成功运用数据的关键——是懂得如何让数据服务于您的业务需求和企业经营管理目标！因此，数据分析的目的越明确，逻辑分析的框架越系统，数据分析才越有价值！
HR通常运用数据分析方法及分析结论在人员信息统计、组织结构及组织效率分析、人力结构配置、招聘渠道分析、人工成本效率、薪酬水平对比、薪酬调整、人才盘点、绩效统计、培训管理以及离职管理等工作场景中使用，为持续促进组织与人才发展、组织及员工效能、人员激励与保留等方面提供管理辅助决策。
数据分析在企业工作中的应用场景
既然人力资源数据分析框架及指标体系有如此重要的作用和意义，那么在企业实践中我们如何落地实施呢？三个关键步骤如下：
·步骤1：梳理思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点；
·步骤2：针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标；
·步骤3：确保分析框架的体系化（即先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系），使分析结果具有说服力。
基于以上逻辑思考及实操关键步骤指引，结合企业工作实践经验，HR就可以自行梳理、分析归纳并总结制定符合本企业实际需求的核心指标体系了。
本次，为大家分享一个人力资源价值量化体系（KEYSTONE-HR Metrics），供大家借鉴和参考使用。
人力资源价值量化体系（KEYSTONE-HR Metrics），由人力资本投资效益（HR Investment）、人力配置（Headcount Planning）、HR运营（HR Operations）和人才管理价值（Talent Management）四个维度的指标构成。
{!-- PGC_COLUMN --}人力资源价值量化体系（KEYSTONE-HR Metrics）
其中：
1、人力资本投资效益（HR Investment），包括：
（1）成本效益类指标，包括人事费用率、劳动分配率、百元人工成本销售收入、百元人工成本利润、HR职能成本费用率、人效增长率比等；
（2）人员效益类指标，包括人均销售额、人均利润等；
（3）人均成本类指标，包括人均运营成本、人均人工成本、人均HR职能成本等；
（4）成本结构类指标，包括HR职能成本分布与比率、人工成本占运营成本的比率、人工成本结构比率（薪资、福利、社保、职能成本）、HR职能成本占人工总成本的比率等。
人力资本投资效益（HR Investment）指标库（示例）
2、人力配置（Headcount Planning）类指标，包括：
（1）人才队伍指标，包括：职位信息、人员信息等；
（2）人员结构指标，包括：不同职能岗位编制分布、不同层级的岗位编制分布、人才队伍形状等；
（3）人才质量指标，包括适岗人数占比、高潜力人才占比等；
（4）流动性统计指标，包括员工流动率、员工离职率（整体/主被动）、劳动合同分布分析等。
3、HR运营（HR Operations）类指标，包括：
（1）招聘指标，包括：招聘计划完成率、平均招聘周期、简历初筛通过率、初试通过率、面试到场率、复试通过率、录用率、到岗率、试用期适岗率；渠道简历有效率、渠道面试通过率、渠道录用率；渠道招聘成本、人均招聘成本等；
（2）培训指标，包括：培训项目数、培训期次、培训总人数、培训人员覆盖率、按族群或岗位类别计算的参训人员比率、人均培训时长、培训通过率；年度培训费用总额、人均培训成本、培训满意度等；
（3）薪酬指标，包括：工资总额、年工资总额增长率、平均工资、年人均工资增长率、按族群或岗位类别计算的人均工资、按族群或岗位类别计算的人均工资增长率、薪资固浮比、社保费用总额、年社保总额增长率等；
（4）绩效指标，包括：绩效考核覆盖率、绩效工资比例、绩效等级分布以及绩效考核等级与司龄、职级、年龄、职位等维度关系。
4、人才管理价值（Talent Management）类指标，包括：
（1）内部认同指标，包括：员工满意度、员工敬业度、员工效能调查；
（2）人才发展指标，包括：培训效力、人才储备率、?领导力指数；
（3）人才保留指标，包括：核心人才流动率、留才指数。