‘壹’ 人力资源数据分析应该包括哪些维度
人力资源数据分析的维度可以有不同的区分：
1、数量维度；
2、部门维度；
3、职位维度··
‘贰’ 数据分析的几个维度
数据分析需要5个维度。分别是用户维度、运营维度、产品维度、市场维度、经营者维度。从这茄镇慧几个维度出发对数据进行一个全面的分析，所谓维度，即事物旅缺的某种特征，比如：时间、性别、地区等。颤答
‘叁’ 数据分析的方向都有哪些
数据分析的方向包括：
1. 分类分析：这种分析可以根据不同的标准，如部门、岗位层级、年龄段等，对数据进行分类，以探究不同类别之间的差异和联系。例如，在人力资源管理中，分类分析可以用来分析不同部门的人才流失率，从而发现问题并采取措施。
2. 矩阵分析：通过构建矩阵图，可以直观地展示数据在不同维度上的分布和对比。例如，在员工评估中，矩阵分析可以帮助企业评估人才的健康度，包括能力强且价值匹配的员工、能力弱但价值匹配的员工等不同群体。
3. 漏斗分析：这种分析适用于跟踪和评估流程中的转化率，如招聘过程中的各个环节。通过漏斗分析，企业可以识别和优化转化过程中的瓶颈。
4. 相关分析：用于探究不同变量之间的关联性。例如，分析员工流失率与地理位置、薪酬水平等因素的相关性，以确定哪些因素可能影响员工留存。
5. 逻辑树分析：通过逻辑树分析，可以系统地拆解复杂问题，从而深入理解问题的各个方面。例如，在研究员工满意度下降时，逻辑树分析可以帮助企业识别影响满意度的各个因素。
6. 趋势分析：关注数据随时间的变化趋势，帮助企业预测未来和制定策略。例如，分析过去12个月的人才流失率趋势，可以预测未来的流失情况并制定对策。
7. 行为轨迹分析：这种分析关注个体或群体的行为模式和变化。例如，追踪销售人员的行为轨迹，可以帮助企业理解销售业绩的波动原因。
通过这些数据分析方法，企业可以获得深入的洞见，从而在增加收益、降低成本、提高效率和控制风险等方面发挥数据的价值。例如，通过数据分析实现数字化精准营销，降低成本和费用支出，提高报表的及时性和决策效率，以及通过实时监测和预警系统来控制企业风险。
‘肆’ 做hr应该做哪些数据分析
人力资源数据分析指标体系主要分为三大层次：人力资本能力层面、人力资源运作能力层面和人力资源效率层面。
人力资本能力层面的指标聚焦于人力资本的属性和流动。这包括人力资源的数量、学历水平、流动状况、年龄分布和职称层级等关键维度。通过这些指标，可以深入了解企业的人力资本结构和配置情况，从而为人力资源战略的制定提供有力的数据支撑。
人力资源运作能力层面涉及的是各环节的基本运行状况。它涵盖了人力资源规划、招聘、培训开发、考核评价、薪酬管理和劳动关系等多个方面，通过这些指标可以量化分析各个环节的效率和效果，帮助企业优化人力资源管理流程，提高整体运作效率。
人力资源效率层面的指标则侧重于人力资源战略实施的成果和效率。这一层面的指标旨在反映人力资源在企业中的产出和效能，是评估人力资源战略实施效果的重要依据。
为了便于理解和应用，本文提供了一些数据分析模板，如企业培训管理、绩效管理分析模板和人事OA模板，帮助HR在实际工作中进行数据分析和决策支持。
总的来说，建立一套全面的人力资源数据分析指标体系，对于提升人力资源管理的科学性和有效性具有重要意义。通过持续收集和分析这些指标，可以为企业提供精准的数据支持，助力企业实现人力资源的优化配置和战略目标。