人力资源统计分析图

⼈⼒资源年终⼯作总结模板（含表格图⽰、数据分析及改进）20xx年度公司⼈⼒资源⼯作总结及20xx年度⼈⼒资源⼯作计划第⼀章20xx年度⼯作总结结合20xx年公司⼈⼒资源⼯作计划，根据20xx年度⼯作实际开展情况，现对20xx年公司⼈⼒资源⼯作做以下总结。

第⼀节公司现有⼈员配置情况1、部门⼈员分布情况及男⼥⽐例（1）XXX公司（2）XXX公司备注：公司现有⼈员共计：71⼈，还有1名⼤中专毕业实习⽣。

2、公司各部门⼈员分布情况3、公司员⼯年龄分布情况年龄⼈数公司⾼管运营管理部合约采购部前期开发部财务管理部⾏政管理部龙湾项⽬部龙湾营销部象墅项⽬部象墅营销部20-25岁 4 1 1 1 126-30岁20 4 1 2 2 1 1 4 5 31-35岁19 1 2 1 4 4 5 2 36-40岁10 1 1 3 1 4 41岁-50岁15 3 1 7 451岁及以上3 2 1总⼈数71 6 4 4 2 7 7 15 1 18 7 4、公司员⼯⽉度变化情况⽉份1⽉2⽉3⽉4⽉5⽉6⽉7⽉8⽉9⽉10⽉11⽉12⽉当⽉总⼈数57 56 59 63 64 64 65 71 71 73 71当⽉新增⼈数0 0 4 5 3 3 2 1 0 2 0当⽉调动⼈数0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0当⽉离职⼈数0 1 1 1 2 3 0 0 0 0 1当⽉离职率%0 1.8% 1.7% 1.6% 3.1% 4.7% 0 0 0 0 1.4%第⼆节招聘与配置1、招聘情况：⾃2010年1⽉1⽇-11⽉13⽇共发布招聘20个职位，收到简历2665个，⾯试161⼈，录⽤19⼈（其中通过⾯试还在职的13⼈，离职2⼈，通过介绍在职6⼈，离职1⼈）。

2、配置情况部门运营管理部合约采购部前期开发部财务管理部⾏政管理部龙湾项⽬部龙湾营销部象墅项⽬部象墅营销部新增⼈数4 1 1 6 4 3离职⼈数1 1 13、招聘分析3.1简历的的数量和质量从公司20xx年1⽉1⽇起⾄10⽉20⽇⽌，公司招聘岗位涵盖中⾼级专业技术岗位、中⾼层管理岗位、⼀般管理职位，各岗位的专业技术要求⽐较专业性。

人力资源数据分析与的方法人力资源数据分析与方法人力资源管理是一个组织中至关重要的一环，而数据分析在人力资源中的作用日益凸显。

通过对人力资源数据的分析，企业可以更好地了解员工情况、预测未来趋势、制定有效的人力资源策略。

本文将介绍人力资源数据分析的方法与技巧。

一、数据收集与整理在进行数据分析之前，首先需要收集和整理相关的人力资源数据。

这些数据可以包括员工基本信息、薪酬福利、绩效考核、培训开发等方面的数据。

同时，要确保数据的准确性和完整性，避免数据的误差对分析结果产生影响。

二、数据可视化分析数据可视化分析是一种常用的数据分析方法，通过图表、图像等形式将数据直观地展示出来。

比如，可以使用柱状图展示不同岗位的平均工资水平，使用折线图展示员工流失率的变化趋势等。

数据可视化分析可以帮助管理者更直观地把握数据间的关联性和趋势，从而作出更明智的决策。

三、统计分析统计分析是一种量化数据变量之间关系的方法。

通过对数据进行统计量的计算和分析，可以揭示出人力资源管理中的一些基本规律和趋势。

例如，通过计算员工离职率、绩效分布等统计指标，可以评估员工流失风险和绩效分布情况，为人力资源决策提供支持。

四、回归分析回归分析是一种用于研究变量间关系的方法。

在人力资源数据分析中，可以利用回归分析来确定不同因素对员工绩效的影响程度。

例如，可以通过回归分析得出不同培训项目对员工绩效的影响程度，从而优化培训资源的配置。

五、预测分析预测分析可以帮助企业预测未来可能发生的情况，为人力资源决策提供依据。

常用的预测分析方法包括时间序列分析和回归模型等。

通过对过去数据的分析，可以预测员工离职率、薪酬水平等关键指标的未来发展趋势，从而及时采取相应的措施。

六、模型构建在人力资源数据分析中，可以使用各种模型来解决具体问题。

比如，可以利用决策树模型来预测员工是否会离职，可以利用聚类分析模型来对员工进行分类等。

模型构建需要根据具体问题的特点选择合适的模型，并进行模型验证和调整。

人力资源数据统计一、引言人力资源数据统计是指对企业或者组织的人力资源相关数据进行采集、整理、分析和报告的过程。

通过对人力资源数据的统计分析，可以匡助企业或者组织了解员工的组成情况、流动情况、薪酬情况等，为人力资源决策提供科学依据。

本文将详细介绍人力资源数据统计的标准格式，包括数据采集的方法、数据整理的步骤、数据分析的内容和报告的格式等。

二、数据采集方法1.员工档案：通过建立员工档案，采集员工的基本信息，包括姓名、性别、年龄、学历、工作经验等。

可以通过员工入职时填写的表格或者系统录入的方式进行数据采集。

2.薪酬数据：采集员工的薪酬数据，包括基本工资、津贴、奖金、福利等。

可以通过工资系统、财务部门提供的数据进行采集。

3.绩效评估数据：采集员工的绩效评估数据，包括考核得分、评级等级等。

可以通过绩效评估系统、部门主管提供的数据进行采集。

4.员工流动数据：采集员工的流动情况，包括招聘人数、离职人数、调动人数等。

可以通过人力资源部门提供的数据进行采集。

三、数据整理步骤1.数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括删除重复数据、处理缺失数据、纠正错误数据等，确保数据的准确性和完整性。

2.数据分类：将清洗后的数据按照不同的维度进行分类，例如按照部门、岗位、年龄段等进行分类，便于后续的数据分析。

3.数据转换：对需要进行计算的数据进行转换，例如将薪酬数据转换为平均工资、将绩效评估数据转换为绩效等级等。

四、数据分析内容1.员工组成份析：通过统计员工的性别、年龄、学历等信息，分析员工的组成情况，了解员工的整体结构和特点。

2.薪酬分析：通过统计员工的薪酬数据，分析薪酬的分布情况、平均水平、差异性等，为薪酬制定和调整提供参考。

3.绩效分析：通过统计员工的绩效评估数据，分析绩效的分布情况、优秀员工比例等，为绩效管理和激励措施提供依据。

4.流动情况分析：通过统计员工的流动情况，分析招聘、离职、调动等数据，了解员工的流动趋势和原因，为人材储备和留任管理提供参考。

公司人力资源结构分析公司人力资源结构分析:男女比例:员工年龄结构:学历结构:(这三个估计一下就行了，最好每个都做一张饼图并稍加说明) 根据公司前期提供的人员情况表分析，公司现有员工220人(含兼职7人)，2012年新增23人，净增率10.8%。

男员工173人，占81.22%，女员工40人，占18.78%。

平均年龄32.1岁。

工龄三年以上128人，占60.09%。

前10个月离职39人，离职率18.31%。

学历结构上本科以上80人，占37.56%。

其中，中高层管理人员26人，占13%，每人平均负责管理8.46人，配置科学，负荷适当;一般管理人员12人，占6%;销售人员98人占44.5%;业务人员53人，占24.09%;行政人员24人，占10.09%。

结果显示，总体上人力结构基本满足公司设计、工艺方面一定程度的需求，以及相应管理人才的基本要求。

目前公司人员组成结构及员工工龄结构变化情况如图所示:中高层管理人员中高层管理人员是指包括公司总经理、总经理助理、各职能部门部长、副总、办公室主任及二级部门经理在内的26人。

结果显示:我们公司中高层管理队伍的平均年龄只有37岁，这个年龄阶段的员工处于事业和精力的黄金阶段，具有了丰富的经验和社会阅历，解决问题能力强，自我控制能力强，善于独立处理问题，处于自我实现阶段。

面临的家庭经济压力大大减少，有足够的时间和精力投入到技术创新和管理创新的活动中去，所以给他们最好的激励就是项目的研发和创新。

提供一个创新的平台和良好的晋升空间，即以机会性福利为主。

一般36,40岁达到人一生的创造峰值，公司人力资源表现为普遍年轻，因此，做好35-45岁期间职员的职业生涯再开发与管理，将有助于他们的成长，也是公司人力资源管理的重要工作。

针对这个群体，可考虑旅游、免费体检等福利方式，以提高现有中高层管理员工的稳定性。

结构缺陷主要是几乎全是技术出身从事管理，缺乏专业的管理方面的训练。

专业方面真正学企业管理的只有2人，仅占中高层管理人员总数的6%。