“人是越来越难招了！”
“想要的人招不到，招到了又不想来，好不容易来了的也留不住！”
“每天都加班加点地在各大招聘渠道刷简历、打电话、发短信，但还是完成不了招聘指标！”
在这种情况下，招聘HR有什么出路？
首先，我们要先明确招聘HR在企业里的定位，明确了定位后，才能知道从哪里去寻找出路。招聘HR对企业来说是成本部门，不赚钱，加上工作内容多且杂，这就导致很多招聘HR工作多年，却没有成长，忙得焦头烂额，也不清楚投入了多少，取得了哪些成果？一旦招聘效果不理想，面对用人部门的质问时，理屈词穷，但也无法拿出证据来证明自己的价值。
那如何拿出证据来证明自己的价值？其实很简单，就是做会数据分析的HR！
且相比于其他人力资源的岗位，数据分析人力资源方向岗位的薪酬水平一般也会高于平均水平，最高可达70w+！
上文也说了，大多数HR每天都忙得焦头烂额，却不清楚投入了多少，取得了哪些成果？但如果招聘HR学会了数据分析思维，用其去处理工作，就会发现那些看似多且杂的工作会开始变得井井有条，而自己也能从中抽出身来，去把时间花在更有价值的地方（比如针对近期的招聘数据进行数据分析，通过数据去发现哪个招聘环节还需优化，并给出自己的改进措施，用此来证明自己的价值）而不是花在与候选人和用人部门的扯皮上。
在明白了为什么要做会数据分析的HR后，自然要开始思考如何才能成为会数据分析的HR。在这里，老李给出三个具有强可行性的学习步骤：
第一步：开始培养自己数据分析的意识
很多文章会让新人先学数据分析工具，但其实对于不是统计学/数学出身的人来说，刚入门数据分析时，最重要的事情就是要先培养自己数据分析的意识。
这是句空话，但也是必须要说的话。意识真的很重要，如果在一开始没有培养好自己的数据分析意识，那之后的数据分析工具和模型也是白学，因为你根本不知道要怎么去用到他们。
那具体怎么培养？首先你得学会具备看待一个事物的逻辑化思维，其次再用数据去证明他。具体的内容可以参考我之前的原创文章，数据分析惯用的5种思维方法 4招教你炼就数据分析的思维，在这里就不赘述了。
第二步：掌握数据分析常用模型和工具
今天只介绍一个常用的模型：漏斗模型
当我们发现招聘情况不理想时，就可使用漏斗模型来帮助我们查出问题所在。漏斗模型显示了招聘流程从开始到最终录用，整个招聘关键路径中每一步的转化率。
通过漏斗模型，我们可以在招聘的各环节进行量化，这样不仅能记录我们的投入和产出，展现自己工作成果，也能通过模型监控日常招聘数据，及时发现异常数据，分析问题所在，提出改进措施，进行改进，观察改进后的数据，形成闭环。
市场上针对业务人员的数据分析工具，多到让人眼花缭乱，但工具在精不在多，针对使用难度和可用性，我还是最推荐大家学Excel（数据量小用它）和FineBI（数据量大用它）。
Excel，每个HR都用过的分析工具，当公司数据量少时，用它就对了，不要想用其他的。但如果公司数据量开始累积变多时，我推荐不会敲代码的招聘HR还是要学FineBI，不比Excel难多少，但是能够处理的数据量跟Excel相比，还是远超好几个级别的。
且支持制作可视化驾驶舱，也就不用再学其他可视化软件了。
这么说可能不太好理解，我举个例子。
在招聘部门，数据是永远不缺的，但当拿到数据把它导入Excel后，却又不知道如何下手，就算知道如何下手，也会面临因为数据多，导致Excel卡顿的问题。
这时候我们就可以把Excel文件导入FineBI，通过FineBI的自助数据分析功能，把你想分析的数据字段选取出来，再选择你觉得合适的数据分析图表/模型，以此来分析数据。
并且FineBI内置很多可直接套用的大屏模板，都可以直接用在你的工作汇报PPT或年终总结报告里。
第三步：留心工作中的数据，学会利用有价值数据
最后一步，是需要你在日常工作中去培养的。数据不会从天而降，需要你留心观察收集，有哪些是你可以用的数据；同时，也不是所有的数据都是有价值的，你需要通过不断地试错去了解哪些数据对你来说，才是真正有用的，能推动你产生最后价值结论。
私信我回复“FineBI”，即可获得数据分析工具及模板。
我是“数据分析不是个事儿”，常年分享数据分析干货，不定期分享好用的职场技能工具，对数据分析感兴趣的话，可以点个关注。
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