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小梅子zh
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人力资源数据分析师是帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的数据分析报告,找到评价组织及人力资源效能的核心数据,借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率,通过数字化人力资源管理最佳实践赋能,找到适合企业的数字转型之路,同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策。人力资源数据分析师的工作内容有以下几点:1、设计人力资源报表模板,持续优化报表模型和数据源,为业务发展和流程改善提供数据支持。2、推动数据化运营,监控人力资源运营数据,预警人力资源运营异常。3、分析人力资源运营短板,与各部门协作推动人力资源运营效率提升。4、 审核数据报表逻辑及提取需求,定期汇总输出人力资源部KPI达成结果。5、协助和参与部门流程优化项目,提升人力资源运营整体工作效率。对于想要了解更多关于人力资源数据分析师的问题,可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

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识饮识吃识享受

可以先来看几个数据,据猎聘数据显示,数据分析师的平均薪资在20k+,应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示,有数据分析能力的人工资比一般人多30%,而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势,这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

麦肯锡的预测并不是空穴来风。我们调研了目前市场上的数据分析师招聘数量,以boss直聘为例,第一个截图展现了成都地区数据分析师的岗位需求数量,可以看到多个数据分析师的职位需求量都在10k+。

在了解了数据分析师的大范围行业前景和行业薪资后,我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展晋升之路。

总得来说,初级数据分析师可以往两个方向发展:技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕,可以选择的职位有两个,一个是数据运营,另一个是数据产品经理。

数据运营是运营岗位的一个分支,岗位职责是需要懂得运营业务模型,并要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理,是需要懂得产品业务模型,需要通过数据分析来优化产品功能。

初级数据分析师如果选择技术方向发展,可选择的职位也有很多,例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责,可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型,是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗,负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作,主要是服务于数据的使用者,比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

3、数据科学家

数据科学家属于综合性人才,集数据分析能力(>数据分析师)、统计学基础、业务能力(>数据产品)、算法(>算法工程师)与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配,各方面的能力都超一流,不过这类人才相当稀有,在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了数据分析师的职业发展方向,再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单,人需要在一个天花板不断上升的行业,个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽,人不挤的赛道上才能够跑得快,也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述,数据分析师的就业前景是非常好的,如果你想要成为一名优秀的数据分析师,要先找到自己的方向,确立一个职业目标,再逐步掌握数据分析师的必备技能,在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

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杜拉拉candy

这个问题很大,先说说我要的数据有:析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的,就要做了!其实每个公司都有HR要做的数据,只要根据公司要求来做就好了。

我从毕业进入一家港资上市公司人力资源部,截止到如今算是在这个行业做了9年,算是人力资源行业中的一份子。一般人力资源整个的数据与发展应该为三个大的阶段。

1.传统的劳动人事管理阶段,产生于机器化大生产时代,代表性的特点是企业与员工之间是单纯的聘用关系,人力资源部也只负责事务性的工作,人力资源的作用很小。此阶段员工对于企业来说只是会说话的机器。

2.第二个应该是人力资源管理阶段,显现于80年代左右,此阶段因企业之间的产品同质化严重,企业之间的市场争夺十分激烈,企业开始意识到产品的品牌价值,企业逐渐的重视本公司的产品研发,此阶段人才的作用对于企业长期发展有决定性的左右,人力资源上升到企业的战略发展一部分,人才成为企业财富,企业管理的重点不再单单是生产效率的提升,企业内部人力资源的培养和挖掘也变得非常重要。

3.人力资本阶段,产生于知识经济时代,员工此时和企业之间除了是聘用的关系,更是投资的关系,员工和企业有相同的发展目标,共同的利益驱使,非常有代表性的就是现在很多企业推行员工持股计划。

简单来讲就是围绕选、育、用、留四个方面展开的,由此延展到人力资源的招聘、培训、薪酬、绩效、规划、员工关系、企业文化等几个板块的数据。

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甜菜阿姨

数据分析师是一个发展前景非常好的工作,时代的发展决定了在未来,数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位,如果大家能够有幸进入到这个行业,那么就好好珍惜,而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说,数据分析师绝对是一个不错的选择。

数据分析师在进阶的道路上有多种选择,可以成为数据技能超强的产品经理,也可以成为数据指导业务的运营VP,更可以进入到管理或者战略层,而这些,都是在工作的过程中,开阔视野所带给人们的。

技能要求

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

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爱吃奶糖的鱼

市场认不认可要重点关注加粗字体,证书是工业和信息化部教育与考试中心颁发的职业能力等级评价证书,不是培训证书。

应用范围:

企业管理人员、人力资源管理者、企业数据分析师、人力资源咨询顾问

业务范围:

初级——能熟练运用数字化管理系统,独立完成人力资源各模块 工作的数据收集、数据处理、数据分析工作;能胜任企业人力资源事务性服务与常规工作。

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。

高级——能提供人力资源统筹、规划、设计、管理,为企业经营、 战略、风险等决策并提供决策数据支持;能够独立处理和解决人力资 源管理中的难题;能够指导和培训初、中级人力资源数据分析师的工 作;能够组织开展人力资源数据分析工作的流程改善和技术优化;能 够组织开展系统的专业技术培训;具有技术管理能力和团队管理能力; 能把握企业人力资源方向、控制风险,提升经营管理效率,赋能企业 业务及产品,为组织蛛网式发展提供人才核心竞争力。

市场前景:

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criminalabuse

双证书权威性:工业和信息化部证书颁发的《数据分析师职业技术证书》,是目前我国项目分析业界唯一的经国家认证的考核证书。中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系,五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所,是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、中数委与工信部共同命题,公平、公正、严格,更具含金量。

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海鲜饭泡粥

1-1人才最优配置解析1-2人才编制与现有配置对比分析1-3现有人才配置评估分析1-4招聘数据收集方法1-5招聘效率分析1-6招聘过程分析1-7招聘资源投入产出评估分析1-8人才选拔数量仪表盘设计1-9招聘管理全方位仪表盘设计2-1人才盘点四象限2-2人才胜任力评估分析2-3培训数据收集方法2-4培训计划与实施情况对比分析2-5培训资源分配情况分析2-6人才培训情况分析2-7培训效果评估分析2-8培训管理仪表盘设计3-1人效指标解析3-2人效仪表盘制作3-3人力成本分解与诊断3-4人力成本监控仪表盘3-5绩效考核结果分布分析3-6以数据分析组织和个人绩效情况4-1员工离职分析及人才留用政策调整4-2员工离职分析仪表盘设计4-3用箱形图识别组织薪酬情况4-4数据分析下的薪酬内外部公平分析

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就是不高兴

作用:帮助企业从人力资源应用的角度构建符合企业实际需求的 DAR(数据分析报告),找到评价组织及人力资源效能的核心数据,借助简单好用的数据分析工具提高数据分析效率,通过数字化人力资源管理最佳实践赋能,找到适合企业的数字转型之路,同时为人力资源管理工作提供数据支持和决策

应用对象:

企业管理人员、人力资源管理者、企业数据分析师、人力资源咨询顾问

相关业务:

解决企业人力资源效率是否最高的问题

解决企业人力资源成本是否最低的问题

解决企业人力资源组织结构调整是否及时的问题

解决企业人力资源战略决策是否科学的问题

解决企业人力资源数据是否准确的问题

解决企业人力资源转型方向是否正确的问题

具体职责划分:

初级——能熟练运用数字化管理系统,独立完成人力资源各模块工作的数据收集、数据处理、数据分析工作;能胜任企业人力资源事务性服务与常规工作。

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。

高级——能提供人力资源统筹、规划、设计、管理,为企业经营、战略、风险等决策并提供决策数据支持;能够独立处理和解决人力资源管理中的难题;能够指导和培训初、中级人力资源数据分析师的工作;能够组织开展人力资源数据分析工作的流程改善和技术优化;能够组织开展系统的专业技术培训;具有技术管理能力和团队管理能力;能把握企业人力资源方向、控制风险,提升经营管理效率,赋能企业业务及产品,为组织蛛网式发展提供人才核心竞争力。

市场前景:

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