HR需要掌握的数据分析工具有哪些
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发布时间：2022-04-21 07:25
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时间：2022-04-10 01:56
掌握数据分析的作用如下：
1、构建数据思维，提高工作效率就是数据分析最直接的效果。
2、通过数据分析可以让数据为自己说话，掌握工作话语权。
3、通过数据分析可以可视化工作成果，体现您的个人工作价值。
4、学习数据分析还能帮你实现高薪。
数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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时间：2022-04-10 03:14
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的*度展现；同时有良好的交互设计，活跃的社区以及丰富的文档……这些都使它具有极高的易用性，我们也可使用解释执行语言对其进行编程。
SPSS
SPSS是Statistical Proct and Service Solutions的缩写，是一款由IBM公司推出的用于分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等一系列任务的软件产品及相关服务的总称[5]。SPSS可以用在经济分析、市场调研、自然科学等林林总总的领域。它最大的特点是“简单易用”。虽然它对前沿理论的支持不够全面，但是囊括了绝大部分常用的统计方法。简单的操作方式、友好的操作界面，再加上强大的功能，使其在国内统计分析工作领域吸引了大量用户。
Stata
Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序[6]。和SPSS一样，它也支持常用分析方法，可用于多个领域，不过实践中在医学和生物学研究上的应用较多。Stata采用菜单和编程相结合的使用方式，其易用性虽不如SPSS，但在功能上略胜一筹。它在企业和学术机构的应用比较广泛。
SAS
SAS诞生于北卡罗莱纳州立大学，起初只是一个用于分析农业研究的项目。随着需求的增长，它的使用范围扩展至医药企业、银行业以及学术和*机关。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。SAS功能极其强大，算法包非常完善，但是它是纯编程界面，易用性低且入门困难，适合高级数据分析师或者专业人士使用。在统计分析领域，SAS一度是“统计分析系统”的缩写，被誉为国际上的标准软件和最具权威性的优秀统计软件包。
EViews
EViews是Econometrics Views的缩写，由Quantitative MicroSoftware（QMS）开发，是一款基于Windows设计的统计分析软件[8]。EViews可以用于常规的统计分析，但它在计量经济分析方面特别有效。它的易用性高，且相比于上述其他分析软件，入门级别低。针对计量经济学相关的分析，可以首先考虑该软件。
Excel
Excel是微软公司为Windows操作系统编写的一款电子表格系统，可以画各种图表、做方差分析、回归分析等基础分析。它的专业性虽然不高，但是完全可以胜任日常工作中简单的统计分析工作。同时，它极其方便的操作方式，以及Microsoft Office软件包成员之一的身份，使它成为最流行的个人计算机数据处理软件。
Python
Python是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明的一种面向对象的解释型编程语言，并于1991年公开发行第一个版本。Python是本书各种代码实现所使用的语言。之所以把Python语言列为数据分析的工具，是因为围绕它实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用。同时，Excel、SPSS等工具虽然具有可操作的界面，但并不能有效地结合Hadoop、Hive等组件有效地处理海量数据，而这些都是Python可以胜任的。
R
R是专用于统计分析以及可视化的语言，是AT&T研发S语言时的产物，可以认为是S语言的另一种实现方式。同Python一样，R也提供了极其丰富的库函数来做统计和展现。因为R太过强大且拥有大量的用户，为了能顺应用户的习惯，降低学习的成本，Python在数据处理上的很多库函数都是模仿R的实现，以保持与其基本一致的使用方式。
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时间：2022-04-10 04:48
DataHunter,梳理HR工作的六大模块，无需代码，分析过程更简单。
整合各环节数据，并进行数据关联
在招聘环节，将各招聘渠道的数据进行整合。获取每个渠道的简历收取量、初筛量、面试通过量、offer发放量等数据。
在薪酬管理环节，按部门管理员工薪酬、加班时间、薪酬涨幅等数据。
在员工管理环节，将不同岗位员工的教育背景、在职时间、工作年限等数据做整合。
DataHunter支持整合各业务系统数据，如文件型的 Excel、CSV；CRM、ERP 等其他系统数据、各种基于云构建的数据仓库甚至各种类型的公共数据。
对快消企业的HR来说，无论是存在Excel表中的招聘数据或是存在数据库中的历年简历数据，都可以通过DataHunter完成轻松的整合。
DataHunter提供的数据关联功能，让您不需要懂数据库知识，简单两下拖拽就可以完成数据关联，您可以根据自己的需求，对不同种类的数据进行任意关联。
实时数据展现，团队协作，人力资源决策更及时
传统的管理模式中，往往会以季度或半年为时间周期调整人力资源运营策略，无法对实时的变化做出快速有效的反应。运用DataHunter的实时数据看板，可以对人力资源信息的实时查看、讨论，支持领导层随时优化决策。
例如，针对重要的促销活动，管理层一方面可以对销售人员的数量进行管理，及时掌握各门店不同岗位的销售人员数量，另一方面对人员的销量指标进行管理。
过程中如果发现问题，可以随时通过评*能与相关负责人沟通，调整人员策略。
探索式分析，挖掘深层信息
在实时展示的基础上，对人力数据做进一步探索，则可以获取数据背后的更多价值。
比如可以分析究竟是哪些因素影响了员工的离职率，可以从薪酬、员工在公司里面的职业生命周期、加班时长、五险一金的缴纳、提取等方面综合考虑，找出关键影响因子。当然大家最关注的可能还是薪酬。
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时间：2022-04-10 06:40
2.国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类*数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。
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时间：2022-04-10 08:48
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时间：2022-04-10 11:12
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时间：2022-04-10 13:54
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时间：2022-04-10 16:52
对于hr来说，一款数据分析工具操作简单且不需要任何的代码操作才是最好的，比如亿信ABI全程拖拉拽的可视化操作，自助分析便捷高效，还有大屏模板可以直接替换数据可用。
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时间：2022-04-10 20:06
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用得多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难。
数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。
大数据技术:这个相对来说有些难度，不过有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具；
分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到九道门商业数据分析实训中心上去看一些案例，自己做做训练。
