對于許多人和組織而言，采用HR分析是一大進步。確實，我經常被問到：“最好使用什么人力資源分析工具？”本文將為您提供該問題的答案，以下是要使用的九種最佳人力資源分析工具的列表。

1、R

R是最常用的HR分析工具。R非常適合統計分析和可視化，非常適合探索海量數據集。它使您能夠分析和清除具有數百萬行數據的數據集。它還使您可以可視化數據和分析，如下所示：

R生成的描述性統計數據輸出示例

RStudio是最常用的R集成開發環境(IDE)。IDE是一種軟件，可為軟件開發和數據分析提供其他功能。這使軟件更加人性化。

簡而言之，RStudio可以完成R所能做的所有工作，但會做得更好。RStudio界面包含一個代碼編輯器，R控制臺，一個易于訪問的工作區，一個歷史日志以及用于存儲圖和文件的空間。下圖顯示了所有這些元素。

如前所述，R之所以有用，是因為與Excel相比，R使您可以處理更大的數據集。此外，R具有包含R包的非常廣泛的庫。

總而言之，R是用于分析和可視化大量數據的出色工具。

2、Python

Python是另一種編程語言，可以與R互換使用。在數據科學界，關于這兩者將成為數據科學家的首選工具頗有爭議。

R擅長進行統計分析，在統計方面擁有更活躍的社區，并且更適合可視化。但是，Python提供的功能僅稍少一些，但更易于學習。

經常使用的IDE是PyCharm和Spyder。這些工具對Python而言就像RStudio對R一樣。它們都是開源IDE，可為數據科學家提供使用Python所需的所有工具。Spyder是Scientific Python Development Editor的縮寫，是專門為數據科學而設計的。它包括一個高級編輯器，一個交互式控制臺，文檔查看器以及一整套開發工具，其中還包括可視化選項。

Spyder，Python的數據科學IDE

簡而言之：如果您已經有Python的經驗，或者想快速入門，請使用Python。如果進行統計分析將是您未來五年的工作，請使用R。有關Python和R之間的區別的更多信息，請查

3、Excel

當我們談論人力資源分析工具時，我們不應該忘記基礎知識。

Excel是我們大多數人的起點。每當您從任何HR系統中手動提取數據時，數據很可能以逗號分隔值(CSV)文件的形式出現。這些文件可以使用Excel輕松打開和編輯。

Excel的優點在于，對于我們大多數HR數據極客而言，它非常直觀，因此易于使用。

例如，如果要檢查數據的干凈程度，可以將數據集快速轉換為表格，并檢查每列的數據范圍是否存在異常值。

有關如何將Excel用于人力資源分析的一些快速提示：

如果要運行高級分析，請在Excel中加載分析工具庫。該軟件包使您可以進行高級分析，包括相關性和線性回歸。

處理大文件時，請將其轉換為表格。在表中構建數據時，Excel可以更有效地工作。

不要在大型數據集中使用Excel公式。當您使用Excel公式計算列時，請將結果轉換為數值。每當您對數據集進行更改時，公式都會重新計算。這給計算機的內存和處理速度帶來了巨大且不必要的負擔，并使Excel陷入癱瘓。

如果要合并到數據集，則“ VLOOKUP”功能是您最好的朋友。這使得連接兩個單獨的數據集非常容易。

數據透視表在匯總大量數據方面做得很好。數據透視表和VLOOKUP函數實際上使您能夠在Excel中執行HR分析。

4、Power BI

Gartner的商業智能魔力象限顯示微軟是絕對的領導者。這就是為什么我們包括了Microsoft的Power BI。它使數據的匯總，分析和可視化變得非常簡單。

使用Power BI，可以直接連接到多個源系統，例如帶有人員數據的SQL數據庫，實時Twitter提要或機器學習。然后將所有這些不同的數據源集成到Power BI中。通過這種簡單的聚合過程，您可以將一個大型數據庫中的多個數據源組合在一起，以進行報告或分析。

由于Microsoft同時擁有Power BI和Excel，因此Power Query在Excel中的集成工作非常順利。這使Power BI對于新興的HR分析師而言是絕佳的選擇。

5、Tableau

Tableau與Power BI非常相似，因為它可以聚合和可視化各種數據源。該軟件成立于2003年，是斯坦福大學進行研究的商業渠道，該軟件風靡了可視化領域。

在可視化方面，Tableau可以說是最好的商業智能工具(BI工具)。在2012年至2019年期間，它已連續7年在Gartner魔力象限中被認可。

下圖顯示了員工推薦儀表板。儀表板顯示了不同的招聘人員解決推薦所需的時間。通過與招聘人員共享此可視化，這些推薦的平均響應時間顯著下降(請參見下面的Q1，Q2和Q3)。

Tableau的缺點是，與競爭對手Power BI相比，它更昂貴。

6、Visier

Visier是一種數據聚合服務版本，用于回答有關勞動力的問題。它連接到不同的HR系統，并將它們連接到一個HR BI工具中。

與Tableau相比，Visier本身更像是一個可操作的人員分析洞察力平臺，該平臺可顯示勞動力數據趨勢。它還使您能夠回答有關推動績效和生產力以及其他不同HR結果的問題。

Visier提供的解決方案非常接近即用型人員分析。它具有使用算法來預測退出，晉升，內部移動等的功能。

7、Qlik

與Visier相似，Qlik匯總數據。主要區別在于，Visier專注于對勞動力數據的可行見解，而Qlik是一種更通用的數據匯總工具，具有廣泛的儀表板功能。這意味著Qlik非常適合于更常規的數據聚合，倉庫和儀表板。

就像Power BI和Tableau一樣，Qlik多年來一直是Gartner魔力象限的領導者。

8、SPSS

PowerBI，Tableau和Qlik主要用于聚合數據，而SPSS用于實際分析數據。

SPSS是社會科學中最常用的HR分析工具之一。憑借其友好的用戶界面，您無需復雜的統計知識即可分析數據。由于SPSS通常用于社會科學中，因此許多HR專業人員都知道如何使用它，尤其是對數據分析感興趣的人。

這也是為什么我們將SPSS而不是其最大競爭對手SAS列入榜單的原因。SAS在社會科學領域之外擁有更多的用戶。但是，SAS具有更陡峭的學習曲線。SPSS還與Excel具有許多相似之處，這使其更易于使用。

對于分析能力較差的公司，將SPSS視為輕松的墊腳石。使用SPSS可以輕松進行探索性相關分析或快速回歸分析。對于更復雜的(機器學習)算法，R是更好的選擇。

9、CPLEX優化器

CPLEX優化器制作了一套不同的分析工具來進行優化，這些通常用于進行規范分析。規范分析致力于在給定情況下找到最佳的行動方案。由于說明性分析非常先進，因此仍然很少使用它們。但是，這些說明性工具可以為企業帶來巨大的價值。

CPLEXOptimizer是此類工具的一個示例。CPLEX Optimizer使您能夠從數十億個替代業務決策中找到最佳解決方案。它通過提供靈活而高性能的數據建模來做到這一點。

這聽起來有點抽象。假設您有許多商店和倉庫。通過當前倉庫為這些商店提供貨品的最佳方法是什么？在指定位置開設另一個倉庫是否是一個好選擇？使用CPLEX，您可以對這些挑戰進行建模，獲得關于是否應開設額外倉庫的信息-與現有商店相比，此位置的最佳距離是多少。其他應用程序包括計劃和勞動力計劃。

如何選擇合適的人力資源分析工具？

現在您知道了不同的工具，您仍然需要為您的分析項目選擇合適的工具。在進行分析時，您可能需要使用多種工具。例如，當您組合和分析大量數據時，將使用不同的工具，然后又要在儀表板上顯示輸出。

要選擇最合適的人力資源分析軟件工具，至關重要的是要知道要實現的目標。你想要掌握數據并創建(HR)儀表板？選擇諸如Power BI，Tableau或Qlik之類的工具。這些工具使數據聚合和數據可視化變得非常簡單。

例如通過檢查部門在員工績效或敬業度方面是否存在顯著差異，從而獲得有關公司和員工數據的一些基本見解？選擇一個更簡單的工具，例如Excel或SPSS。他們需要低水平的分析技能，并且可以為您提供一些有關數據的重要見解。Visier提供更全面的分析功能，但不適合快速的即席分析，因為它需要花費更多的精力來啟動和運行。

徹底分析人力資源數據并做出預測？選擇Phyton或R等數據分析工具。它們為您提供了進行最高級分析的能力-同時處理大量數據。一些例子是預測員工離職和工作分類分析。CPLEXOptimizer 將是另一種可能性。該工具更具說明性，因為它可以幫助您使用現有數據和決策參數作為輸入來做出最佳決策。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的做人力资源需要掌握python_9种人力资源分析工具，高效打造数字化HR全流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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