體或群體的行為模式和變化。例如，追蹤銷售人員的行為軌跡，可以幫助企業理解銷售業績的波動原因。
通過這些數據分析方法，企業可以獲得深入的洞見，從而在增加收益、降低成本、提高效率和控制風險等方面發揮數據的價值。例如，通過數據分析實現數字化精準營銷，降低成本和費用支出，提高報表的及時性和決策效率，以及通過實時監測和預警系統來控制企業風險。
『肆』 做hr應該做哪些數據分析
人力資源數據分析指標體系主要分為三大層次：人力資本能力層面、人力資源運作能力層面和人力資源效率層面。
人力資本能力層面的指標聚焦於人力資本的屬性和流動。這包括人力資源的數量、學歷水平、流動狀況、年齡分布和職稱層級等關鍵維度。通過這些指標，可以深入了解企業的人力資本結構和配置情況，從而為人力資源戰略的制定提供有力的數據支撐。
人力資源運作能力層面涉及的是各環節的基本運行狀況。它涵蓋了人力資源規劃、招聘、培訓開發、考核評價、薪酬管理和勞動關系等多個方面，通過這些指標可以量化分析各個環節的效率和效果，幫助企業優化人力資源管理流程，提高整體運作效率。
人力資源效率層面的指標則側重於人力資源戰略實施的成果和效率。這一層面的指標旨在反映人力資源在企業中的產出和效能，是評估人力資源戰略實施效果的重要依據。
為了便於理解和應用，本文提供了一些數據分析模板，如企業培訓管理、績效管理分析模板和人事OA模板，幫助HR在實際工作中進行數據分析和決策支持。
總的來說，建立一套全面的人力資源數據分析指標體系，對於提升人力資源管理的科學性和有效性具有重要意義。通過持續收集和分析這些指標，可以為企業提供精準的數據支持，助力企業實現人力資源的優化配置和戰略目標。