第二章 数据分析前的准备

第一节 数据分析的主流软件工具

很多同学在参加数据分析的线上课程时都会问：

人力资源的数据分析一般都用什么工具？

我们那些数据仪表盘和动态是用什么工具做出来的？

随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python、微软的BI软件、Tableau（数据可视化分析工具）、Excel等。

我们在选择数据分析软件的时候，要结合行业和数据的特点来进行选择，我觉得人力资源行业的数据分析和零售、电商的数据分析还是不太一样，有其独特性。

一、数据量

和电商、零售的数据相比，人力资源的数据在整个数据的容量上没有可比性。在人力资源的各个模块中相对数据比较多的是人员结构、人员流动和薪酬类数据，在数据的形式上都是数字的格式比较多。我们以3000人的制造业企业为例，以3年的数据量为周期，现在一般的企业还没有建立完善的信息化人力资源数据体系，所以3年的人力资源各个模块的数据存储量不会超过几个吉字节。所以和动不动几十、几百个吉字节的零售电商行业比起来，人力资源的数据量是非常有限的。

二、数据分析关键指标

零售行业的数据分析关键指标，除了要分析终端零售店的销售数据，还要分析顾客的购买数据、各个供应链的数据、“人货场”的相关数据，所以是一整条的产业链的数据分析，通过这些数据为其产品的研发、市场策略的调整等做决策的依据。

相对于零售行业整体的数据分析，人力资源的数据是根据人力资源的各个模块来进行分析，每个模块的关键指标也没有像零售行业这么复杂，在分析的维度上也是从公司、部门、职级、层级等这几个维度做分析，所以在复杂程度上相对于其他行业的难度偏低。

三、数据分析从业者

在数据分析的从业者身上，基于其他行业数据分析的复杂性和专业性，对于从业者的要求比较高，都是需要有专业的数据分析和统计学的背景，能运用专业的数据分析软件来进行行业的数据分析，并给予数据分析报告。

同时在数据分析这个岗位的发展上，互联网、电商、零售行业在10年前就已经有了这个岗位，并且随着行业的发展，这个岗位的专业性也越来越高，已经形成了专业的数据分析岗位。

对于人力资源数据分析这个岗位，国内也是近几年才在一些500强企业和互联网企业开始独立出来，在人力资源部专门设立这个岗位，结合公司的人力资源数据和公司的业务数据进行分析，从人力资源的角度来提升人效，达到人力成本效率的最大化。

但是大部分的企业人力资源数据分析还是由人力资源各个模块的一些专员兼职在做，这些兼职做数据分析的人力资源从业者数据分析的技能和一些软件应用能力都是很薄弱的。他们也没有太多的时间去学习专业的人力资源数据分析的软件。

综上所述，我们觉得在现阶段，Excel是最适合人力资源从业者做数据分析的工具，无论是从使用者对软件的熟悉度，还是从数据分析的复杂度而言， Excel是现阶段对人力资源从业者做数据分析最好的选择。

当然对于一些基础比较好的同学，希望能往专业的数据分析方向发展，我们的建议是可以去学习专业的数据分析工具。