9大人力资源分析工具

对于许多人和组织而言，采用HR分析是一大进步。确实，我经常被问到：“最好使用什么人力资源分析工具？”本文将为您提供该问题的答案，以下是要使用的九种最佳人力资源分析工具的列表。

1、R

R是最常用的HR分析工具。R非常适合统计分析和可视化，非常适合探索海量数据集。它使您能够分析和清除具有数百万行数据的数据集。它还使您可以可视化数据和分析，如下所示：

R生成的描述性统计数据输出示例

RStudio是最常用的R集成开发环境（IDE）。IDE是一种软件，可为软件开发和数据分析提供其他功能。这使软件更加人性化。

简而言之，RStudio可以完成R所能做的所有工作，但会做得更好。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，一个历史日志以及用于存储图和文件的空间。下图显示了所有这些元素。

如前所述，R之所以有用，是因为与Excel相比，R使您可以处理更大的数据集。此外，R具有包含R包的非常广泛的库。

总而言之，R是用于分析和可视化大量数据的出色工具。

2、Python

Python是另一种编程语言，可以与R互换使用。在数据科学界，关于这两者将成为数据科学家的首选工具颇有争议。

R擅长进行统计分析，在统计方面拥有更活跃的社区，并且更适合可视化。但是，Python提供的功能仅稍少一些，但更易于学习。

经常使用的IDE是PyCharm和Spyder。这些工具对Python而言就像RStudio对R一样。它们都是开源IDE，可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，是专门为数据科学而设计的。它包括一个高级编辑器，一个交互式控制台，文档查看器以及一整套开发工具，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的经验，或者想快速入门，请使用Python。如果进行统计分析将是您未来五年的工作，请使用R。有关Python和R之间的区别的更多信息，请查

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是我们大多数人的起点。每当您从任何HR系统中手动提取数据时，数据很可能以逗号分隔值（CSV）文件的形式出现。这些文件可以使用Excel轻松打开和编辑。

Excel的优点在于，对于我们大多数HR数据极客而言，它非常直观，因此易于使用。

例如，如果要检查数据的干净程度，可以将数据集快速转换为表格，并检查每列的数据范围是否存在异常值。

有关如何将Excel用于人力资源分析的一些快速提示：

如果要运行高级分析，请在Excel中加载分析工具库。该软件包使您可以进行高级分析，包括相关性和线性回归。

处理大文件时，请将其转换为表格。在表中构建数据时，Excel可以更有效地工作。

不要在大型数据集中使用Excel公式。当您使用Excel公式计算列时，请将结果转换为数值。每当您对数据集进行更改时，公式都会重新计算。这给计算机的内存和处理速度带来了巨大且不必要的负担，并使Excel陷入瘫痪。

如果要合并到数据集，则“ VLOOKUP”功能是您最好的朋友。这使得连接两个单独的数据集非常容易。

数据透视表在汇总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中执行HR分析。

4、Power BI

Gartner的商业智能魔力象限显示微软是绝对的领导者。这就是为什么我们包括了Microsoft的Power BI。它使数据的汇总，分析和可视化变得非常简单。

使用Power BI，可以直接连接到多个源系统，例如带有人员数据的SQL数据库，实时Twitter提要或机器学习。然后将所有这些不同的数据源集成到Power BI中。通过这种简单的聚合过程，您可以将一个大型数据库中的多个数据源组合在一起，以进行报告或分析。

由于Microsoft同时拥有Power BI和Excel，因此Power Query在Excel中的集成工作非常顺利。这使Power BI对于新兴的HR分析师而言是绝佳的选择。

5、Tableau

Tableau与Power BI非常相似，因为它可以聚合和可视化各种数据源。该软件成立于2003年，是斯坦福大学进行研究的商业渠道，该软件风靡了可视化领域。

在可视化方面，Tableau可以说是最好的商业智能工具（BI工具）。在2012年至2019年期间，它已连续7年在Gartner魔力象限中被认可。

下图显示了员工推荐仪表板。仪表板显示了不同的招聘人员解决推荐所需的时间。通过与招聘人员共享此可视化，这些推荐的平均响应时间显着下降（请参见下面的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是一种数据聚合服务版本，用于回答有关劳动力的问题。它连接到不同的HR系统，并将它们连接到一个HR BI工具中。

与Tableau相比，Visier本身更像是一个可操作的人员分析洞察力平台，该平台可显示劳动力数据趋势。它还使您能够回答有关推动绩效和生产力以及其他不同HR结果的问题。

Visier提供的解决方案非常接近即用型人员分析。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相似，Qlik汇总数据。主要区别在于，Visier专注于对劳动力数据的可行见解，而Qlik是一种更通用的数据汇总工具，具有广泛的仪表板功能。这意味着Qlik非常适合于更常规的数据聚合，仓库和仪表板。

就像Power BI和Tableau一样，Qlik多年来一直是Gartner魔力象限的领导者。

8、SPSS

PowerBI，Tableau和Qlik主要用于聚合数据，而SPSS用于实际分析数据。

SPSS是社会科学中最常用的HR分析工具之一。凭借其友好的用户界面，您无需复杂的统计知识即可分析数据。由于SPSS通常用于社会科学中，因此许多HR专业人员都知道如何使用它，尤其是对数据分析感兴趣的人。

这也是为什么我们将SPSS而不是其最大竞争对手SAS列入榜单的原因。SAS在社会科学领域之外拥有更多的用户。但是，SAS具有更陡峭的学习曲线。SPSS还与Excel具有许多相似之处，这使其更易于使用。

对于分析能力较差的公司，将SPSS视为轻松的垫脚石。使用SPSS可以轻松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是更好的选择。

9、CPLEX优化器

CPLEX优化器制作了一套不同的分析工具来进行优化，这些通常用于进行规范分析。规范分析致力于在给定情况下找到最佳的行动方案。由于说明性分析非常先进，因此仍然很少使用它们。但是，这些说明性工具可以为企业带来巨大的价值。

CPLEXOptimizer是此类工具的一个示例。CPLEX Optimizer使您能够从数十亿个替代业务决策中找到最佳解决方案。它通过提供灵活而高性能的数据建模来做到这一点。

这听起来有点抽象。假设您有许多商店和仓库。通过当前仓库为这些商店提供货品的最佳方法是什么？在指定位置开设另一个仓库是否是一个好选择？使用CPLEX，您可以对这些挑战进行建模，获得关于是否应开设额外仓库的信息-与现有商店相比，此位置的最佳距离是多少。其他应用程序包括计划和劳动力计划。

如何选择合适的人力资源分析工具？

现在您知道了不同的工具，您仍然需要为您的分析项目选择合适的工具。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，将使用不同的工具，然后又要在仪表板上显示输出。

要选择最合适的人力资源分析软件工具，至关重要的是要知道要实现的目标。你想要掌握数据并创建（HR）仪表板？选择诸如Power BI，Tableau或Qlik之类的工具。这些工具使数据聚合和数据可视化变得非常简单。

例如通过检查部门在员工绩效或敬业度方面是否存在显着差异，从而获得有关公司和员工数据的一些基本见解？选择一个更简单的工具，例如Excel或SPSS。他们需要低水平的分析技能，并且可以为您提供一些有关数据的重要见解。Visier提供更全面的分析功能，但不适合快速的即席分析，因为它需要花费更多的精力来启动和运行。

彻底分析人力资源数据并做出预测？选择Phyton或R等数据分析工具。它们为您提供了进行最高级分析的能力-同时处理大量数据。一些例子是预测员工离职和工作分类分析。CPLEXOptimizer 将是另一种可能性。该工具更具说明性，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。