您所在企业的规模（员工人数）是？
50人以下
50-200人
201-500人
501-1000人
1001人以上
您所在企业所属的主要行业是？
互联网/信息技术
金融/保险
制造业
零售/消费品
专业服务（咨询、法律等）
医疗健康
教育
其他
您在企业中与人力资源数据分析或决策相关的角色是？
HR高管/总监
HR经理/主管
HR数据分析师/专家
业务部门管理者
IT/数据部门人员
其他
目前，贵公司人力资源部门主要使用哪些数据源进行分析？（可多选）
招聘与入职数据
员工考勤与工时数据
绩效评估数据
薪酬福利数据
员工培训与发展数据
员工满意度/敬业度调研数据
离职与留任数据
尚未系统化使用人力资源数据
贵公司目前人力资源数据分析的成熟度如何？
初级阶段：以基础报表和描述性统计为主
发展阶段：能进行简单的趋势分析和诊断
成熟阶段：能进行预测性分析和建模
先进阶段：将数据分析深度融入战略决策与自动化流程
尚未开展系统化数据分析
您认为，到2026年，哪些人力资源数据分析应用场景将变得至关重要？（可多选）
人才招聘预测与质量分析
员工流失风险预警与保留策略
技能差距分析与个性化学习路径
薪酬公平性与市场竞争力分析
混合/远程办公模式下的生产力与敬业度分析
多元化、公平与包容性（DEI）的量化追踪
组织网络分析与团队协作优化
员工心理健康与福祉监测
您预计到2026年，贵公司在人力资源数据分析技术（如AI、机器学习）上的投入意愿如何？
将大幅增加投入
会适度增加投入
保持现有投入水平
可能会减少投入
不确定
您认为，当前阻碍人力资源数据驱动决策的主要挑战有哪些？（可多选）
数据质量差、分散或难以整合
缺乏专业的数据分析人才
管理层对数据价值的认识不足
数据隐私与安全合规的顾虑
现有HR系统/工具的分析能力有限
部门间数据壁垒，难以获取业务数据
分析结果难以转化为 actionable 的决策
您认为，到2026年，人力资源数据分析师最需要具备的核心技能是什么？
统计学与数据建模能力
业务理解与战略思维
数据可视化与沟通能力
特定HR领域（如薪酬、招聘）的专业知识
编程与数据处理技术（如SQL, Python）
请评估您对“利用AI进行自动化简历筛选与初评”这一应用在2026年的接受度。（1分=完全不接受，5分=非常接受）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
基于您对未来的展望，您有多大可能向同行推荐“投资人力资源数据分析能力建设”？（0-10分，0分=完全不可能，10分=极有可能）
您认为，到2026年，数据驱动的决策在多大程度上会取代传统的人力资源经验决策？
完全取代
大部分取代，经验作为辅助
各占一半，相辅相成
小部分取代，仍以经验为主
几乎不会取代
为应对未来挑战，您认为企业应在哪些方面提前布局？（可多选）
升级或引入一体化HR数据分析平台
培养或招聘复合型HR数据分析人才
建立明确的数据治理与合规框架
推动数据文化，提升全员数据素养
加强与业务部门的数据共享与合作机制
开展试点项目，验证数据分析价值
请描述您心目中，2026年理想的人力资源数据分析系统或决策支持工具应具备的一个关键特征。
您对本次调研所探讨的“人力资源数据分析与决策”主题的整体兴趣度是？