人力资源数据分析-数据分析模型

公司人力资源部数据分析2022年版

一、基础人事模块（数据截止点2022.1.1---2022.12.31）

1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升）

2、员工增长率（年度）

【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。

【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（2022.12.31在职员工人数）某100％

【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。

3、新员工入职人数部门分布

【定义】是指新入职员工部门分布柱状图

【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。

4、人力资源流动率

【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年

【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数 月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2

季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3

年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12或：=（年内各季平均人数之

和）÷4

【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。

5、人力资源离职率

【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。不包括内退和退休人员。

HR数据分析解析

在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越依赖数据来做出明智的决策。人力资源（HR）领域也不例外，HR 数据分析已成为企业管理的重要组成部分。通过对人力资源相关数据的收集、整理、分析和解读，企业能够更好地了解员工状况，优化人力资源管理策略，提升组织绩效。

那么，HR 数据分析究竟是什么呢？简单来说，HR 数据分析就是运用各种数据分析方法和工具，对与人力资源相关的各种数据进行处理和分析，以获取有价值的信息和见解。这些数据可以包括员工的基本信息、招聘数据、培训数据、绩效数据、薪酬数据等等。

首先，让我们来看看 HR 数据分析的重要性。它能够为企业提供很多有价值的信息。比如，通过对招聘数据的分析，企业可以了解到不同渠道招聘来的员工的质量和留存率，从而优化招聘渠道，提高招聘效率和效果。对培训数据的分析可以帮助企业评估培训项目的效果，确定哪些培训对员工的绩效提升有帮助，哪些需要改进。绩效数据的分析则能让企业识别出高绩效员工和低绩效员工的特征和行为模式，为绩效管理提供依据。薪酬数据分析可以确保企业的薪酬体系公平合理，具有竞争力，吸引和留住优秀人才。

在进行 HR 数据分析时，数据的收集是第一步。这需要建立完善的数据收集机制，确保数据的准确性和完整性。数据来源可以是内部的人力资源管理系统，也可以是员工的调查问卷、面谈记录等。同时，还需要对收集到的数据进行清理和整理，去除重复、错误和不完整的数据，将数据标准化，以便后续的分析。

接下来就是选择合适的分析方法和工具。常见的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征，如平均值、中位数、标准差等。相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。回归分析则可以预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。分析工具方面，常用的有 Excel、SPSS、SQL 等。Excel 适用于简单的数据处理和分析，SPSS 则更适合进行复杂的统计分析，而 SQL 则用于从大型数据库中提取和处理数据。

［背景概述］

基于企业规模不断扩大，提高决策科学性和合理性的需要，根据公司做精做细的经营方针，特建立与之相适应的人力资源分析体系。分析主要从管理和财务角度进行，以指标形式予以体现。

1.人力资源指标体系框架模型

2 .人力资源分析指标体系框架模型说明

人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资******力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某公司人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资******力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 （1）人力资******力层面指标主要包括与人力资******力相关的人力资源数量、学历、结构、流动性、年龄、职称等方面的指标；

（2）人力资源运作能力层面指标主要包括人力资源基本运作流程：人力资源规划——招聘配置——培训开发——考核评价——薪酬——劳动关系等反映各个环节运作能力的基本指标；

（3）人力资源效率层面指标是人力资源管理所要达到的基本效率指标，也是人力资源战略实施的效果反映。

一、人力资******力

1.人员数量指标

【定义】是指反映报告期内人员总量的指标。

1.1 期初人数

【定义】是指报告期最初一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年初人数。

【收集渠道】人力资源部员工花名册

1.2期末人数

【定义】是指报告期最后一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年末人数。

【收集渠道】人力资源部员工花名册

1.3统计期平均人数 【定义】是指报告期内平均每天拥有的劳动力人数，属序时平均数指标。

【公式】

月平均人数= 报告期内每天实有人数之和÷报告期月日数 或：=（月初人数+月末人数）÷2

博学笃行 自强不息

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如何做人事数据分析

人事数据分析是根据人力资源相关数据进行深入研究和分析的过程。通过人事数据分析，企业可以更好地了解员工的表现、离职率、培训需求以及其他与人力资源管理相关的指标。对于人力资源部门来说，人事数据分析可以提供有关员工满意度和绩效的洞察，从而指导人力资源决策和战略规划。下面将介绍如何进行人事数据分析的步骤和方法。

第一步：收集数据

要进行人事数据分析，首先需要收集相关的人力资源数据。这些数据可以包括员工的个人信息、薪资和福利、招聘和录用过程、绩效评估、培训记录、离职统计等。企业可以通过员工档案、人力资源信息系统（HRIS）以及其他数据源来获取这些数据。确保数据的准确性和完整性对于有效进行人事数据分析非常重要。

第二步：整理和清洗数据

在收集到人力资源数据之后，需要将其进行整理和清洗。这一步骤的目的是去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等，以保证数据的准确性和可用性。可以使用电子表格软件或专业的数据清洗工具来完成这一步骤。同时，还可以对数据进行分类和组织，以便后续的分析工作。

第三步：确定分析目标 博学笃行 自强不息

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在进行人事数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。例如，企业可能想要了解员工的绩效与薪资之间的关系，或者想要预测员工的离职率。通过明确目标，可以帮助确定分析的方法和指标，并使分析结果更具针对性和实际应用价值。

第四步：选择适当的分析方法和工具

根据明确的目标，选择适当的分析方法和工具。人事数据分析常用的方法包括描述统计、相关分析、回归分析、数据挖掘等。可以使用统计软件、数据分析工具或编程语言来进行这些分析。选择合适的工具和方法需要考虑数据的类型和规模、分析的复杂度以及数据分析人员的技能水平等因素。

第五步：进行数据分析和解释结果

在选择了适当的方法和工具之后，可以开始进行数据分析并解释结果。通过运用所选的统计方法和模型，分析人事数据，提取有关员工绩效、满意度、离职率等方面的关键指标。同时，也可以对关键变量之间的关系进行解释和探寻。将分析结果转化为易于理解和应用的形式，比如表格、图表、报告等，可以帮助管理层更好地了解和使用这些结果。