编者：晴儿同学读完了新书《人力数据分析精要》，给我发来了一篇读后感。我在她的文字后面加了一些我自己的评论，非常感谢她的这种分享方式，这也是最有效的学习方式，即：把你学习的东西用自己的语言去教给他人。

原文：

这两天读完了Michael翻译的《人力数据分析精要》，对其中一些内容非常有感触，在此记录下来做个分享。

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首先是我读完书后，觉得最重要的一句话：“不要随便找一个问题就开始数据分析，要选择CEO最优先考虑的问题。” 

读到这句话的时候冲击还是挺大的，因为开始读这本书的目的是想学习很棒的数据分析方法，如何把一堆一堆的数据完美地分析并呈现出来，想的完全是工具层面。

当读到这句话时，突然被震撼了。想想有的时候我们可能太追求工具与技术，而忘了真正的需求。平时的工作，总结有的时候写好几十页PPT，但真是领导想看的吗？是领导真正关心的问题吗？我们很多时候好像只是在机械地工作，或者只是想证明自己。

数据分析也一样，我们可能掌握了很多种分析的工具与技巧，但烧脑半天做出的统计分析真的是CEO想看的吗？真的是关乎公司实际经营需要的吗？这都是需要我们三思问题之后再展开分析。 

点评：我们今天经常讲一句话叫“不忘初心”。做数据分析也是同样道理，在展开分析之前，一定要弄清楚为了什么而分析。怎么搞清楚？最简单的是问自己一个问题：我的听众/老板最关心的是什么？然后把这个作为目标，在后面的工作中不断聚焦。 

曾经和一家公司的人力数据分析团队交流，几位团队成员抱怨大量的时间都花在做一些基础性的工作分析上，很多时候自己的工作没有得到上级应有的重视。我当时问了他们一个问题：“你们做分析的时候，觉得老板最关心的是什么问题？” 

就是这么一个简单的问题一下子把大家问住了，几个人目目相觑，谁也答不上来。后来还是团队领导给出了答案：“我们老板最关心的有两个问题：第一，我们是否招进来了优秀的人才？第二，我们优秀的人才因为什么原因而离开？” 

假如这个团队的人力数据分析工作都围绕这两个问题为中心而展开，还怕工作成果得不到上级的重视吗？

2

“当你想从相关性发现中推断出因果关系时，你应该极其谨慎。”

读到这句话时，首先想到和数据分析有关的，是最近经常有热搜哪种药可以预防新冠肺炎，于是就出现了抢购。联想到我们思考问题的逻辑。提到因果关系，都有一个极其严格的科学论证过程，可能我们都听过或了解双盲试验。先后不代表因果，相关也不一定是因果，所以数据分析时要极其谨慎，不要被我们固有意识带偏。 

点评：最近关于疫情的分析文章满天飞，不由得感慨，这段时间的各种消息，真的能考验和锻炼人的逻辑分析能力。 

相关性不等于因果性，是统计学中非常重要的一个原则。你服用了某种药，然后病情有好转，说明该药和病情好转之间有相关性，但是二者一定有因果性吗？答案是不一定。 

统计学家在界定因果关系的时候有非常严格的要求：首先两个因素在时间上有先后顺序；其次是控制其他所有的因素不变，只改变其中一个因素，导致另一个因素发生了改变，这样才能说二者之间有因果关系。而往往后面这个控制其他所有因素不变，是人们在现实中容易忽略的。

仅仅A和B相关，并不足以说明它们有因果关系，即因为A才导致了B。它们背后也许还存在一个真正的因素C，正是因为C才导致了A和B。

3

• “数据带来哪种影响，取决于如何向目标受众呈现和传递数据。”

• “在组织中推销分析洞见的能力，这在HR数据分析中是一个必不可少且常常被人忽视的因素。”

• “数据和洞见可能非常有冲击力，因此你需要聪明地使用这些信息。” 

这3句话分别出现在书的不同章节，我把它们放在一起说说我的感受。我们可能有非常棒的思路、选择一个好的问题、做了数据的选择和清洗，也有非常棒的分析模型和方法，最后做出了很完美的报告。 

但结果是领导看不下去或者演讲时听不进去，问题出现在哪？这是第一句说明的，如何向目标受众呈现和传递数据，需要认真思考下不同的受众偏好。 

第二句是推销分析洞见，我们的统计条理和逻辑都没问题，领导也觉得OK，但是分析结果并没有被采纳应用，为什么？这就需要HR具备把正确的数据分析推销给需要的人。 

推销成功了，可能结果更差，为什么？就像书中举例“我看你有80%的概率，在未来12个月内会离开公司。这是为什么？”所以推销技巧很重要，要聪明地使用数据和洞见，这是第三句说明的。

引用书最后一页的话“没有数据，你不过是另一个带有观点的人”，但做分析之前，我们要思考的可能更多。

点评：数据分析的目的是什么？仅仅是把结果告诉你的听众吗？分析的目的是要最终解决问题。也就是：你希望你的听众收到信息后，能够立刻采取某种行动去解决问题。

因此，如果前面的分析做得再漂亮，听众听完我们的报告后无动于衷，或者采取了反方向的行动，那只能说明分析是失败的。 

要想积极影响听众，首先要具备同理心，从听众的角度来准备我们的报告。CEO坐在下面，他的时间有限，你是不需要把复杂的分析过程每个细节都讲清楚的，讲清楚结果和你希望CEO采取的行动即可；如果下面的人换成了你的主管，那你就需要尽可能地阐述清楚你的分析过程。 

其次是要具备洞见。什么是洞见？就是你分析问题后形成的独到见解，别人没有看到，就你发现了。之前和一位做数据分析的同学交流，老板当初本来让她分析加班数据，测算公司需要支付多少加班费。但是她透过数据分析，认为一线管理者安排加班不合理，然后向领导者提出了加强管理者能力培养的建议，这就是洞见。 

第三，观点有了，还需要把它推销出去。为了成功地推销我们的观点，需要综合运用数据、文字和视觉三方面的技能。今天已经有一些强大的数据软件比如Tableau或PowerBI帮助我们实现这个目的。不过，即便没有这些高大上的工具，用最简单的Excel或PPT文档，只要方法得当，也同样可以做出简单而专业的演示效果。

最后，不知各位朋友读完本书之后是否也有类似的感受呢？欢迎来信分享。