人資數據分析 究竟要學什麼呢?
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「老師，我對HR Analytics有興趣，要先學Python還是R?」這是我近年來最常被問到的問題。而這篇連結的文章，應該可以回答大多數同學的問題，也是大多數HR甚至包括資訊學門朋友對數據分析的盲點。數據分析的核心在找出問題並提出解決之道，而非工具本身；數據分析人才最缺乏之能力，不在數據分析所運用的統計或機器學習技巧，而是在建立與詮釋數據之間的關聯和因果關係。白話一點，就是能用統計與HR的知識來解決HR的相關問題，並簡單易懂地解釋給別人聽。
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有興趣的朋友，認真爬文一下，不難發現有愈來愈多免費好用的數據分析工, 例如JASP (那一堆需要付費的統計軟體，未來要賣誰呢???)，重點在你有沒有使用正確的統計方法，例如何時要用變異數分析?還是要用迴歸? 何時可以透過機器學習來找出更多線索與非線性的關係? 這可能會比你用那一套工具還重要。至於工具，只要找到適合的即可。因為工具一直在進步與替換，操作也愈來愈簡單。紮實的統計應用與HR知識，才是HR Analytics的核心。
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產業界真正在進行HR數據分析的公司，都會花很多前置時間在清洗數據 (意旨把要分析的HR資料轉換成可以被分析的數據格式)，再來才能真正的分析數據與建立預測模型。更現實的狀況是，很多HR根本沒有收集足夠的數據，那又怎麼分析呢? 所以對於來提問的業界同學，我常反問，「你們公司HR目前有那些數據?」或許比較務實的做法是，先找出問題點，重頭開始收集數據，例如職能、敬業度分數、招募來源、績效、Compa-Ratio、訓練評估、進到公司前的歷史資料等。
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哈佛商業評論已有專家點出，HR沒有大數據，只有小數據。切肉骨用大刀，切水果用小刀。許多大企業基於資安問題，不會讓使用者隨意下載各式統計分析軟體，也不太會讓非IT直接去連結公司的資料庫。除非有特殊的目地，否則真的没必要用大炮去打小鳥，例如Python or R；大多數公司也不太會有預算讓HR訂用SAS/SPSS這類付費統計軟體。其實，HR只要開啟EXCEL的增益集，不需要額外成本、不需要coding寫程式、沒有資安問題、在大家都熟悉的介面環境與格式下就能進行多變量統計分析，還能跑出美美的視覺化圖表，何樂而不為?
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對於用EXCEL進行HR數據分析的方法，建議可參考資策會的課程: https://www.iiiedu.org.tw/hrex/
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