HR-аналитика: что это, где применяется и как освоить

Распространённое заблуждение — что HR-аналитика начинается с Python и красивых дашбордов. Начинается она раньше: с договорённости, что именно считать увольнением, какой период брать и на какую численность делить. Два HR-менеджера могут получить по одной компании текучесть 30 % и 70 %, и оба будут «правы», потому что взяли разные числители и знаменатели. Пока определения не записаны, любой график спорен.

Что считают и кому это нужно

Сначала формулируют вопрос, например «почему в пекарнях не хватает людей». Затем собирают данные: даты приёма и увольнения, причину ухода, подразделение, источник кандидата, расходы на подбор. Потом считают метрики, сравнивают группы и пишут вывод на одну страницу: что происходит, во что обходится и что изменить.

Базовых метрик немного. Коэффициент текучести — число уволившихся за период, делённое на среднесписочную численность за тот же период. Многие компании считают только уход по собственному желанию и за нарушения, не включая сокращения и окончание срочных договоров; главное — записать правило и не менять его от отчёта к отчёту. Ранний уход — доля новичков, уволившихся в первые 90 дней, от всех принятых за период. Стоимость найма — все внешние и внутренние расходы на подбор, делённые на число нанятых. Срок закрытия вакансии — дни от открытия заявки до выхода сотрудника.

Рекрутеру навык помогает доказать, какой канал поиска окупается, HRBP — прийти к руководителю не с жалобой «люди уходят», а с цифрой и гипотезой, руководителю — увидеть, что проблема в конкретной смене, а не в «рынке». Фонд оплаты труда и численность на год планирует специалист по экономике труда; HR-аналитика смотрит на движение людей и работу кадровых процессов.

Иногда нужен другой подход. В команде из 15 человек один уход меняет текучесть почти на 7 процентных пунктов, и полезнее поговорить с каждым. Для рыночного уровня зарплат нужны зарплатные обзоры, а если причины увольнения никто не записывает, начинать придётся с анкеты при увольнении.

Учебный пример: пекарни теряют новичков

Ситуация условная. Сеть из 12 пекарен-кафе, среднесписочная численность за год — 180 человек. За год принято 130 сотрудников, уволились 126: 118 по собственному желанию, 8 — по окончании срочных договоров. Управляющие жалуются на постоянную нехватку людей, рекрутер просит увеличить бюджет на объявления.

HR-менеджер начинает с годовой текучести по собственному желанию: 118 ÷ 180 = 65,6 %. Полезнее посмотреть, когда уходят: из 130 принятых 52 уволились в первые 90 дней, это 40 %. Значит, основная утечка — в начале работы, а не среди опытных сотрудников.

Затем стоимость найма. Внешние расходы: объявления на сайтах вакансий — 420 000 рублей, премии сотрудникам за рекомендации — 60 000, медосмотры — 130 × 2 000 = 260 000. Итого 740 000 рублей. Внутренние: половина годовой стоимости рекрутера со взносами — 600 000 рублей и время управляющих на собеседования — 130 × 1,5 часа × 600 рублей = 117 000. Итого 717 000. Всего 1 457 000 рублей, или около 11 200 рублей на одного нанятого. Только на подбор 52 человек, ушедших в первые три месяца, потрачено около 580 000 рублей — без оплаты стажировок и времени наставников.

Последний шаг — разрез по каналам.

Соблазнительный вывод — перевести весь подбор на рекомендации. Но 12 человек — слишком маленькая группа: ещё один уход, и доля вырастет вдвое. Надёжнее вывод про сайты вакансий: там большая выборка и почти половина ранних уходов. В анкетах при увольнении чаще всего звучит «график не тот, что в объявлении». Предложение руководству выглядит так: переписать текст вакансий под реальный график, не наращивать бюджет на объявления и через квартал пересчитать ранний уход по тем же правилам.

Где ошибаются новички

Чаще всего путаются в знаменателе: делят на численность на конец периода, и после декабрьского сокращения текучесть «растёт» без единого нового увольнения. Среднесписочная численность сглаживает такие скачки. Вторая частая ошибка — ставить рядом квартальную и годовую текучесть или «по собственному желанию» и «все увольнения». Третья — доверять процентам маленьких групп: пекарня с тремя сотрудниками может показать 100 % за месяц, поэтому рядом с процентом всегда нужны абсолютные числа. Четвёртая — искать причину ухода в опросе вовлечённости: ушедших в нём уже нет.

Проверить себя просто: пересчитайте метрику другим способом, например сводной таблицей и формулой СЧЁТЕСЛИМН, и попросите коллегу повторить расчёт по вашему описанию правил. Если числа не сходятся, ошибка обычно в фильтре дат.

Когда модель подсказывает, а решает человек

Следующий шаг в HR-аналитике — прогноз: модель по стажу, смене руководителя, опозданиям и отпускам ставит каждому сотруднику «риск увольнения». Возникает искушение пустить оценку в дело автоматически: не включать людей с высоким риском в кадровый резерв или не назначать им дорогое обучение.

Трудовой кодекс такой ход прямо запрещает. По п. 6 ст. 86 ТК РФ при принятии решений, затрагивающих интересы работника, работодатель не имеет права основываться на персональных данных, полученных исключительно в результате их автоматизированной обработки или электронного получения. Закон о персональных данных в ст. 16 152-ФЗ допускает автоматизированное решение при письменном согласии человека или в случаях, прямо предусмотренных федеральным законом. В статье 86 ТК такой оговорки о согласии нет, поэтому согласие работника не превращает оценку модели в достаточное основание для решения.

Для кандидатов, которые ещё не стали работниками, действует как минимум ст. 16 152-ФЗ. Если отбор резюме полностью автоматический, нужно письменное согласие, объяснение порядка принятия решения и его последствий, возможность заявить возражение. Возражение оператор обязан рассмотреть в течение 30 дней и сообщить результат.

На практике оценка риска — повод для разговора руководителя с сотрудником или проверки условий в смене, но не решение. Решает человек, который посмотрел исходные данные, и в документах видно, на чём решение основано.

С чего начать и в каком порядке осваивать

Каждый следующий инструмент усиливает предыдущий, но не заменяет его: без чистой таблицы SQL-запрос вернёт ту же путаницу быстрее, а дашборд красиво покажет неверную цифру. Поэтому сначала определения и Excel, затем выгрузки и запросы, потом визуализация и только после этого статистика.

1. Выпишите определения пяти метрик: текучесть, ранний уход, стоимость найма, срок закрытия вакансии, доля прошедших испытательный срок — с числителем, знаменателем, периодом и исключениями.
2. Соберите таблицу за год: один сотрудник — одна строка; проверьте пропуски и дубли.
3. Посчитайте метрики сводными таблицами, сделайте разрезы по подразделениям и каналам.
4. Освойте выгрузки из 1С:ЗУП или ATS и простые SQL-запросы.
5. Соберите дашборд на одну страницу для руководителя.
6. Добавьте статистику: доверительный интервал для доли, корреляцию, регрессию.

Первые три шага можно пройти самостоятельно на обезличенной выгрузке своей компании. Если нужны разбор и задания, посмотрите курс Яндекс Практикума «HR-аналитика»: три месяца по 10 часов в неделю, сбор данных из кадровых систем, ATS и опросов, метрики подбора, обучения и компенсаций, затем корреляция, регрессия и дашборды. Основной инструмент — Excel, SQL и Python в программе нет, так что курс подходит тем, кто хочет считать сам, а не уходить в аналитики данных.

Упражнения и самопроверка

Повторите пример с пекарнями на своих данных отдельно по кварталам: если ранний уход прыгает с 20 до 50 % и обратно, проверьте, сколько человек за каждой цифрой. Затем напишите записку руководителю на одну страницу: цифра, сравнение, причина, предложение и срок повторного замера.

Когда выгрузки приходится собирать из нескольких систем, пора переходить к базам данных. На курсе Нетологии «HR-аналитика и автоматизация» на это отведено шесть месяцев по 7–10 часов в неделю: 67 часов теории и 126 часов практики, метрики найма, адаптации и удержания, Excel, SQL и Power BI, четыре крупные работы и дипломный проект, удостоверение о повышении квалификации.

Как навык влияет на доход

Отдельной надбавки за HR-аналитику обычно нет, но навык меняет набор задач, которые доверяют. На hh.ru по запросу «HR-аналитик» в Москве в сентябре 2026 года была 241 вакансия. Специалисту по подбору с функциями HR-аналитика в государственной больнице с опытом от года до трёх лет предлагали от 125 000 рублей на руки, HR-аналитику в образовательной компании с тем же опытом — 150 000 рублей на руки, HR-бизнес-партнёру в технологической компании — от 150 000 рублей на руки.

Это предложения работодателей, а не фактические зарплаты, выборка небольшая, у многих вакансий крупных компаний сумма не указана. Заметно другое: навык появляется в названиях смешанных ролей — рекрутер с аналитикой, C&B с аналитикой, HRBP. Для HR-менеджера он чаще означает доступ к задачам уровня бизнес-партнёра.

Как выбрать обучение

Перед оплатой проверьте три вещи. Есть ли в программе работа с кадровыми данными, а не только общий анализ данных на продажах. Разбирают ли формулы метрик и их исключения. И получите ли вы проверку заданий: ошибку в знаменателе самостоятельно заметить трудно.

Если нужен короткий формат, есть курс Эдюсона «HR-аналитика»: около двух месяцев по 4 часа в неделю, HR-метрики и бизнес-цели, Excel и Google Таблицы, SQL и Power BI. Обучение самостоятельное с куратором, в конце — выпускной кейс и удостоверение о повышении квалификации. Какие данные в кейсе, на странице не раскрыто — уточните у школы.

Если вы уверенно работаете в Excel, выбирайте программу с SQL и дипломным проектом; если таблицы пока пугают, начните с курса, где Excel — главный инструмент.

Сравнить школы по цене, формату и документам поможет рейтинг онлайн-школ по HR-менеджменту и HRBP. Это рейтинг более широкого направления: HR-аналитика входит в него наряду с обучением HR-менеджеров и бизнес-партнёров. Проверка готовности — пересчитать пример с пекарнями без подсказок. Если после этого хочется открыть выгрузку своей компании, навык стоит развивать.