2024-09-04
人力资源数据分析师：这是一个较为新兴的职位，负责利用数据分析工具和人力资源数据帮助组织改进管理决策和提高业绩。他们需要收集和分析人力资源数据，制定数据驱动的HR策略和建议方案。通过数据分析提升人力资源部门的专业性和透明度。这一职位需要具备数据分析技能和数据驱动的思维方式。
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。
数据分析师对现有的数据进行分析，数据分析师本质是提炼数据规则 为数据增值 满足客户需求一个工作流程.根据职友集网站统计，取自19145份样本，北京数据分析平均工资是15450元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。
数据分析师简单来说就是解答企业员工对数据信息的疑问，为部门提供可靠、有效的数据支持。持续改善运营流程与制度，并根据相关数据提供合理的分析与建议。主动消除运营内、外部各业务单位间的不畅环节，持续提升综合运营效率。可以熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，并制作相关的原型。
人力资源大数据具有显著的特点，主要体现在以下几个方面：首先，数据的全面性和社交化成为关键。在大数据时代，企业不再仅限于收集人力信息，而是扩展到包括经营和业务数据，甚至员工的社交、工作和位置数据。数据的高速处理和分析能力成为人力资源管理系统的必备特征，数据模型和存储方式需要适应这一需求。
人力资源大数据服务包括了劳动力资源调查及更新、人力资源市场信息化建设、人力资源产业园建设与运营等。目前由德生科技提供的人力资源大数据服务具有“证据链”、“多元化”、“可视化”“数字化”、等特点。可为人们提供高效、精准、个性化的服务，有效地满足人们服务需求。
人力资源大数据可以通过分析员工的绩效数据，了解员工的工作表现、能力水平和工作态度等方面的情况，从而为企业提供科学、客观的员工评估体系。员工流失分析 人力资源大数据可以通过分析员工的流失数据，了解员工的流失原因、流失趋势和流失规律，从而为企业提供有效的员工留存策略。
大数据时代企业经营环境的特点是以数据为决策的依据、信息系统成为数据集成的平台、数据网络化共享。
大数据的特点 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
人力资源管理越来越多地体现出“数字化”的特征。人力资源大数据分析是基于循证人力资源管理的理念，用数据或大数据分析结果来证明人力资源管理实践对于组织成功的贡献与价值。《人力资源大数据分析：理论、技术与实践》的理论部分介绍了大数据的特点、人力资源大数据分析的思维框架、问题解决及其典型算法。
1、人力资源大数据指的是以人力大数据为基础依托，通过聚合多种人力维度信息并进行分类，从新组合，从而形式的一整套完整的人力资源大数据服务体系。人力资源大数据服务包括了劳动力资源调查及更新、人力资源市场信息化建设、人力资源产业园建设与运营等。
2、保证人力资源管理工作和其他部门工作的协调同步。人力资源大数据服务是人力资源服务新模式，为公民提供更具针对性的服务，人力资源大数据服务助力企业竞争优势，保证人力资源管理工作和其他部门工作的协调同步，提供个性化的人才支撑。
3、人力资源大数据对企业进行的分析是：人才招聘分析、员工绩效分析、员工流失分析。人才招聘分析 人力资源大数据可以通过分析招聘渠道、招聘需求、招聘效果等方面的数据，帮助企业更加精准地找到符合企业要求的人才。
一）大数据助力HR-BI Human Resource Business Intelligence，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
招人。精准招聘。薪酬设计有了参考线，制定行业领先的激励方案。人才发展规划和战略管理。为企业未来发展的趋势在大数据引领下不跑偏。法律风险管理。减少企业用人的风险。有大概率 下一定有风险集中点区。
可以对员工进行技能培训；可以提升企业所有员工的整体素质；可以完成企业人力的储备。
人力资源 各个模块都可以运用，如招聘、培训、绩效、员工关系等。数据运用的重点是实用和建模。 因为人力资源可以产生大量数据，哪些数据是有用的，就是建模的问题了。大数据可以解决人力资源管理过程中信息查询、统计和筛选的效率问题。
及格条件：通过率没有具体要求，只要成绩 60 分合格者就可以拿到证 书 考试内容：参照工业和信息化部教育与考试中心《人力资源数据分析师》能力等级评价标准里课程大纲设置的内容。考试形式：初级、中级、高级职业能力等级评价考试包括理论知识、技能操作两个科目。
及格条件：通过率没有具体要求，只要成绩 60 分合格者就可以拿到证书 考试内容：请参照工业和信息化部教育与考试中心《人力资源数据分析师》能力等级评价标准里课程大纲设置的内容 参考条件：--具备以下条件之一者，可申报初级：1）累计从事本职业或相关职业 工作 1 年（含）以上。
数据分析师是一定要考证的，这是公司看职员是否是专业的数据分析师标准之一，也是很有含金量的凭证的，如果想要做数据分析师，这个证书也是很关键的。数据分析师简单来说就是解答企业员工对数据信息的疑问，为部门提供可靠、有效的数据支持。持续改善运营流程与制度，并根据相关数据提供合理的分析与建议。
入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。
一）大数据助力HR-BI HumanResourceBusiness，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
招人。精准招聘。薪酬设计有了参考线，制定行业领先的激励方案。人才发展规划和战略管理。为企业未来发展的趋势在大数据引领下不跑偏。法律风险管理。减少企业用人的风险。有大概率 下一定有风险集中点区。
比如成本： 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、 专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比 例等。
人力资源 各个模块都可以运用，如招聘、培训、绩效、员工关系等。数据运用的重点是实用和建模。 因为人力资源可以产生大量数据，哪些数据是有用的，就是建模的问题了。大数据可以解决人力资源管理过程中信息查询、统计和筛选的效率问题。
构建现代化模式 企业应利用大数据技术，优化招聘、培训、绩效考核等环节，实现员工管理的现代化。结语 企业应充分发挥大数据技术在人力资源管理中的作用，推动信息化建设，提升管理效率。通过大数据分析技术的应用，企业可以实现人力资源管理的精准化、科学化，为企业发展提供有力支持。
值得一提的是，大数据技术在人力资源管理中的应用也带来了隐私和安全的挑战。企业在享受大数据带来便利的同时，必须加强对员工数据的保护，确保数据的安全性和合规性。这要求企业在推进大数据应用的同时，也要建立完善的数据管理体系，平衡数据利用与保护之间的关系。