HR数据统计做不好？这套三步法帮你精准识人

统计维度单一，导致判断偏差

众多HR于进行数据分析期间仅仅留意简历数量、面试通过率等表层指标，这般单一维度的统计，没办法体现候选人是不是真正契合岗位，举个例子，好似某企业开展销售岗招聘项目，仅仅着眼于考察面试人数，然而却遗漏了候选人的抗压方面能力以及行业经验，企业理应构建多维度统计模型，把硬技能、软素质、文化适配度纳入同一分析架构之内，方可防止采用片面的归纳角度。

数据采集不系统，影响决策质量

招聘平台各处散落的简历信息，要是缺少统一采集标准，就容易形成数据孤岛，有调查表明，百分之六十二的HR会因数据格式不一样而降低分析效率，解决办法是引入标准化统计工具，统一定义有关键字词的字段，像工作年限、技能标签，同时，如果各业务部门，要求按统一模板提交需求，这样得以保障数据源的可比性与完整性。

缺乏动态追踪，错过人才储备窗口

反映过去的是静态的统计报表，它没办法预测未来。某科技公司统计了近三年销售岗的离职时间分布，发现每年4月是离职的高峰期，所以提前两个月启动储备招聘，把到岗周期缩短了40%。HR要建立那种按月或者按季度分析流失率以及晋升率等指标的人才数据库定期更新机制，以此形成能预警的动态统计体系。

忽视数据验证，统计结果失真

统计得出的结果要是没有经过交叉验证，那么就有可能对招聘策略产生误导。比如说，有一家企业所做的统计表明“211院校毕业的留存率比较高”，然而进一步去分析就会发现，这个结论是受到岗位类型的影响的。HR应当在完成统计之后实施分层验证：首先按照岗位、部门把数据进行拆分，接着使用历史数据去比对一致性。只有经过验证的统计结论，才能够作为组织人才决策的依据。