9 ابزار برتر تجزیه و تحلیل منابع انسانی

این مقاله 9 ابزار تجزیه و تحلیل منابع انسانی را فهرست می کند. اتخاذ تجزیه و تحلیل منابع انسانی یک گام بزرگ برای بسیاری از افراد و سازمان ها است. در واقع، اغلب از من می پرسند: “بهترین ابزارهای تجزیه و تحلیل منابع انسانی برای استفاده چیست؟”

این مقاله پاسخ این سوال را به شما خواهد داد. در اینجا لیستی از 9 بهترین ابزار تجزیه و تحلیل منابع انسانی برای استفاده آورده شده است.

و اگر می‌خواهید یاد بگیرید که چگونه می‌توانید از این ابزارها برای هدایت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سرتاسر منابع انسانی و گسترش مجموعه مهارت‌های خود استفاده کنید، برنامه گواهی تجزیه و تحلیل افراد ما را بررسی کنید.

ابزارهای تحلیل منابع انسانی

1. آر

R پر استفاده ترین ابزار تجزیه و تحلیل منابع انسانی است. R برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم عالی است و برای کاوش مجموعه داده های عظیم مناسب است. این به شما امکان می دهد مجموعه داده ها را با میلیون ها ردیف داده تجزیه و تحلیل و تمیز کنید. همچنین به شما امکان می دهد داده ها و تجزیه و تحلیل خود را تجسم کنید.

R را می توانید از اینجا دانلود کنید.

بیشترین استفاده از محیط توسعه مجتمع یا IDE برای R RStudio است. IDE نرم افزاری است که امکانات اضافی را برای توسعه نرم افزار و تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کند. این باعث می شود نرم افزار کاربرپسندتر شود.

به زبان ساده، RStudio هر کاری را که R انجام می دهد انجام می دهد، اما بیشتر و بهتر. رابط RStudio شامل یک ویرایشگر کد، کنسول R، یک فضای کاری به راحتی قابل دسترسی، یک گزارش تاریخچه، و اتاقی برای نمودارها و فایل ها است. تصویر زیر تمام این عناصر را نشان می دهد.

RStudio

همانطور که قبلاً گفته شد، R مفید است زیرا به شما امکان می دهد با مجموعه داده های بسیار بزرگتری در مقایسه با اکسل کار کنید. علاوه بر این، R یک کتابخانه بسیار گسترده با بسته های R دارد.

نصب این بسته ها آسان است و به شما امکان می دهد تقریباً تمام تحلیل های آماری را اجرا کنید و تصاویر زیبایی ایجاد کنید. به عنوان مثال، پکیج کارت را در نظر بگیرید. این بسته به شما امکان می دهد داده ها را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید تا الگوریتم ها را با استفاده از اعتبار سنجی متقاطع آموزش دهید.

نمونه دیگری از بسته R ggplot است که به شما در تجسم نمودارها کمک می کند. در مقاله قبلی در مورد تجزیه و تحلیل R Churn، لیندون توزیع گردش کارمندان را برای یک شرکت بزرگ کانادایی همانطور که در نمودار زیر با استفاده از ggplot نشان می‌دهد نشان داد.

در مجموع، R یک ابزار عالی برای تجزیه و تحلیل و تجسم حجم وسیعی از داده ها است. می توانید RStudio را از اینجا دانلود کنید.

2. پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی دیگر است و می تواند به جای R مورد استفاده قرار گیرد. در جامعه علم داده، در مورد اینکه کدام یک از این دو به ابزار انتخابی دانشمند داده تبدیل می شود، سر و صدای زیادی وجود دارد.

R در انجام تجزیه و تحلیل های آماری بهتر است، در مورد آمار جامعه فعال تری دارد و برای تجسم مناسب تر است. با این حال، پایتون عملکردهای کمتری را ارائه می دهد اما یادگیری آن آسان تر است.

IDE های اغلب مورد استفاده PyCharm و Spyder هستند. این ابزارها برای پایتون همان چیزی هستند که RStudio برای R. هر دو IDE منبع باز هستند که تمام ابزارهایی را که برای استفاده از پایتون نیاز دارند در اختیار دانشمندان داده قرار می دهند. Spyder، مخفف Scientific Python Development Editor، به طور خاص برای علم داده ساخته شده است. این شامل یک ویرایشگر پیشرفته، یک کنسول تعاملی، نمایشگر اسناد، و مجموعه کاملی از ابزارهای توسعه است که شامل گزینه های تجسم نیز می شود.

Spyder، یک IDE علم داده برای پایتون

به طور خلاصه: اگر قبلاً در پایتون تجربه دارید یا می خواهید سریع شروع کنید، از پایتون استفاده کنید. اگر انجام تجزیه و تحلیل های آماری کار شما برای پنج سال آینده خواهد بود، از R استفاده کنید. برای اطلاعات بیشتر در مورد تفاوت بین پایتون و R، این مقاله را بررسی کنید.

می توانید پایتون را از اینجا دانلود کنید.

3. اکسل

وقتی از ابزارهای تحلیل منابع انسانی صحبت می کنیم، نباید اصول اولیه را فراموش کنیم.

اکسل جایی است که اکثر ما شروع کردیم. هر زمان که داده‌ها را به صورت دستی از هر یک از سیستم‌های منابع انسانی استخراج می‌کنید، به احتمال زیاد در قالب یک فایل مقدار جدا شده با کاما (CSV) ظاهر می‌شوند. این فایل ها را می توان به راحتی با استفاده از اکسل باز و ویرایش کرد.

خوبی در مورد اکسل این است که برای بسیاری از ما متخصصان داده های منابع انسانی بسیار شهودی است و بنابراین استفاده از آن آسان است.

به عنوان مثال، اگر می‌خواهید بررسی کنید که داده‌هایتان چقدر تمیز هستند، می‌توانید به سرعت یک مجموعه داده را به یک جدول تبدیل کنید و محدوده داده‌های هر ستون را برای موارد پرت بررسی کنید.

به این ترتیب اگر ستون سن را انتخاب کنید، می توانید به سرعت حداقل و حداکثر سن را بررسی کنید. شما نباید انتظار داشته باشید که افراد زیر 16 سال در شرکت شما کار کنند و همچنین انتظار ندارید که افراد بالای 80 سال برای شما کار کنند. شما می توانید این موارد پرت را با یک کلیک پیدا کنید.

چند نکته سریع در مورد نحوه استفاده از اکسل برای اهداف تجزیه و تحلیل منابع انسانی:

• اگر می خواهید تجزیه و تحلیل های پیشرفته را اجرا کنید، Analysis ToolPak را در اکسل بارگیری کنید. این بسته شما را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل های پیشرفته از جمله همبستگی و رگرسیون خطی را انجام دهید.
• وقتی با فایل های حجیم کار می کنید، آنها را به جداول تبدیل کنید. اکسل زمانی که داده ها در یک جدول ساختار یافته باشند می تواند بسیار کارآمدتر کار کند.
• از فرمول های اکسل در مجموعه داده های بزرگ استفاده نکنید. وقتی ستونی را با استفاده از فرمول اکسل محاسبه می کنید، نتیجه را به یک مقدار عددی تبدیل کنید. هر بار که تغییری در مجموعه داده‌ها ایجاد می‌کنید، فرمول‌ها دوباره محاسبه می‌شوند. این یک بار قابل توجه و غیر ضروری بر حافظه و سرعت پردازش رایانه شما وارد می کند – و اکسل را دچار مشکل می کند.
• متغیرهای طبقه بندی شده (جنسیت: مذکر، مونث) به راحتی در جدول بررسی می شوند. ستون جدول را انتخاب کنید و خطا یا ناسازگاری را بررسی کنید. آیا می توانید تفاوت های ستون ها را در این تصویر ببینید؟
• اگر می‌خواهید با مجموعه داده‌ها ادغام شوید، تابع ‘VLOOKUP’ بهترین دوست شماست. اتصال دو مجموعه داده جداگانه را بسیار آسان می کند.
• جداول محوری در خلاصه کردن مقادیر زیادی از داده ها کار بسیار خوبی انجام می دهند. جداول محوری و تابع VLOOKUP عملا شما را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل منابع انسانی را در اکسل انجام دهید.

اگر می خواهید در مورد نحوه استفاده از اکسل برای تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی بیشتر بدانید، دوره تحلیلگر منابع انسانی را از آکادمی AIHR بررسی کنید. آن دوره به شما اصول تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی در اکسل را آموزش می دهد.

4. Power BI

ربع جادویی گارتنر برای هوش تجاری مایکروسافت را به عنوان رهبر مطلق نشان می دهد. به همین دلیل است که Power BI مایکروسافت را گنجانده ایم. تجمیع، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را بسیار ساده می کند.

1. با استفاده از Power BI، اتصال به سیستم‌های منبع متعدد، مانند پایگاه‌های داده SQL با داده‌های افراد، فید زنده توییتر یا APIهای یادگیری ماشینی آسان است. سپس همه این منابع داده مختلف در Power BI ادغام می شوند. این فرآیند جمع‌آوری ساده شما را قادر می‌سازد چندین منبع داده را در یک پایگاه داده بزرگ و مناسب برای گزارش یا تجزیه و تحلیل ترکیب کنید.

از آنجایی که مایکروسافت صاحب هر دو Power BI و Excel است، ادغام Power Query در اکسل کاملاً روان کار می کند. این باعث می شود که Power BI گزینه ای عالی برای یک تحلیلگر HR در حال رشد باشد.

2. سپس داده های تلفیقی را می توان برای ایجاد یک جدول محوری (با استفاده از Power Pivot) استفاده کرد. این به شما امکان می دهد بینش سریعی در مورد زمینه های کلیدی نیروی کار خود داشته باشید.
3. سپس همان داده ها را می توان با استفاده از ظرفیت داشبورد Power BI به داشبورد تبدیل کرد. نمونه ای از این داشبورد در زیر اضافه شده است.

دوره تحلیل HR از آکادمی AIHR به چگونگی جمع آوری داده ها از چندین برگه اکسل، تجسم این داده ها، و ایجاد داشبورد و گزارش های منابع انسانی با استفاده از Power BI می پردازد.

5. تابلو

Tableau بسیار شبیه به Power BI است زیرا امکان تجمیع و تجسم منابع مختلف داده را فراهم می کند. این نرم افزار که در سال 2003 به عنوان یک خروجی تجاری برای تحقیقات تولید شده در دانشگاه استنفورد تأسیس شد، دنیای تجسم را طوفانی به خود اختصاص داده است.

Tableau مسلماً بهترین ابزار هوش تجاری (ابزار BI) در مورد تجسم سازی است. برای هفت سال متوالی بین سال‌های 2012 تا 2019 در ربع جادویی گارتنر شناخته شده است.

تصویر زیر داشبورد ارجاع کارمندان را نشان می دهد. داشبورد نشان می‌دهد که استخدام‌کنندگان مختلف چقدر طول می‌کشند تا ارجاع‌ها را حل کنند. با اشتراک‌گذاری این تجسم با استخدام‌کنندگان، میانگین زمان پاسخ‌دهی به این ارجاع‌ها به طور قابل‌توجهی کاهش یافت (به زیر، Q1، Q2 و Q3 مراجعه کنید).

نقطه ضعف Tableau این است که در مقایسه با رقیب Power BI گران تر است.

6. Visier

Visier یک سرویس تجمیع اطلاعات است که برای پاسخ به سوالات مربوط به نیروی کار ساخته شده است. به سیستم های منابع انسانی مختلف متصل می شود و آنها را به یک ابزار HR BI متصل می کند.

در مقایسه با Tableau، Visier خود را بیشتر به عنوان یک پلت فرم بینش تجزیه و تحلیل افراد عملی معرفی می کند که روند داده های نیروی کار را نشان می دهد. همچنین شما را قادر می سازد به سوالاتی در مورد عواملی که باعث عملکرد و بهره وری و سایر نتایج HR می شود پاسخ دهید.

Visier راه حلی ارائه می دهد که به تجزیه و تحلیل افراد خارج از جعبه نزدیک می شود. دارای قابلیت هایی است که از الگوریتم ها برای پیش بینی خروج، تبلیغات، حرکت داخلی و غیره استفاده می کند.

7. Qlik

شبیه به Visier، Qlik داده ها را جمع می کند. تفاوت اصلی این است که Visier بر بینش های عملی در مورد داده های نیروی کار تمرکز دارد، در حالی که Qlik یک ابزار جمع آوری داده های عمومی تر با ظرفیت داشبورد گسترده است. این بدان معنی است که Qlik برای جمع آوری داده های عمومی، انبارداری و داشبورد بسیار مناسب است.

درست مانند Power BI و Tableau، Qlik چندین سال است که در ربع جادویی گارتنر پیشرو بوده است.

8. SPSS

در حالی که Power BI، Tableau و Qlik بیشتر برای جمع آوری داده ها استفاده می شوند، SPSS برای تجزیه و تحلیل واقعی داده ها استفاده می شود.

SPSS یکی از پرکاربردترین ابزارهای تحلیل منابع انسانی در علوم اجتماعی است. به لطف رابط کاربر پسند آن، شما قادر به تجزیه و تحلیل داده ها بدون داشتن دانش آماری گسترده هستید. از آنجایی که SPSS اغلب در علوم اجتماعی استفاده می شود، بسیاری از متخصصان منابع انسانی می دانند که چگونه از آن استفاده کنند – به ویژه کسانی که به تجزیه و تحلیل داده ها علاقه مند هستند.

به همین دلیل است که ما SPSS را در لیست قرار می دهیم و نه بزرگترین رقیب آن، SAS. SAS کاربران بیشتری خارج از حوزه علوم اجتماعی دارد. با این حال، SAS منحنی یادگیری تندتری دارد. SPSS همچنین شباهت های زیادی با اکسل دارد که کار با آن را آسان تر می کند.

نمونه ای از خروجی آمار توصیفی تولید شده توسط SAS

SPSS را یک پله آسان برای شرکت هایی با قابلیت های تحلیلی کمتر بالغ در نظر بگیرید. SPSS انجام یک تحلیل همبستگی اکتشافی یا تحلیل رگرسیون سریع را آسان می کند. برای الگوریتم های پیچیده تر (یادگیری ماشینی)، R کاندیدای بهتری است.

این کلیپ یک معرفی عالی برای SPSS ارائه می دهد

9. CPLEX Optimizer

مجموعه متفاوتی از ابزارهای تحلیلی برای بهینه سازی ساخته شده است. اینها اغلب برای انجام تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده می شوند. تجزیه و تحلیل تجویزی به یافتن بهترین مسیر عمل در یک موقعیت خاص اختصاص داده شده است. از آنجا که تجزیه و تحلیل تجویزی بسیار پیشرفته است، هنوز به ندرت مورد استفاده قرار می گیرد. با این حال، این ابزارهای تجویزی به طور بالقوه می توانند ارزش زیادی برای کسب و کار فراهم کنند.

نمونه ای از چنین ابزاری CPLEX Optimizer است. CPLEX Optimizer شما را قادر می سازد بهترین راه حل ها را از میان میلیاردها تصمیم جایگزین کسب و کار بیابید. این کار را با ارائه مدل‌سازی داده‌های انعطاف‌پذیر و با کارایی بالا انجام می‌دهد.

این ممکن است کمی انتزاعی به نظر برسد. فرض کنید تعدادی فروشگاه و انبار دارید. بهترین راه برای عرضه این فروشگاه ها از طریق انبارهای فعلی شما چیست؟ و آیا باز کردن انبار دیگری در یک مکان تعیین شده انتخاب خوبی خواهد بود؟ با استفاده از CPLEX می‌توانید این چالش‌ها را مدل‌سازی کنید، در مورد اینکه آیا باید یک انبار اضافی باز کنید یا نه – و فاصله بهینه برای این مکان در مقایسه با مغازه‌های فعلی‌تان چقدر است، اطلاعات دریافت کنید. از دیگر برنامه های کاربردی می توان به برنامه ریزی و برنامه ریزی نیروی کار اشاره کرد.

ویدیوی زیر آن را بسیار ملموس می کند و به شما نشان می دهد که چگونه این اتفاق می افتد.

آموزش تصمیم گیری در CPLEX Optimizer

نحوه انتخاب ابزار تجزیه و تحلیل منابع انسانی مناسب

اکنون ابزارهای مختلف را می شناسید، همچنان باید ابزار مناسب را برای پروژه تحلیلی خود انتخاب کنید. هنگام انجام تجزیه و تحلیل، ممکن است بخواهید از چندین ابزار استفاده کنید. به عنوان مثال، هنگامی که حجم زیادی از داده ها را ترکیب و تجزیه و تحلیل می کنید، از ابزارهای مختلفی استفاده می کنید، سپس زمانی که می خواهید خروجی شما روی داشبورد نمایش داده شود.

برای انتخاب مناسب‌ترین ابزار نرم‌افزار تجزیه و تحلیل منابع انسانی، بسیار مهم است که بدانید می‌خواهید به چه چیزی برسید. آیا می خواهید…

1. … اطلاعات خود را کنترل کنید و داشبورد (HR) ایجاد کنید؟ به سراغ ابزاری مانند Power BI ، Tableau یا Qlik بروید. این ابزارها تجمیع داده ها و تجسم داده ها را بسیار ساده می کنند.
2. برخی از بینش های اساسی در مورد شرکت و داده های کارمندان خود به دست آورید ، به عنوان مثال با بررسی اینکه آیا بخش ها از نظر عملکرد یا مشارکت کارکنان تفاوت قابل توجهی دارند یا خیر؟ به سراغ ابزار ساده تری مانند Excel یا SPSS بروید. آنها به سطح پایینی از مهارت های تحلیلی نیاز دارند و می توانند در حال حاضر بینش های حیاتی را در مورد داده های شما به شما ارائه دهند. Visier قابلیت‌های تحلیلی جامع‌تری را ارائه می‌دهد، اما برای یک تحلیل سریع و موقتی مناسب نیست، زیرا برای راه‌اندازی و اجرا به تلاش بیشتری نیاز دارد.
3. … به طور کامل داده های منابع انسانی را تجزیه و تحلیل کنید و پیش بینی کنید؟ به سراغ ابزارهای تجزیه و تحلیل داده مانند Phyton یا R بروید. آنها توانایی انجام پیشرفته ترین تجزیه و تحلیل ها را در اختیار شما قرار می دهند – همه اینها در حالی که حجم زیادی از داده ها را مدیریت می کنید. برخی از نمونه‌ها پیش‌بینی ترک خدمت کارکنان و تجزیه و تحلیل طبقه‌بندی مشاغل است. CPLEX Optimizer یک امکان دیگر خواهد بود. این ابزار تجویزی تر است زیرا به شما کمک می کند تا با استفاده از داده های موجود و پارامترهای تصمیم خود به عنوان ورودی بهترین تصمیم ها را بگیرید.

این مقاله مروری بر رایج‌ترین نرم‌افزار تحلیل منابع انسانی ارائه می‌دهد. در جستجوی ابزارهای تجزیه و تحلیل منابع انسانی که بهترین کار را برای شما دارند، موفق باشید. اگر می‌خواهید درباره نحوه کار با Excel و Power BI برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد داشبورد منابع انسانی بیشتر بدانید، دوره تحلیل منابع انسانی ما را بررسی کنید.

اگر می خواهید در مورد تجزیه و تحلیل منابع انسانی به طور کلی بیشتر بدانید، دوره های دیگر در آکادمی AIHR را بررسی کنید.