對于許多人和組織而言，采用HR分析是一大進步。確實，我經(jīng)常被問到：“最好使用什么人力資源分析工具？”本文將為您提供該問題的答案，以下是要使用的九種最佳人力資源分析工具的列表。

1、R

R是最常用的HR分析工具。R非常適合統(tǒng)計分析和可視化，非常適合探索海量數(shù)據(jù)集。它使您能夠分析和清除具有數(shù)百萬行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。它還使您可以可視化數(shù)據(jù)和分析，如下所示：

R生成的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)輸出示例

RStudio是最常用的R集成開發(fā)環(huán)境(IDE)。IDE是一種軟件，可為軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)分析提供其他功能。這使軟件更加人性化。

簡而言之，RStudio可以完成R所能做的所有工作，但會做得更好。RStudio界面包含一個代碼編輯器，R控制臺，一個易于訪問的工作區(qū)，一個歷史日志以及用于存儲圖和文件的空間。下圖顯示了所有這些元素。

如前所述，R之所以有用，是因為與Excel相比，R使您可以處理更大的數(shù)據(jù)集。此外，R具有包含R包的非常廣泛的庫。

總而言之，R是用于分析和可視化大量數(shù)據(jù)的出色工具。

2、Python

Python是另一種編程語言，可以與R互換使用。在數(shù)據(jù)科學(xué)界，關(guān)于這兩者將成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的首選工具頗有爭議。

R擅長進行統(tǒng)計分析，在統(tǒng)計方面擁有更活躍的社區(qū)，并且更適合可視化。但是，Python提供的功能僅稍少一些，但更易于學(xué)習(xí)。

經(jīng)常使用的IDE是PyCharm和Spyder。這些工具對Python而言就像RStudio對R一樣。它們都是開源IDE，可為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供使用Python所需的所有工具。Spyder是Scientific Python Development Editor的縮寫，是專門為數(shù)據(jù)科學(xué)而設(shè)計的。它包括一個高級編輯器，一個交互式控制臺，文檔查看器以及一整套開發(fā)工具，其中還包括可視化選項。

Spyder，Python的數(shù)據(jù)科學(xué)IDE

簡而言之：如果您已經(jīng)有Python的經(jīng)驗，或者想快速入門，請使用Python。如果進行統(tǒng)計分析將是您未來五年的工作，請使用R。有關(guān)Python和R之間的區(qū)別的更多信息，請查

3、Excel

當我們談?wù)撊肆Y源分析工具時，我們不應(yīng)該忘記基礎(chǔ)知識。

Excel是我們大多數(shù)人的起點。每當您從任何HR系統(tǒng)中手動提取數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)很可能以逗號分隔值(CSV)文件的形式出現(xiàn)。這些文件可以使用Excel輕松打開和編輯。

Excel的優(yōu)點在于，對于我們大多數(shù)HR數(shù)據(jù)極客而言，它非常直觀，因此易于使用。

例如，如果要檢查數(shù)據(jù)的干凈程度，可以將數(shù)據(jù)集快速轉(zhuǎn)換為表格，并檢查每列的數(shù)據(jù)范圍是否存在異常值。

有關(guān)如何將Excel用于人力資源分析的一些快速提示：

如果要運行高級分析，請在Excel中加載分析工具庫。該軟件包使您可以進行高級分析，包括相關(guān)性和線性回歸。

處理大文件時，請將其轉(zhuǎn)換為表格。在表中構(gòu)建數(shù)據(jù)時，Excel可以更有效地工作。

不要在大型數(shù)據(jù)集中使用Excel公式。當您使用Excel公式計算列時，請將結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)值。每當您對數(shù)據(jù)集進行更改時，公式都會重新計算。這給計算機的內(nèi)存和處理速度帶來了巨大且不必要的負擔，并使Excel陷入癱瘓。

如果要合并到數(shù)據(jù)集，則“ VLOOKUP”功能是您最好的朋友。這使得連接兩個單獨的數(shù)據(jù)集非常容易。

數(shù)據(jù)透視表在匯總大量數(shù)據(jù)方面做得很好。數(shù)據(jù)透視表和VLOOKUP函數(shù)實際上使您能夠在Excel中執(zhí)行HR分析。

4、Power BI

Gartner的商業(yè)智能魔力象限顯示微軟是絕對的領(lǐng)導(dǎo)者。這就是為什么我們包括了Microsoft的Power BI。它使數(shù)據(jù)的匯總，分析和可視化變得非常簡單。

使用Power BI，可以直接連接到多個源系統(tǒng)，例如帶有人員數(shù)據(jù)的SQL數(shù)據(jù)庫，實時Twitter提要或機器學(xué)習(xí)。然后將所有這些不同的數(shù)據(jù)源集成到Power BI中。通過這種簡單的聚合過程，您可以將一個大型數(shù)據(jù)庫中的多個數(shù)據(jù)源組合在一起，以進行報告或分析。

由于Microsoft同時擁有Power BI和Excel，因此Power Query在Excel中的集成工作非常順利。這使Power BI對于新興的HR分析師而言是絕佳的選擇。

5、Tableau

Tableau與Power BI非常相似，因為它可以聚合和可視化各種數(shù)據(jù)源。該軟件成立于2003年，是斯坦福大學(xué)進行研究的商業(yè)渠道，該軟件風(fēng)靡了可視化領(lǐng)域。

在可視化方面，Tableau可以說是最好的商業(yè)智能工具(BI工具)。在2012年至2019年期間，它已連續(xù)7年在Gartner魔力象限中被認可。

下圖顯示了員工推薦儀表板。儀表板顯示了不同的招聘人員解決推薦所需的時間。通過與招聘人員共享此可視化，這些推薦的平均響應(yīng)時間顯著下降(請參見下面的Q1，Q2和Q3)。

Tableau的缺點是，與競爭對手Power BI相比，它更昂貴。

6、Visier

Visier是一種數(shù)據(jù)聚合服務(wù)版本，用于回答有關(guān)勞動力的問題。它連接到不同的HR系統(tǒng)，并將它們連接到一個HR BI工具中。

與Tableau相比，Visier本身更像是一個可操作的人員分析洞察力平臺，該平臺可顯示勞動力數(shù)據(jù)趨勢。它還使您能夠回答有關(guān)推動績效和生產(chǎn)力以及其他不同HR結(jié)果的問題。

Visier提供的解決方案非常接近即用型人員分析。它具有使用算法來預(yù)測退出，晉升，內(nèi)部移動等的功能。

7、Qlik

與Visier相似，Qlik匯總數(shù)據(jù)。主要區(qū)別在于，Visier專注于對勞動力數(shù)據(jù)的可行見解，而Qlik是一種更通用的數(shù)據(jù)匯總工具，具有廣泛的儀表板功能。這意味著Qlik非常適合于更常規(guī)的數(shù)據(jù)聚合，倉庫和儀表板。

就像Power BI和Tableau一樣，Qlik多年來一直是Gartner魔力象限的領(lǐng)導(dǎo)者。

8、SPSS

PowerBI，Tableau和Qlik主要用于聚合數(shù)據(jù)，而SPSS用于實際分析數(shù)據(jù)。

SPSS是社會科學(xué)中最常用的HR分析工具之一。憑借其友好的用戶界面，您無需復(fù)雜的統(tǒng)計知識即可分析數(shù)據(jù)。由于SPSS通常用于社會科學(xué)中，因此許多HR專業(yè)人員都知道如何使用它，尤其是對數(shù)據(jù)分析感興趣的人。

這也是為什么我們將SPSS而不是其最大競爭對手SAS列入榜單的原因。SAS在社會科學(xué)領(lǐng)域之外擁有更多的用戶。但是，SAS具有更陡峭的學(xué)習(xí)曲線。SPSS還與Excel具有許多相似之處，這使其更易于使用。

對于分析能力較差的公司，將SPSS視為輕松的墊腳石。使用SPSS可以輕松進行探索性相關(guān)分析或快速回歸分析。對于更復(fù)雜的(機器學(xué)習(xí))算法，R是更好的選擇。

9、CPLEX優(yōu)化器

CPLEX優(yōu)化器制作了一套不同的分析工具來進行優(yōu)化，這些通常用于進行規(guī)范分析。規(guī)范分析致力于在給定情況下找到最佳的行動方案。由于說明性分析非常先進，因此仍然很少使用它們。但是，這些說明性工具可以為企業(yè)帶來巨大的價值。

CPLEXOptimizer是此類工具的一個示例。CPLEX Optimizer使您能夠從數(shù)十億個替代業(yè)務(wù)決策中找到最佳解決方案。它通過提供靈活而高性能的數(shù)據(jù)建模來做到這一點。

這聽起來有點抽象。假設(shè)您有許多商店和倉庫。通過當前倉庫為這些商店提供貨品的最佳方法是什么？在指定位置開設(shè)另一個倉庫是否是一個好選擇？使用CPLEX，您可以對這些挑戰(zhàn)進行建模，獲得關(guān)于是否應(yīng)開設(shè)額外倉庫的信息-與現(xiàn)有商店相比，此位置的最佳距離是多少。其他應(yīng)用程序包括計劃和勞動力計劃。

如何選擇合適的人力資源分析工具？

現(xiàn)在您知道了不同的工具，您仍然需要為您的分析項目選擇合適的工具。在進行分析時，您可能需要使用多種工具。例如，當您組合和分析大量數(shù)據(jù)時，將使用不同的工具，然后又要在儀表板上顯示輸出。

要選擇最合適的人力資源分析軟件工具，至關(guān)重要的是要知道要實現(xiàn)的目標。你想要掌握數(shù)據(jù)并創(chuàng)建(HR)儀表板？選擇諸如Power BI，Tableau或Qlik之類的工具。這些工具使數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)可視化變得非常簡單。

例如通過檢查部門在員工績效或敬業(yè)度方面是否存在顯著差異，從而獲得有關(guān)公司和員工數(shù)據(jù)的一些基本見解？選擇一個更簡單的工具，例如Excel或SPSS。他們需要低水平的分析技能，并且可以為您提供一些有關(guān)數(shù)據(jù)的重要見解。Visier提供更全面的分析功能，但不適合快速的即席分析，因為它需要花費更多的精力來啟動和運行。

徹底分析人力資源數(shù)據(jù)并做出預(yù)測？選擇Phyton或R等數(shù)據(jù)分析工具。它們?yōu)槟峁┝诉M行最高級分析的能力-同時處理大量數(shù)據(jù)。一些例子是預(yù)測員工離職和工作分類分析。CPLEXOptimizer 將是另一種可能性。該工具更具說明性，因為它可以幫助您使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和決策參數(shù)作為輸入來做出最佳決策。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的做人力资源需要掌握python_9种人力资源分析工具，高效打造数字化HR全流程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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