9大人力资源分析工具

本文列出了9个最常用的人力资源分析工具。采用人力资源分析对许多人和组织来说都是一大步。事实上，经常有人问我:“最好的人力资源分析工具是什么?”

本文将为您解答这个问题。以下是9个最好的人力资源分析工具。

如果你想了解如何利用这些工具来推动整个人力资源部门的数据驱动决策，并扩展你的技能，请查看我们的人员分析证书课程．

人力资源分析工具

1.R

R是最常用的人力资源分析工具。R在统计分析和可视化方面非常出色，非常适合探索海量数据集。它使您能够分析和清理具有数百万行数据的数据集。它还可以让你可视化你的数据和分析。

你可以下载R在这里．

R最常用的集成开发环境(IDE)是RStudio。IDE是为软件开发和数据分析提供额外设施的软件。这使得软件更易于使用。

简单地说，RStudio做了R做的所有事情，但是做得更多更好。RStudio界面包含一个代码编辑器、R控制台、一个易于访问的工作区、一个历史日志，以及存放绘图和文件的空间。下图展示了所有这些元素。

RStudio

如前所述，R是有用的，因为与Excel相比，它使您能够处理更大的数据集。此外，R有一个非常广泛的R包库。

这些软件包易于安装，并允许您运行几乎所有的统计分析和创建漂亮的可视化。以。为例脱字符号包．这个包允许您将数据分割为训练集和测试集，以使用交叉验证来训练算法。

R包的另一个例子是ggplot，它可以帮助您可视化图形。在之前的文章中R流失分析，林登展示了一个大型加拿大公司的员工流动率分布，如下图所示，使用ggplot。

总而言之，R是分析和可视化大量数据的优秀工具。您可以下载RStudio在这里．

2.Python

Python是另一种编程语言，可以与r语言互换使用。在数据科学社区中，关于这两种语言中哪一种会成为数据科学家的首选工具，人们议论纷纷。

R更擅长做统计分析，在统计方面有一个更活跃的社区，并且更适合于可视化。然而，Python只提供了稍少的功能，但更容易学习。

常用的ide有PyCharm而且世爵．这些工具之于Python，就像RStudio之于r。它们都是开源ide，为数据科学家提供使用Python所需的所有工具。Spyder是Scientific Python Development Editor的缩写，是专门为数据科学开发的。它包括一个高级编辑器、一个交互式控制台、文档查看器和一整套开发工具，其中还包括可视化选项。

Spyder, Python的数据科学IDE

简而言之:如果您已经有Python经验，或者想快速入门，请使用Python。如果统计分析将是你未来五年的工作，请使用R。有关Python和R之间差异的更多信息，请查看这篇文章．

你可以下载Python在这里．

3.Excel

当我们谈论人力资源分析工具时，我们不应该忘记基础知识。

Excel是我们大多数人起步的地方。每当您手动从任何HR系统提取数据时，数据很可能以逗号分隔值(CSV)文件的形式出现。这些文件可以很容易地使用Excel打开和编辑。

Excel的好处是它对我们大多数人力资源数据极客来说非常直观，因此很容易使用。

例如，如果你想检查如何清理数据是，您可以快速将数据集转换为表，并检查每列的数据范围以查找异常值。

这样，如果您选择年龄列，您可以快速检查最小和最大年龄。你不会期望16岁以下的人在你的公司工作，也不会期望80岁以上的人为你工作。您只需单击一下就可以找到这些异常值。

关于如何使用Excel进行人力资源分析的一些快速技巧:

• 如果你想进行高级分析，在Excel中加载分析工具库．这个软件包使您能够进行高级分析，包括相关性和线性回归。
• 当您处理大型文件时，请将它们转换为table。当数据在表格中结构化时，Excel可以更有效地工作。
• 不要在大型数据集中使用Excel公式。使用Excel公式计算列时，请将结果转换为数值。每次对数据集进行更改时，公式都会重新计算。这会给你的电脑的内存和处理速度带来重大而不必要的负担，并让Excel陷入困境。
• 分类变量(性别:男性，女性)很容易在表中检查。选择表列并检查错误或不一致。你能看出这幅图中柱子之间的差异吗?
• 如果你想合并到数据集，' VLOOKUP '函数是你最好的朋友。它使得连接两个独立的数据集非常容易。
• 数据透视表在总结大量数据方面做得很好。数据透视表和VLOOKUP函数实际上使您能够在Excel中进行人力资源分析。

如果您想了解更多关于如何使用Excel分析人力资源数据的信息，请查看必威手机网页．该课程将教你Excel中人力资源数据分析的基础知识。

4.权力BI

Gartner的商业智能魔力象限(Magic Quadrant for Business Intelligence)显示，微软是绝对的领导者。这就是为什么我们加入了微软的Power BI。它使得数据的聚合、分析和可视化非常简单。

1. 使用Power BI，可以直接连接到多个源系统，如带有人员数据的SQL数据库、实时twitter提要或机器学习api。所有这些不同的数据源然后集成到Power BI中。这个简单的聚合过程使您能够将多个数据源组合在一个适合报告或分析的大型数据库中。

由于微软同时拥有Power BI和Excel, Power Query在Excel中的集成非常顺利。这使得Power BI成为崭露头角的人力资源分析师的绝佳选择。

2. 然后可以使用合并的数据创建数据透视表(使用Power pivot)。这可以让你快速了解你的员工的关键领域。
3. 然后，可以使用Power BI的仪表板功能将相同的数据转换为仪表板。下面添加了这个仪表板的示例。

的人力资源分析师课程从必威手机网页深入了解如何从多个Excel表聚合数据，可视化此数据，并创建人力资源仪表板和报告使用Power BI。

5.表

Tableau与Power BI非常相似，因为它支持各种数据源的聚合和可视化。该软件成立于2003年，是斯坦福大学(Stanford University)研究的一个商业渠道，在可视化领域掀起了一场风暴。

在可视化方面，Tableau可以说是最好的商业智能工具(BI工具)。2012年至2019年，它连续七年被高德纳魔法象限(Gartner Magic Quadrant)认可。

下图显示了一个员工推荐仪表板。仪表板显示了不同的招聘人员处理推荐所需的时间。通过与招聘人员共享这一可视化，这些推荐的平均响应时间显著下降(见下文，Q1, Q2和Q3)。

Tableau的缺点是，与竞争对手Power BI相比，它更昂贵。

6.Visier

Visier是一个数据聚合服务，用于回答关于劳动力的问题。它连接不同的人力资源系统，并将它们连接成一个人力资源BI工具。

与Tableau相比，Visier更像是一个可操作的人员分析洞察平台，可以显示劳动力数据的趋势。它还能让你回答有关是什么推动了绩效和生产力以及其他不同的人力资源结果的问题。

Visier提供了一种接近于开箱即用的人员分析的解决方案。它具有使用算法来预测退出、晋升、内部移动等的功能。

7.Qlik

与Visier类似，Qlik可以聚合数据。主要的区别是Visier专注于对劳动力数据的可操作的见解，而Qlik是一个更通用的数据聚合工具，具有广泛的仪表板功能。这意味着Qlik非常适合于更通用的数据聚合、仓库和仪表板。

就像Power BI和Tableau一样，Qlik多年来一直是Gartner Magic Quadrant的领导者。

8.SPSS

Power BI、Tableau和Qlik主要用于汇总数据，而SPSS则用于实际分析数据。

SPSS是社会科学中最常用的人力资源分析工具之一。由于其用户友好的界面，您可以在没有广泛的统计知识的情况下分析数据。因为SPSS经常被用于社会科学，很多人力资源专业人士都知道如何使用它——尤其是对数据分析感兴趣的人。

这也是为什么我们把SPSS放在榜单上，而不是它最大的竞争对手SAS。SAS拥有更多社会科学领域以外的用户。然而，SAS的学习曲线更陡峭。SPSS与Excel也有许多相似之处，这使得它更容易使用。

SAS生成的描述性统计输出示例

对于分析能力不太成熟的公司来说，SPSS是一个简单的垫脚石。SPSS可以方便地进行探索性相关分析或快速回归分析。对于更复杂的(机器学习)算法，R是更好的候选。

这个片段提供了对SPSS的很好的介绍

9.最大化策略优化器

一套完全不同的分析工具用于优化。这些通常被用来做规定性分析。规定性分析致力于在给定的情况下找到最佳的行动方案。因为规定性分析相当先进，它们仍然很少被使用。然而，这些规定性工具可以潜在地为业务提供巨大的价值。

这种工具的一个例子是最大化策略优化器．CPLEX Optimizer使您能够从数十亿个备选业务决策中找到最佳解决方案。它通过提供灵活的高性能数据建模来实现这一点。

这听起来可能有点抽象。假设你有许多商店和仓库。通过你们现有的仓库来供应这些商店的最佳方式是什么?在指定地点再开一个仓库是个好选择吗?使用CPLEX，您可以模拟这些挑战，获得是否应该开设额外仓库的输入，以及与现有商店相比，该位置的最佳距离是多少。其他应用包括调度和劳动力计划．

下面的视频非常具体，并向你展示了这是如何发生的。

CPLEX优化器中的决策教程

如何选择合适的人力资源分析工具

现在你知道了不同的工具，你仍然需要为你的分析项目选择正确的工具。在进行分析时，您可能需要使用多种工具。例如，当您组合和分析大量数据时，当您希望在仪表板上显示输出时，您将使用不同的工具。

要选择最合适的人力资源分析软件工具，了解您想要实现的目标是至关重要的。你想…

1. ……掌握你的数据并创建(人力资源)仪表盘?去找一个工具权力BI，表,或Qlik．这些工具使得数据聚合和数据可视化非常简单。
2. 对你的公司和员工数据有一些基本的了解，例如，检查部门在员工绩效或敬业度方面是否存在显著差异?使用更简单的工具Excel或SPSS．他们需要低水平的分析技能，但已经可以为你的数据提供一些重要的见解。Visier提供更全面的分析功能，但不太适合快速、特别的分析，因为它需要更多的工作来启动和运行。
3. 彻底分析人力资源数据并做出预测?使用数据分析工具芬多精或R．它们为您提供了在处理大量数据的同时进行最先进分析的能力。一些例子是预测员工离职和工作分类分析。最大化策略优化器这是另一种可能。这个工具更具有说明性，因为它可以帮助您使用现有数据和决策参数作为输入来做出最佳决策。

本文概述了最常用的人力资源分析软件。祝你在寻找最适合你的人力资源分析工具时好运。如果您想了解更多关于如何使用Excel和Power BI分析数据和创建人力资源仪表板的信息，请查看我们的人力资源分析师课程．

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