主要观点总结
文章主要介绍了人力资源数据分析的过程，其中包括对各个模块关键指标的梳理、数据建模、数据仪表盘的构建等方面。文章强调了关键指标的重要性和量化指标的必要性，并给出了相关案例说明。
关键观点总结
关键观点1: 人力资源数据分析的过程
文章介绍了人力资源数据分析的基本过程，包括梳理各个模块的关键指标、进行数据建模和数据仪表盘的构建等。
关键观点2: 关键指标的重要性
在人力资源数据分析中，关键指标的梳理是非常重要的，这些关键指标能够反映出数据背后的原因，并给出解决方案。
关键观点3: 量化指标的必要性
文章强调了指标的量化是人力资源数据分析中必不可少的，指标应该是一个数值的呈现，而不是文本。同时给出了学历指标应该完善为学历人员分布或各学历人数的例子。
关键观点4: 课程推荐与介绍
文章最后推荐了一门人力资源数据分析师的系列课程，旨在帮助HR构建人力资源部门的数字化体系，对人力资源进行数字化的运营和管理，提升人力资源的效率。
文章预览
人力资源的数据分析本身就是对各个模块的关键指标做数据可视化，通过数据建模和数据仪表盘的构建，来进行数据的分析，在这个过程中，我们要梳理各个模块的关键指标，就需要罗列出各个指标，以及指标的定义和计算，在梳理指标的过程中需要注意几个点 1、关键指标 各个模块的指标梳理 是梳理关键指标，并不是所有指标，也就是通过这个指标的数据差异化，能找出数据背后的关键原因，以及给出解决方案 2、指标的量化 指标是一个数值的呈现，所以在梳理指标的时候，一定是一个量化的数据，而不是一个文本，比如我们在做人员结构的数据分析的时候，很多同学说 学历 是一个指标，但是其实学历是一个文本，并不是一个量化的指标，所以需要完善，应该叫 学历人员分布，或者各学历人数，这样就是一个指标 我们帮大家梳理了各
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