学习| 啥是HR analytics？HR analytics能干啥？
这学期的HR analytics课，是学校management track下比较偏重应用的一门课，也是我比较有收获的一门课，趁着期末复习，我也想总结一下关于HR analytics的相关内容。
啥是HR analytics？
用教授的话来说，HR analytics就是用做research的方法来衡量HR活动的影响 (HR analytics: statistical and expirimental approaches that can be used to show the impact of HR activities).
其实传统上来说，HR的工作也并不是没有衡量指标的，这个东西叫HR metrics，分为efficiency, effectiveness，impact 三大块。常见的指标有：1. cost per hire. 就是平均招一个人要多少钱 2. Empoyee turnover. 员工周转率
但是HR metrics和HR analytics是不同的。这个不同体现在很多方面：
1. 分析所用的技术更复杂。(more sophisticated analysis of hr data) HR analytics要用到统计学工具，比如最基础的回归分析。
2. does not focus exclusively on HR functional data。 HR analytics 往往需要HR 部门以外的数据，比如要衡量一个培训sales的工作坊的影响的话，可以用到sales的销售额
3. Linking HR decisions to business outcomes and organizational performance. 同上，传统的员工周转率之类的数据，大家只是直觉的觉得不能太高，太高不好，但实际上这个数据和公司的performance有啥影响，HR metrics并不能告诉我们。但是现在HR analytics就是要把公司的performance和一些hr 活动、决定联系起来。
举一个雀巢栗子
现实生活中，有些公司已经把HR analytics用起来了。我们这门课有3个guest lectures，就是请雀巢、德国铁路 DB，Willis Towers Watson的人过来讲讲他们公司对HR analytics的应用。
（雀巢的人做的PPT可真好看...）
他们想预测的问题是：谁会先离开公司？
于是他们分析了一些员工特质和turnover rate之间的 correlations。然后发现了女性的离职率，以及总部的离职率比较高....
再举个DB栗子
再比如德铁搞了一个挺有意思的project。他们发现，如果小组里请病假的手续简化的话，组里的sick rate反而低。
但是分析并不是HR analytics的终点。恰恰相反，发现correlation只是第一步，下一步就是根据这种correlations去制定计划，来提高business performance。比如发现training 和customer satisfaction有关系，那我们就可以定个计划开一个training session。这个过程也是验证correlations 是否是causal relationships的过程。比如以实验的形式，一组sales参加培训，一组不参加，如果参加的确实customer satisfaction有显著提高，那这个relationship可能就是causal的。如果验证了这个关系是causal的话，那公司就可以进一步的推广、应用。
\其实总的来说，我们学校开的这门课讲的还是很浅的，项目也只是让我们用R做了最简单的线性回归分析。文章如果有疏漏的地方也还请读者见谅。另外如果对HR analytics感兴趣的话，也可以看看coursera的这门课：People analytics
