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量化管理与数据分析遵循道、术、器的原则，应当形成管理的闭环，人力资源管理者要明确为什么分析、该分析什么、用什么方法分析、用什么工具分析，以及在分析之后，需要采取怎样的复盘和评估方法。
我有一位朋友工作经验非常丰富，业务能力强、忠诚度很高，公司领导对他很满意。于是，他被一级一级地提拔成了人力资源经理。成为经理之后，他的领导开始要求他做各种各样的人力资源分析报告，而且有个要求，就是一定要“用数据说话”。
但这位朋友做出来的分析报告领导却总不满意。为此，他向我求助。我让他把给领导的报告发给我看看。很快，我的E-mail中收到了他发来的报告。报告分成两个文件，一个文件是Word文稿，另一个文件是PPT演示报告。
我打开Word文稿后，发现内容是这样的。
截止到2017年12月31日，公司共有员工2857人。其中：男性员工有1038人，占员工总人数的36%；女性员工有1819人，占员工总人数的64%。公司员工的平均年龄为35岁。其中：30岁以下的员工人数为1115人，占员工总人数的39%；31到40岁的员工人数为715人，占员工总人数的25%；41到50岁的员工人数为628人，占员工总人数的22%；50岁以上的员工人数为399人，占员工总人数的14%。
从文化程度看：公司研究生及以上学历的员工人数为57人，占员工总人数的2%；本科学历的员工人数为229人，占员工总人数的8%；专科学历的员工人数为544人，占员工总人数的19%；高中及中专学历的员工人数为1199人，占员工总人数的42%；初中及以下学历的员工人数为828人，占员工总人数的29%。
从岗位分布看：高层管理人员7人，占员工总人数的0.2%；销售人员共有49人，占员工总人数的1.7%；行政财务及管理人员439人，占员工总人数的15.4%；生产一线人员共有2362人，占员工总人数的82.7%。
从司龄分布看：入职不满1年的员工人数为602人，占员工总人数的21%；入职1～3年的员工人数为997人，占员工总人数的35%；入职3～5年的员工人数为714人，占员工总人数的25%；入职5年以上的员工人数为544人，占员工总人数的19%。后面还有文化、岗位、司龄等情况介绍。
…………
我又打开了PPT演示报告，发现其中的内容是根据Word文稿绘制的大量表格和图形。
在我收到这份报告后不久，这位朋友就迫不及待地问我问题到底出在哪儿，是他Word文稿中的文字太多，是数字算的不对，是不是PPT演示报告中应该再加入更多的表格和图形？
我说都不是，问题其实只有三个字——没有用！
比如，报告中说的“公司男性占比36%，女性占比64%”，这两个数字有什么意思，代表了什么？
比如，报告中说的“30岁以下的员工有39%，50岁以上的员工有14%”，这两个比例是高呢，还是低呢？
比如，报告中说的“研究生以上学历的人有57人，初中以下的人数有828人”，这是公司希望看到的，还是公司不希望看到的？
这份报告当中所有的这些数字和信息背后，是要说明什么问题？是要解决什么问题？能为公司创造什么价值？这些最核心的问题都没有体现。有的只是大量数字的罗列、表格的堆积和图形的展示，看得人眼花缭乱，做得再丰富，也改变不了这是一本花里胡哨的“流水账”的实质。这样的分析报告是没有思想和灵魂的，公司的管理者当然不会满意。
对公司来说，不能说明和解决任何问题的罗列数据，无异于垃圾信息。公司需要的数据分析，一定是对数据进行加工分析之后，发现某个问题，形成行动方案，评估行动结果，提升组织绩效，达成组织目标，而不是为了“好看”。通过这样的数据分析，人力资源管理者才有可能为公司提高效益和效率，降低成本和风险。
然而这正是许多公司人力资源管理分析报告的普遍问题。这种报告的由来，通常都是公司的较高管理层对人力资源管理工作有较高的要求，要求人力资源管理者要实现量化管理与数据分析。然而，人力资源管理者也很无奈，因为自己并不知道该如何正确地实施分析，就出现了这样的报告。
人力资源管理者在进行量化管理与数据分析时常犯的错误可以归纳为四项。
（1）为了量化而量化，结果导致有了数据，却没有分析。
（2）为了数据而数据，结果导致有了分析，却没有结论。
（3）为了分析而分析，结果导致有了结论，却没有行动。
（4）为了报告而报告，结果导致有了行动，却没有评估。
人力资源管理者在量化管理与数据分析时，根据不同的分析目的和目标，可以采取的数据分析类型可以分为四种，分别是描述型分析、诊断型分析、预测型分析、措施型分析。这四种分析方法之间的关系以及价值和复杂程度的不同如图1-2所示。
描述型分析的主要内容是描述事实，是告诉人们“发生了什么”。这是在许多公司中最常见的分析方法，也是复杂程度最小、对公司价值最小的分析方法。但是这种分析法并非完全无价值，因为它可以为后续的三类分析方法提供事实的基础数据。上一节中那位朋友做的数据分析报告通篇采取的就是描述型的分析方法。
图1-2 数据分析的四种分析类型
描述型分析的过程，本质上是让事实变得数据化、可视化的过程。人力资源管理者在进行描述型分析时，要注意数据不是越多越好、越广泛越好，而是为了下一步的目标，获取到的数据越聚焦、越精确、越适时越好。利用一些可视化的工具，能够有效地增强描述型分析所提供的信息。
诊断型分析是描述型分析的下一步，主要内容是根据描述型分析提供的事实数据，诊断和分析问题的过程，是告诉人们“为什么会发生”以及“问题出在哪儿”。诊断型分析不仅是罗列事实和数据，更是对数据分析进行进一步分析的过程，对公司的价值和复杂性比描述型分析更高。
诊断型分析的过程，本质上是对数据核心意义的挖掘和探讨，是对问题的查找、判断、分析。在这类分析中，人力资源管理者应当对描述型分析中陈述的大量信息和数据进行筛选、分离、归类、整合，并通过这一系列处理动作发现和聚焦问题所在，并通过进一步的分析，找到问题发生的根源。
预测型分析是诊断型分析的下一步，其主要目的是对还没有发生的事情进行预测，主要内容是根据当前的信息和数据、分析当前问题和产生原因，预测未来产生某个问题的概率或发生某个事件的可能性的过程，是告诉人们“未来可能会发生什么”。预测型分析因为要建立预测模型、能够预防风险，所以其复杂性和价值比诊断型分析更高。
预测型分析的过程，本质上是利用一些预测分析的模型或者某种算法，预测某个可以量化的值或者某个可以预估事件的发生时间、地点等特定的结果。这种预测分析过程可以被某种算法或技术固化后，未来自动生成结果。在充满不确定性的环境下，预测型分析能够帮助人们更好地做出决定。
措施型分析是数据分析中价值和复杂程度较高的环节，是通过对“发生了什么”“为什么会发生”“未来可能会发生什么”的进一步分析，来帮助人们得出行动方案，来告诉人们“应当采取什么样的措施”。
措施型分析的过程，本质上是人力资源管理者应用先进的分析技术，以解决问题为目的，帮助其选择最优的行动策略和方案，最终做出决策的方法。措施型分析通常不是能够直接单独使用的方法，而是在前面所有的分析方法都完成之后，才能够完成的分析方法。
人力资源管理者在操作量化管理与数据分析之前，首先要遵循的思路如图1-3所示。
图1-3 数据分析思路
说明什么问题，解决什么问题，或者是预防什么风险？分析指向的第一目标是行动，终极目标一定是提升公司的价值。
在明确方向之后，人力资源管理者要明确具体应当分析什么。公司中的问题很多，但是资源有限，并不是所有的问题都要优先解决。先解决哪个问题，再解决哪个问题，要根据待解决问题的重要性排序后决定。
人力资源管理者要明确分析的具体方式。比如，如果按照时间频率分析，应当以月为单位、以季度为单位还是以年为单位，或者可以考虑进行不定期的分析。要找到恰当的分析工具，选用准确的分析方法。
人力资源量化管理与数据分析的操作流程可以分成四步，分别是找到问题、形成方案、采取行动、持续评估，如图1-4所示。
图1-4 数据分析的操作流程
数据分析的思路和操作流程看起来容易，在真正应用的时候却很容易被忽略。有时候即使人力资源管理者已经掌握了，也会忘了用，或者即使知道应该如何运用，但是到真正运用的时候还是会考虑各种因素而不愿意按照这种思路和流程运用。
那位在数据分析方面向我求助的朋友，当我把数据分析该有的思路和流程向他说完之后，他说方法他已经明白了，也很认可。他认为这确实是公司量化管理与数据分析该有的基本方法，但是他并不想按照这套方法操作。
我问他为什么？他说如果按照这套方法操作，分析的目标将会直接指向问题、解决方案和评估，带来工作量的增加不说，可能一份分析报告只能说明和解决几个问题，有时候甚至可能只说明一个问题，这和他之前每月给领导提供的“非常全面”的分析报告相比，似乎并“不好看”。原来报告的内容那么多领导都不满意，现在内容少了，领导会满意吗？
存在这类思维的人力资源管理者着实不少，他们当中有的人即使已经到了管理者岗位，但思维还是停留在基层员工的层面。岗位存在的终极目标是帮助公司解决问题、创造价值，不是为了机械地完成任务。这需要人力资源管理者时刻站在公司的角度思考问题。对公司有利的行为，究竟是一份“好看”的报告，还是一份能论证、分析和解决一个问题的不太“好看”但实用的方案呢？
人力资源管理者可以根据数据分析的四种方法，和领导协商，将分析报告时间段化。
描述型分析的分析报告可以每年一次或每半年一次。报告的内容可以涵盖人力资源管理模块的各个方面，报告内容以陈述当前的情况、事实、数据为主，以及包括对当期数据的对比分析、属性分析、图形分析等内容。
诊断型分析的分析报告可以每半年一次或每季度一次。报告的内容可以包括对当前存在问题的聚焦、往期问题的回顾、往期问题与当期问题之间的比较等。报告中应当体现对问题紧急程度和重要程度的评级，明确出公司应当最先解决的问题。
预测型分析的分析报告可以每季度一次或每月一次。报告的内容可以包括对未来的1个月、1个季度、半年、1年、3年和5年在一些关键数据方面的预测。时间远的可以宏观、粗放，时间近的可以微观、精细。
措施型分析的分析报告可以每月一次或每周一次。因为措施型分析的工作量较大，分析工作较为深入，往往需要的时间较长，所以建议一次只需要尝试分析和解决一个最棘手、最重要或最有价值的问题。另外，这类报告并不一定每一次做都要不断地发现和解决新的问题。
在公司当中真正能够被彻底解决的问题几乎是不存在的，随着公司的发展演化，一个问题还没完全解决，另一个问题可能会产生。有时候解决问题本身还会创造新的问题。所以措施型分析的过程和报告可以是对原有待解决问题行动方案实施过程进度的持续跟踪和评估。以便情况发生变化的时候，能够及时做出调整。
每一期的分析报告，都应当持续评估之前报告中行动方案的行为是否切实得到落实，落实之后问题是否切实得到改善。要评估报告、方案、行动、预期、时间、效果之间是否形成有机的匹配，如果不匹配，应考虑调整数据分析的工作方式和方法。
当人力资源管理者要验证数据分析报告是否有价值的时候，可以针对报告中罗列的不同数据或事实不断问自己“然后呢？”当“然后”开始指向问题、指向行动，并最终指向为公司带来效益的时候，就证明报告中的数据分析是有价值的。