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穷冬之下，怎样运转东说念主效倍增成为企业的伏击议题，也成为CEO对东说念主力资源部的伏击期待。HR想要运转企业东说念主效晋升，既需要了解与撬动业务密致聚集的东说念主效发力点，也需要掌抓分析东说念主效的技能和器具，进而才能构建灵验的东说念主效改良策略。东说念主力资源数据分析，就黑白常伏击的、不错匡助分析东说念主效的技能。以前两年，李斌敦厚开设了十余场《东说念主力资源数据分析技能与实务》公开课。这篇著述即是基于这一课程所培植的内容，在“东说念主效分析”方面的一些应用念念路。 文｜李斌本文共4202字

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东说念主效管制的3次创新

在我看来，管制学历史上一共有三次典型的以东说念主效为中枢的念念潮创新。

第一次是发生在20世纪初好意思英等工业化发扬国度的“成果增进通顺”，其观念是通过制定和本质最好本质，从而识别和撤废经济社会限制中的一切铺张，代表念念想是泰勒的科学管制，是以也称为泰勒主义。

第二次是发生在20世纪下半叶的“精益出产通顺”。这场由好意思国东说念主戴明在日本掀翻的通顺，终末回到好意思国后再开枝散叶。精益出产的中枢是通过优化历程，提高成果，裁减铺张。

第三次就是当下发生的数字化效力创新，有东说念主也称之为数字泰勒创新。背后的中枢是通过援用数字化、算法和东说念主工智能等时刻，晋升东说念主效。

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图源/crimereads.com

最近几年，至极是疫情发生之后，受制于外部环境的恶化，从企业的辩论管制者，到数字化科技创新的股东者，以及学界和普罗大师，东说念主效片刻成为挂在嘴边的热点词汇。

但咱们今天这篇著述并不谋划谈怎样去改换东说念主效，而是从数据分析的角度谈谈东说念主效管制可能的切入角度。

本色上，在精益出产通顺中，统计学和数据分析一经大放异彩。精益出产的前驱戴明也曾说过：“除了天主，其他东说念主请用数据言语。”

回到当下的数字化东说念主效革射中，一方面数字化加快股东了数据化，另一方面通过数据分析的念念维本人也不错运转东说念主效晋升。

是以，咱们接下来谈谈在东说念主效管制过程中所蕴含的5种东说念主力资源数据分析念念维。

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第一种：特征念念维

咱们一般来花式现况的时候会用到事实和不雅点两部分。事实是客不雅存在的，而不雅点则是一种主不雅判断。

在进行数据分析的时候，咱们先要进行事实汇注。

特征念念维，简单来说就是用一个特征值来花式事实，是典型的花式性分析。

在东说念主效的分析过程中，咱们开端的想法王人是找到一个数值来代表东说念主效值，也就是构建一个观念。

  

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1）通用的东说念主效观念，东说念主均产出

东说念主均产出=辩论产出/职工东说念主数

这里的辩论产出中式观念的时候琳琅满目，不错是销售额、净利润、总产量、总产值、毛利、回款等等；相应的东说念主均产出观念可能就是：东说念主均销售额、东说念主均净利润、东说念主均产量、东说念主均产值、东说念主均毛利和东说念主均回款。

不同的行业、不同公司的不同阶段，以致不同的管制技能，决定了东说念主效管制时究竟会礼聘什么样的观念。

我也曾看过一个例子，企业用度报销软件商Expensify Inc昨年在好意思国得手上市。这家公司上市的时候惟有140位职工，但其年度平淡性收入（AAR）达到1.4亿好意思元，算下来其东说念主均AAR是100万好意思元，也就是说其东说念主效是100万好意思元。

留意，这里的辩论观念礼聘的是AAR，东说念主效观念是东说念主均AAR。这是因为在SaaS行业，AAR是更大致体现企业获利能力和财务肃肃度的观念。

  

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2）东说念主效观念的一个变通，用老本或者薪酬来代替东说念主数

由于东说念主数在统计的兴致兴致上有很大互异，一个初入职场的工程师和一个C级高管，也许薪酬进出好几倍，但在辩论东说念主效观念时，王人只可简化为1个单元。

在东说念主均薪酬互异较大的情况，或者为了更精确的辩论东说念主效，咱们不错将上文提到的通用东说念主效公式的分母从东说念主改为钱，比如总工资额、总用度额等等。这么创造出来的观念就叫元效，或者元均产值。

元效=辩论产出/总工资（总用度）

上头这个公式辩论出的汗漫就是元均销售额、元均净利润、元均产量、元均产值、元均毛利和元均回款。

对于这个公式的变化，还不错将公式乘以10000，得出每万元工资（用度）销售额，以此类推。

相同的念念路，咱们在零卖行业，不错将分子换成门店面积，这么不错辩论坪效；在物流快递公司，不错换成时辰，这么不错辩论时效；在卖场商超，不错换成货品，这么不错辩论货效。

  

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3）咱们也不错接收更综合的效力观念，比如OLE，合座就业效力观念体系。

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在OLE的观念组成中，就包含了三个二级观念，时辰诓骗率、出产成果和质地合格率。相对来说，在猜度东说念主效时，就会愈加客不雅和饶恕更多内容。

礼聘什么样的观念来行为东说念主效的“特征”，企业需要聚集我方的行业属性、发展阶段、管制水对等本色情况来决定。

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第二种：相比念念维

前文说过，花式现况会用到两部分，一部分是事实，另外一部分是不雅点。

不雅点其实就是一种主不雅评价。淌若只是一个特征值，咱们是无法进行评价的。

评价的第一个来源就是相比。在相比的过程中，咱们才会产生是好是坏的评价。

对于东说念主效相比的类型至少有以下几种：

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地点相比：将东说念主效特征值与制定好的地点或者客不雅的尺度（行业先进水平、竞争敌手水对等）进行相比。

时辰相比：不同时期周期的相比（按年、季、月、日等的相比）。

属性相比：指企业里面基于不同类别属性（按部门、按产物、按城市、按管制者、按品类等）进行的相比。

过程相比：指对于不同历程中的阶段进行的相比。

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至极需要讲明的是，地点相比还不错演化成一种我方与我方的相比。

在好多行业里，阑珊尺度效力值，或者由于发展阶段互异，要赶上行业尺度值太难。企业在这个时候，不错先与我方以前的值进行相比，不是看中与外部的差距，而是看中里面成长的速率。

比如，咱们不错设定年度东说念主效晋升的百分比值，从而用东说念主效值、年度预战略划产出，来预计年度东说念主力值或者年度薪酬包等。

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第三种：归类念念维

基于特征值的相比，是特征念念维衍化出的第一种念念维。还有一种念念维亦然基于特征值的衍化，这就是归类念念维。

简单来说，归类念念维就是对于地点对象的特征值进行分类，从而得回一种简化领会的过程。

比如说，咱们在考试的时候，通过几个门槛值把学生的收成归类为优秀、精深、合格、不足格等。当有了分类后，咱们对于学生的判断，可能不需要牢记准确的数值，只需要牢记类别，这就是一种简化分析。

一般来说，归类念念维不错阐述维度区分出不同的模式：

  

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1）单维度分类

比如上头的学生收成的分类，在进行分类的时候只沟通到一个维度。

比如咱们在进行重要东说念主才识别，将东说念主才分为重要东说念主才和非重要东说念主才，这其实亦然一个维度。再比如对于职工绩效的分类，亦然一个维度。

回到东说念主效话题，咱们统统不错为东说念主效观念树立不同的门槛，从而把东说念主效区分为能手效、中东说念主效和低东说念主效等。

  

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2）双维度分类

顾名念念义，双维度分类就是在归类时会沟通到两个维度。

因为两个维度正巧不错交叉形成一个矩阵模式，是以这时时也称之为矩阵念念维、象限念念维。

阐述维度所分的头绪，又不错形成四宫格（每个维度各2个头绪）、九宫格（每个维度各3个维度）等。

在东说念主效管制中，九宫格是相比常见的器具。

比如咱们进行东说念主才清点所使用到的九宫格，就是一个双维度分类。不才图这个矩阵中，职工阐述绩效和能力这两个维度，分别被纳入到9个不同的象限中，从而将职工分歧为9种类型。

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3）多维度分类

淌若分类的尺度向上了2个维度，就组成了多维度分类。一般来说，多维度分类相对更难操作，也相比复杂，是以应用未几。

我也曾构建了一个劳能源清点的三维矩阵。在这个对于劳能源效力的清点中，我纳入了三个维度，就业者的时辰、就业者的绩效产出和就业者的薪资compa-ratio。

然后率性两两维度王人不错组成一个九宫格矩阵，这么三个维度不错组成三个九宫格，27个象限。而咱们要清点的每一位职工王人会干预到率性一个九宫格中的其中一个象限。

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不外，淌若咱们进到多维度分析的模子，就不是简化分析了，毕竟27个象限真的太多了。那怎样应用呢？

我的应用表率是，阐述一定的表面框架，对于每个象限进行赋分，然后将地点职工的三个象限得分相加求平中分，从而得回劳能源价值的得分，然后再对这个得分进行相应的再分析。

比如对比不同职工的得分，得回职工在组织里面的散播和分位，以及进一步的定量分析等。

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第四种：归因念念维

前边三种念念维模式，综合起来王人是对于事实和评价的花式性分析。

2003年，著名的商量公司Gartner也曾提取总结出了一套数据分析的框架，他们把数据分析分红了四个头绪（见下图），其中花式性分析是最基础性的分析。

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花式性分析，只会告诉咱们发生了什么。

但多半时候，咱们更情切原因是什么，这属于会诊性分析。

会诊性分析背后很中枢的逻辑，就是寻谋事情发生的原因，通过归因进行会诊，通过定位原因去进行改善。

归因分析一方面不错通过一些逻辑的器具来收尾，比如鱼骨图、5why框架。这种分析表率是属于定性分析。

归因分析也不错通过定量的器具来收尾，比如关系分析、卡方测验、方差分析、参数测验等。

以方差分析为例，它是假定测验的一种，咱们不错通过均方值的互异来测验某个要素是否是导致变量互异的原因（考据关系的假定是否成立）。

假定咱们得回两个部门统共职工的工时诓骗率数据，要想相比部门是否是形成工时诓骗率互异的原因，咱们只需要对于两组数据进行双样本平均差的Z测验。淌若p值小于0.05咱们就不错认定两个部门之间在职工的工时诓骗率上存在显耀差距，从而不错判断职工的部门组成影响职工工时诓骗率的要素。

那么接下来咱们就不错在部门这个维度上去念念考，为什么部门之间出现显耀互异，改善表率是什么。

会诊分析是业务改善的重要着力点，惟有找到原因，才不错提倡灵验的处置有辩论。

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第五种：预计念念维

终末，还有一种很伏击的数据分析，预计分析。

预计性分析，用来预计在给定的条目之下，会产生什么后果。其观念在于对畴昔信息的获取，从而不错提前过问，联想出处置问题的表率。

时辰序列分析是一种预计分析。基于时辰序列的数据背后时时存在某些共通的礼貌，通过数据分析的表率，找到这种礼貌，并进而预计接下来时辰周期内的数据，就是时辰序列分析。

回想分析亦然一种预计分析。淌若咱们设立某种回想方程，统统不错阐述给定的自变量，预计出因变量的值。

比如，咱们想去评价某公司几十条不同产线的工时诓骗率的互异，咱们不错去汇注各个产线的更多的自变量数据，然后去通过数据分析设立线性方程：y=a1x1+a2x2+a3x3+…a7x7+…。

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虽然，咱们也不错通过数据分析的时刻细则其中有显耀影响的因子x，从而设立更灵验的方程。这么，给定关系的x值，咱们就不错判断团队的工时诓骗率。

从所辩论出来的方程，咱们也很容易找到改善的因子。

以上五种东说念主力资源分析的念念维，亦然数据分析的浩荡念念维。它并不单是应用于东说念主效分析中，本色上不错应用于任何的东说念主力资源分析中。

我一直说，东说念主力资源数据分析对于好多的HR从业者来说，是一种至极的火器。当你不知说念的时候，没以为需要它。然而当你知说念了，你就会以为它会大大改善你的责任表率，从而得回更好的责任成果。

是以，这个兴致兴致上，学好数据分析，亦然一种晋升东说念主效的表率。

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李斌

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盖雅工厂东说念主力资源副总裁

15+年东说念主力资源管制造就

专注组织变革与发展、战略解码、

企业文化和东说念主力资源体系建筑。

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