hr|人人都是数据分析师?人人都被迫成为数据分析师!

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【hr|人人都是数据分析师?人人都被迫成为数据分析师!】一位干HR的朋友和我吐槽到:他们公司属于传统的人力资源公司 , 基于公司业务和项目需求 , 需要招聘大量的员工 。 也因此作为主管助理 , 他每天需要收集大量的招聘数据 , 譬如入离职名单、人员结构、转正率等数据 , 需要每天对接大量的招聘专员 , 重复性的干着这些感觉毫无意义的数据收集工作 , 让他渐渐困惑是否该转行?
1、缺少核心竞争力 , 真的很容易被取代!其实这是不少HR的共同困惑 , 这位朋友公司的主营业务是人才外包 , 所以也算是公司的营收部门 , 但对于大部分公司 , HR更多的是作为职能部门而存在 , 不直接给企业带来效益 , 因而人员流动性较强 , 职业竞争力较弱 , 很容易被取代 。
可以预见 , 在未来会有越来越多的重复人工将会被智能化、数字化的工具系统取代 , 尤其是在疫情期间 , 为缩减成本 , 不少企业首先裁减的就是职能部门 。 当企业开始尝试拥抱、使用数字化系统来助力业务和探索创新 , 根据百度搜索指数统计 , 2020年数字化热度出现拐点陡峭上升 , 如果此时个人还是只满足于现在的工作能力和思考方式 , 无法转型成企业需求的人才类型 , 不久也将会很快淘汰出局 。

2、数据分析能力成为职场的必备技能在分析了大量的招聘信息之后 , 我发现现在不管是什么职业 , 都需要员工具备一种相同的能力--数据分析能力!譬如常见的运营岗 , 本身出入行业时门槛较低 , 专业性较弱 , 妥妥工具人一枚 。 在经历了几年的职场摸索之后 , 如果还不寻求改变 , 也很快会被新人取代 。 而如果你当你尝试用数据去思考、分析、验证动作背后的逻辑、原因和方法时 , 以数据赋能 , 在此过程中的经验将会是无法被轻易替代 , 将会成为你的核心竞争力 。

3、主动提升数据分析能力 , 建立核心竞争力就拿我这位HR朋友来说 , 如果他每天只是单纯的止步于数据的收集整理 , 那他很快将被新人取代 。 而如果他能看到这些数据背后的逻辑、指标、维度、体系等 , 对其进行总结归纳 , 从而梳理出公司的人才结构 , 根据业务特点建立改善指标体系 , 做数据分析报告 , 为业务的提升寻找优化点 , 那即便是你想离职 , 公司也会极力挽留你 。

那么作为一个普通人 , 如何才能学习数据分析呢?大致可以遵循以上三步:
第一步:首先要充分了解数据分析能力到底是什么?
数据分析能力其实是一个非常宽泛的概念:


它是指利用适当的统计分析方法对大量的数据进行分析 , 然后从中提取有用信息并形成结论 。
换言之就是对数据的研究、分析和概括能力 。 但落实到我们的日常工作中 , 并不是这么简单的可以概述 。 我们需要先对问题进行定义 , 然后收集相关数据 , 对其进行整理、清洗、分析 , 而后数据建模 , 最后做出报告决策 。
第二步:刻意锻炼自己的数据分析思维 。
在充分了解数据分析能力 , 并简单的构建自己的数据分析框架之后 , 我们就要通过刻意练习 , 在日常工作生活中来实践 。