前言

在一次大型的人力資源管理線下論壇上，主持人拋給筆者一個問題：數據和經驗哪個更重要？要解答這個問題，不妨從一部電影開始講起。

2019年春節時上映了一部電影，是韓寒導演的《飛馳人生》，電影講的是一個賽車手為了找回自己曾經的輝煌歲月，經過重重艱難險阻，重新返回賽場的故事。電影中有個橋段，這個賽車手為了再次取得冠軍，找到了他之前奪冠時的賽車架，并將其重新組裝。

如果用電影《飛馳人生》中的橋段來解釋：數據就像那臺奪冠的賽車，沒有那臺賽車，賽車手無法奪冠；經驗就像賽車手，沒有賽車手，只有賽車，奪冠也是無稽之談。一個車隊贏了比賽，到底是這個賽車手厲害，還是這個賽車手開的賽車厲害？這很難回答。同樣，數據和經驗也是相輔相成的，很難講孰輕孰重。

在管理實踐中，有句比較經典的話，叫“數據會說話”。這句話的意思是數據能夠告訴我們當前的問題在哪里，能夠幫助我們找到方案、解決問題。可數據自己真的會說話嗎？當然不會，至少在人工智能被研發出來之前不會。這句話的真正含義是，使用數據的人是通過數據來查找問題、分析問題和解決問題的。

既然數據是通過它的使用者來“說話”的，這就決定了使用數據的人怎么“說話”，數據就怎么“說話”。如果使用數據的人能力卓越、經驗老到，就有可能讓數據發揮出最大的價值；可如果使用數據的人邏輯思維混亂、缺乏經驗，在相同的數據背景下，不僅有可能發揮不出數據的正向價值，還有可能產生反作用。所以，使用數據的人決定了數據的質量。

關于數據，筆者相信財務數據是目前整個市場規則里公認的最有效、最系統的數據了。比如三大報表、杜邦分析之類的概念，很多沒有財務基礎的人也許看不懂，但多多少少也都聽說過。

財務管理始于15世紀，在工業革命時代得到了快速發展。財務管理發展到今天，所有的系統、所有的資源、所有的制度，都讓財務數據越來越準確、越來越客觀。

可是，我們能不能說現在有了這么完善的財務數據系統，經驗就不重要了？肯定不能。讓一個剛從哈佛大學財務專業畢業的博士看一家上市公司的全套財務報表，他能不能看出問題來呢？我認為他即便能看出問題，可能更多的也只是表面問題。他和資深從業人員看出來的問題肯定會有差距。

一千個人眼里，有一千個哈姆雷特；一千個人看同一家上市公司的財務報表，也可能有一千種解讀。這其中有知識和能力的差距，也有很大一部分是經驗的差距。但光有經驗，沒有數據支持，那又回到了原點，所有的決策只能拍腦袋得出。

近幾年，人力資源管理數據的應用正在快速增加，而且也在逐漸規范化和標準化。特別希望有一天，人力資源管理數據也能像財務管理數據一樣規范。這可能需要一代人的努力，也需要這種努力的成果被世人認可。

然而，未來人力資源管理數據再怎么規范，想要發揮出價值，也還需要使用這些人力資源管理數據的人擁有一定的管理經驗來準確解讀這些數據。

數據可以提升人力資源管理效能，這是毋庸置疑的。可如何用數據提升人力資源管理效能呢？數據可以在哪些方面提升人力資源管理效能呢？在人力資源管理的不同模塊中，數據的運用，其實是有一些相對固定的模式和方法的。但在實戰中，人力資源管理的數據運用更加復雜，也更加多變。

針對如何讓人力資源管理工作更加科學、有效地運用數據，如何讓數據提升人力資源管理效能，筆者結合自己的經驗和曾經參與過的管理咨詢項目，以及一些知名公司的管理方法，將這些知識總結成案例、方法和工具。希望通過閱讀本書，讀者可以快速掌握人力資源管理各環節、各模塊的內容，了解在實戰中可以運用哪些數據，學會如何運用這些數據，以及如何分析這些數據。

本書包含大量的實戰案例，這些實戰案例中的公司涉及連鎖零售業、生產制造業和互聯網等典型行業，案例分別對應著不同的具體場景，建議讀者在閱讀時不要忽略本書對這些具體場景的描述。在不同的實戰場景中，數據的應用可以根據場景的需要發生更多樣的變化。

本書實戰案例中的數據取自真實公司、真實場景中的真實數據，考慮到保密需求，部分案例隱去了公司的真實名稱，并視情況修改或隱去了原始數據中的部分數據。但這不影響讀者對各類數據應用方法論的學習，讀者可重點關注本書對實戰場景、應用方法和演示模板的解析。

隨著方法更新，本書迎來了第1次改版。本次改版修正的內容主要包括如下3點。

1. 增加了人力資源供需預測分析相關方法和案例

人力資源供需預測是人力資源規劃相關數據分析的方法。有讀者反饋不了解如何用數據分析實施人力資源規劃。為滿足讀者需求，本書增加了多種人力資源規劃中可能用到的人力資源供需預測分析方法。

2. 增加了培訓數據分析的方法論

在用數據提升人才培養效能（第5章）中，第1版的內容以案例為主。為了豐富內容，本次改版加入了人才培訓結果分析的方法論。

3. 增加了疑難問題、典型誤區和前沿認知

筆者的人力資源管理相關系列書有個特點：每章最后會視情況加入實戰案例、疑難問題、典型誤區或前沿認知。本書第1版以實戰案例為主，沒有加入疑難問題、典型誤區和前沿認知等相關內容。本次改版加入這些內容是為豐富全書內容，更全面地滿足讀者對實戰知識的需求。

除以上3點主要修正內容外，還對原書章節內容做了改寫和升級，修正了個別表述方式。

如果讀者希望延伸閱讀，可以選擇閱讀筆者所寫的《人力資源量化管理與數據分析》；如果讀者有人力資源成本管控方面的需求，可以選擇閱讀筆者所寫的《人力資源成本管控》。把這兩本書與本書結合起來讀，對掌握數據在人力資源管理中的應用方法，效果會更佳。

公司中的問題是多種多樣、千變萬化的，這就造成了解決問題的過程和方法也是千變萬化的。不同的問題，可能需要用到不同的數據組合、不同的分析方法。

我們學習人力資源管理時，都想盡可能學習更多的方法論。再好的方法論也有具體的應用場景，離開了那個場景，它可能會一文不值；反過來，我們覺得不合理的事情，在某個特定場景下，卻有可能是對的。

書里的文字畢竟是“死”的，就算盡可能多地呈現，最后呈現出來的也只是“冰山一角”。有限的知識承載難以窮盡無限的實際變化。筆者認為，學人力資源管理、學數據應用，最重要的是學思維和邏輯，然后用思維和邏輯來解決實際問題。

筆者總結了一個學習的ABC原理：看到的是A，學到了B，用出來變成了C，這才是真正的學習成長。很多人不是這樣，他們是看到了A，學到了A，就只會用A，結果用的時候發現A沒有解決問題，就說A沒有用，這其實是不會學習的表現。

當我們看到A時，想要學到B，需要總結、歸納、發散的能力；學到B時，想要用出C，需要對場景進行觀察、思考，同時對B不斷進行練習、復盤，并不斷調整，這也是一種行動力。所以筆者認為，學習能力從來都不是一種單一的能力，而是能夠發散思維、舉一反三，并在實際應用時靈活變通的能力。

希望本書能夠持續為各位讀者朋友的人力資源管理實踐提供幫助。如有更多實戰人力資源管理學習需求，歡迎關注任康磊人力資源管理系列叢書的其他書、線上課或線下課。

祝讀者朋友們能夠學以致用，更好地學習和工作。

本書若有不足之處，歡迎讀者朋友們批評指正。

本書特色

1. 通俗易懂、案例豐富

讀者拿到本書后能夠看得懂、學得會、用得上。本書包含豐富的實戰案例，讓讀者們能夠快速掌握數據在人力資源管理實戰中的應用。

2. 上手迅速、模板齊全

本書把大量復雜的理念轉變成能在工作中直接應用的、簡單的工具和方法，并把這些工具和方法可視化、流程化、步驟化、模板化，即便是初學者也能夠快速上手開展工作。

3. 知識點足、實操性強

本書涉及大量的知識點。知識點的選擇立足于解決工作中的實際問題，讓讀者通過本書，學會在人力資源管理實戰中有效運用數據。

本書內容及體系結構

本書主要內容如下

第1章　人力資源管理數據應用概述

本章分成3部分：第1部分主要介紹人力資源管理者應關注哪些數據，包括不同層級的人力資源管理者分析數據的落腳點、分析的視角和關注的數據類型；第2部分主要介紹如何圍繞價值做數據分析，包括如何通過數據表達價值、如何圍繞價值制定目標和采取行動；第3部分主要介紹如何運用數據做總結分析，包括如何用數據總結事實、聚焦問題、分析問題、得出結論。

第2章　用數據提升人才規劃效能

本章分成4部分：第1部分主要介紹人力資源供需預測分析的方法，包括馬爾可夫矩陣分析法、人才優化替換分析法、人才成長指數分析法、人才引進指數分析法、財務成本預算規劃法、效率趨勢分析預測法、能力與需求預測法、角色與需求預測法、德爾菲趨勢預測法；第2部分主要介紹上市公司人力資源規劃的案例，包括人才數量規劃、人員配置測算、人員配置管控；第3部分主要介紹上市公司人力資源數據分析的案例，包括序列角色分析、定崗定編分析、入職離職分析、身份結構分析、職務結構分析、年齡結構分析、司齡結構分析和學歷結構分析；第4部分主要介紹阿里巴巴公司人才盤點的案例，包括阿里巴巴公司人才盤點的價值、方法、種類和應用。

第3章　崗位工作量化分析

本章分成3部分：第1部分主要介紹崗位工作量的分析方法，包括觀察分析法、崗位訪談法、工作實踐法、問卷調查法和標準作業程序的編制方法；第2部分主要介紹運用觀察分析法進行崗位工作量分析的案例，包括對理貨崗位、生鮮崗位、收款崗位、裝卸崗位和庫管崗位的工作量的具體分析過程；第3部分主要介紹運用崗位訪談法進行工作量分析的案例，包括對人力資源部負責人、招聘與組織管理專員、培訓與發展管理專員、薪酬與績效管理專員和子公司人力資源專員的工作量的具體分析過程。

第4章　用數據提升招聘選拔效能

本章分成3部分：第1部分主要介紹華為公司后備干部選拔的案例，包括后備干部選拔的象限、標準和學習潛力評價標準；第2部分主要介紹騰訊公司崗位任職資格的案例，包括職位能力框架、等級和標準；第3部分主要介紹上市公司校園招聘項目的案例，包括招聘需求分析、行程費用計劃、內容物資籌備和招聘效率分析。

第5章　用數據提升人才培養效能

本章分成4部分：第1部分主要介紹人才培訓結果分析方法，包括人才培訓效果分析的3個維度和人才培訓工作分析的4個階段；第2部分主要介紹上市公司人才培養量化的案例，包括人才培養人數量化、時間量化和人才職業發展量化；第3部分主要介紹崗位學習內容量化的案例，包括店長崗位、主管崗位和員工崗位學習內容的量化；第4部分主要介紹崗位技能評定量化的案例，包括收款崗位、快餐崗位、油炸崗位和面食崗位技能評定的量化。

第6章　用數據提升人才保留效能

本章分成兩部分：第1部分主要介紹上市公司離職率分析的案例，包括招聘來源分析、離職原因分析、在職時間分析、行業屬性分析、崗位類別分析、職務類別分析、離職身份分析、年齡屬性分析、學歷屬性分析和人才流向分析；第2部分主要介紹上市公司員工滿意度調查的案例，包括滿意度的調查問卷、匯總分析和分析應用。

第7章　用數據提升薪酬管理效能

本章分成3部分：第1部分主要介紹上市公司考勤情況分析的案例，包括員工出勤率分析、人員系數分析、排班對業績的影響分析和異常考勤處理；第2部分主要介紹上市公司薪酬情況分析的案例，包括薪酬發放情況分析、五險一金情況分析、人均工資情況分析、人工費用情況分析和費用比率情況分析；第3部分主要介紹上市公司勞效改進分析，包括勞效分析、勞效改進流程和勞效分類對策。

第8章　用數據提升績效管理效能

本章分成3部分：第1部分主要介紹華為公司績效管理的案例，包括華為公司績效管理的由來、績效管理程序、個人績效承諾、績效評價標準和績效承諾發展；第2部分主要介紹阿里巴巴公司績效管理的案例，包括阿里巴巴公司績效管理的特點、原則、價值觀評分、要求和績效結果分類；第3部分主要介紹40類常見崗位的量化績效指標。

第9章　用數據提升員工關系管理效能

本章分成3部分：第1部分主要介紹上市公司員工敬業度調查分析的案例，包括員工敬業度調查問卷、調研步驟、員工敬業度和貢獻度分類模型和提高員工敬業度的方法；第2部分主要介紹上市公司工傷情況分析的案例，包括工傷情況統計、匯總分析和減少工傷的方法；第3部分主要介紹風險量化的方法，包括風險量化的3個維度、5個等級和評估樣表。

本書讀者對象

人力資源管理從業人員；

分管人力資源管理各模塊的專員、主管、經理、總監、副總經理等；

企業管理者；

想考取人力資源管理師及其他人力資源管理專業相關證書的學員；

高校人力資源管理專業的師生；

其他對人力資源管理工作感興趣的人員。