【HA-027】新婚妻は裸にエプロン 15 李斌：东说念主效分析背后的5种东说念主力资源数据分析念念维

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极冷之下，若何动手东说念主效倍增成为企业的病笃议题，也成为CEO对东说念主力资源部的病笃期待。HR想要动手企业东说念主效普及，既需要了解与撬动业务详尽辩论的东说念主效发力点，也需要掌持分析东说念主效的技能和器用，进而武艺构建有用的东说念主效改良策略。东说念主力资源数据分析，就短长常病笃的、不错匡助分析东说念主效的技能。曩昔两年，李斌西席开设了十余场《东说念主力资源数据分析技能与实务》公开课。这篇著述等于基于这一课程所素质的内容，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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东说念主效料理的3次蜕变

在我看来，料理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蜕变。

第一次是发生在20世纪初好意思英等工业化理解国度的“效果增进通顺”，其观点是通过制定和实行最好本质，从而识别和摒除经济社会限制中的一切浮滥，代表念念想是泰勒的科学料理，是以也称为泰勒主义。

第二次是发生在20世纪下半叶的“精益坐褥通顺”。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。精益坐褥的中枢是通过优化经过，提高效果，裁汰浮滥。

第三次就是当下发生的数字化着力蜕变，有东说念主也称之为数字泰勒蜕变。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期，普及东说念主效。

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图源/crimereads.com

最近几年，很是是疫情发生之后，受制于外部环境的恶化，从企业的筹备料理者，到数字化科技蜕变的激动者，以及学界和普罗人人，东说念主效倏得成为挂在嘴边的热点词汇。

但咱们今天这篇著述并不设想谈若何去校正东说念主效，而是从数据分析的角度谈谈东说念主效料理可能的切入角度。

骨子上，在精益坐褥通顺中，统计学和数据分析还是大放异彩。精益坐褥的前驱戴明也曾说过：“除了天主，其他东说念主请用数据语言。”

回到当下的数字化东说念主效革掷中，一方面数字化加快激动了数据化，另一方面通过数据分析的念念维自己也不错动手东说念主效普及。

是以，咱们接下来谈谈在东说念主效料理过程中所蕴含的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

咱们一般来描绘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，咱们先要进行事实网罗。

特征念念维，通俗来说就是用一个特征值来描绘事实，是典型的描绘性分析。

在东说念主效的分析过程中，咱们领先的想法皆是找到一个数值来代表东说念主效值，也就是构建一个观点。

  

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1）通用的东说念主效观点，东说念主均产出

东说念主均产出=筹备产出/职工东说念主数

这里的筹备产出选取观点的时候林林总总，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点可能就是：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，致使不同的料理技能，决定了东说念主效料理时究竟会选定什么样的观点。

我也曾看过一个例子，企业用度报销软件商Expensify Inc旧年在好意思国得胜上市。这家公司上市的时候惟有140位职工，但其年度常常性收入（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。

谨防，这里的筹备观点选定的是AAR，东说念主效观点是东说念主均AAR。这是因为在SaaS行业，AAR是更粗略体现企业获利才略和财务庄重度的观点。

  

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2）东说念主效观点的一个变通，用本钱或者薪酬来代替东说念主数

由于东说念主数在统计的真谛真谛上有很大互异，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，但在估量东说念主效观点时，皆只可简化为1个单元。

在东说念主均薪酬互异较大的情况，或者为了更精确的估量东说念主效，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。这么创造出来的观点就叫元效，或者元均产值。

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元效=筹备产出/总工资（总用度）

上头这个公式估量出的扫尾就是元均销售额、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，这么不错估量坪效；在物流快递公司，不错换成时期，这么不错估量时效；在卖场商超，不错换成货色，这么不错估量货效。

  

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3）咱们也不错经受更综合的着力观点，比如OLE，合座作事着力观点体系。

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在OLE的观点组成中，就包含了三个二级观点，时期诈欺率、坐褥效果和质料合格率。相对来说，在计算东说念主效时，就会愈加客不雅和饶恕更多内容。

选定什么样的观点来看成东说念主效的“特征”，企业需要辩论我方的行业属性、发展阶段、料理水对等骨子情况来决定。

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第二种：相比念念维

前文说过【HA-027】新婚妻は裸にエプロン 15，描绘现况会用到两部分，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。要是只是一个特征值，咱们是无法进行评价的。

评价的第一个开始就是相比。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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标的相比：将东说念主效特征值与制定好的标的或者客不雅的圭臬（行业先进水平、竞争敌手水对等）进行相比。

时期相比：不同时间周期的相比（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、按料理者、按品类等）进行的相比。

过程相比：指对于不同经过中的阶段进行的相比。

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很是需要评释的是，标的相比还不错演化成一种我方与我方的相比。

在许多行业里，零落圭臬着力值，或者由于发展阶段互异，要赶上行业圭臬值太难。企业在这个时候，不错先与我方曩昔的值进行相比，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普及的百分比值，从而用东说念主效值、年度预计筹备产出，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。

通俗来说，归类念念维就是对于标的对象的特征值进行分类，从而获取一种简化领路的过程。

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

一般来说，归类念念维不错笔据维度区分出不同的阵势：

  

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1）单维度分类

比如上头的学生得益的分类，在进行分类的时候只磋议到一个维度。

比如咱们在进行要津东说念主才识别，将东说念主才分为要津东说念主才和非要津东说念主才，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，咱们透澈不错为东说念主效观点成立不同的门槛，从而把东说念主效区分为妙手效、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磋议到两个维度。

因为两个维度赶巧不错交叉形成一个矩阵阵势，是以这常常也称之为矩阵念念维、象限念念维。

笔据维度所分的档次，又不错形成四宫格（每个维度各2个档次）、九宫格（每个维度各3个维度）等。

在东说念主效料理中，九宫格是相比常见的器用。

比如咱们进行东说念主才盘货所使用到的九宫格，就是一个双维度分类。不才图这个矩阵中，职工笔据绩效和才略这两个维度，分别被纳入到9个不同的象限中，从而将职工诀别为9种类型。

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3）多维度分类

要是分类的圭臬跳动了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盘货的三维矩阵。在这个对于劳能源着力的盘货中，我纳入了三个维度，作事者的时期、作事者的绩效产出和作事者的薪资compa-ratio。

然后轻易两两维度皆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。而咱们要盘货的每一位职工皆会干涉到轻易一个九宫格中的其中一个象限。

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不外，要是咱们进到多维度分析的模子，就不是简化分析了，毕竟27个象限确实太多了。那若何应用呢？

我的应用次第是，笔据一定的表面框架，对于每个象限进行赋分，然后将标的职工的三个象限得分相加求平中分，从而获取劳能源价值的得分，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，获取职工在组织里面的漫衍和分位，以及进一步的定量分析等。

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第四种：归因念念维

前边三种念念维阵势，空洞起来皆是对于事实和评价的描绘性分析。

2003年，有名的盘问公司Gartner也曾索要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档次（见下图），其中描绘性分析是最基础性的分析。

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描绘性分析，只会告诉咱们发生了什么。

但大宗时候，咱们更心情原因是什么，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用来杀青，比如鱼骨图、5why框架。这种分析次第是属于定性分析。

归因分析也不错通过定量的器用来杀青，比如关系分析、卡方锻练、方差分析、参数锻练等。

以方差分析为例，它是假定锻练的一种，咱们不错通过均方值的互异来锻练某个身分是否是导致变量互异的原因（考证关系的假定是否成立）。

假定咱们获取两个部门总共职工的工时诈欺率数据，要想相比部门是否是酿成工时诈欺率互异的原因，咱们只需要对于两组数据进行双样本平均差的Z锻练。要是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诈欺率上存在显赫差距，从而不错判断职工的部门组成影响职工工时诈欺率的身分。

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赫互异，改善次第是什么。

会诊分析是业务改善的要津着力点，惟有找到原因，才不错忽视有用的惩办有筹备。

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第五种：预计念念维

终末，还有一种很病笃的数据分析，预计分析。

预计性分析，用来预计在给定的条款之下，会产生什么后果。其观点在于对翌日信息的获取，从而不错提前干扰，设想出惩办问题的次第。

时期序列分析是一种预计分析。基于时期序列的数据背后常常存在某些共通的律例，通过数据分析的次第，找到这种律例，并进而预计接下来时期周期内的数据，就是时期序列分析。

讲究分析亦然一种预计分析。要是咱们建立某种讲究方程，透澈不错笔据给定的自变量，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诈欺率的互异，咱们不错去网罗各个产线的更多的自变量数据，然后去通过数据分析建立线性方程：y=a1x1+a2x2+a3x3+…a7x7+…。

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固然，咱们也不错通过数据分析的时期详情其中有显赫影响的因子x，从而建立更有用的方程。这么，给定关系的x值，咱们就不错判断团队的工时诈欺率。

从所估量出来的方程，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，亦然数据分析的广泛念念维。它并不单是应用于东说念主效分析中，骨子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许多的HR从业者来说，是一种很是的火器。当你不知说念的时候，没以为需要它。然则当你知说念了，你就会以为它会大大改善你的职责次第，从而获取更好的职责效果。

是以，这个真谛真谛上，学好数据分析，亦然一种普及东说念主效的次第。

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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+年东说念主力资源料理教会

专注组织变革与发展、计策解码、

企业文化和东说念主力资源体系树立。

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