第1页 共7页 集团人力资源数据统计标准
目录
1. 目的 2
2. 人力资源基础数据分类及统计标准 2
1.1. 岗位层级 .................................................................................................................... 2
1.2. 岗位类别 .................................................................................................................... 2
1.3. 员工年龄结构 ............................................................................................................ 2
1.4. 员工学历结构 ............................................................................................................ 3
1.5. 员工司龄结构 ............................................................................................................ 3
1.6. 技术职称结构 ............................................................................................................ 3
1.7. 籍贯结构 .................................................................................................................... 4
人力资源数据分析看板
人力资源数据分析看板是一种以数据为驱动的工具，用于分析和监测企业的人力资源管理情况。通过收集、整理和展示人力资源相关的数据，人力资源数据分析看板可以帮助企业了解和评估员工的绩效、离职率、培训投入、员工满意度等关键指标，以及利用这些数据来支持决策和制定战略。
在人力资源数据分析看板中，通常会包含以下几个主要的数据指标和图表：
1.员工绩效指标：通过展示员工的绩效评分、目标达成情况、项目完成情况等数据，可以帮助企业了解员工的工作表现，并根据这些数据来制定奖励机制、晋升计划等。
2.员工离职率：离职率是衡量企业员工流动情况的重要指标之一、通过监测员工的流失率，可以帮助企业了解员工的离职原因，优化离职流程、改善员工体验，从而提高员工的留存率。
3.员工培训投入：培训是提高员工技能和能力的重要手段。通过展示企业在员工培训上的投入，如培训预算、培训人天数、培训课程等数据，可以帮助企业评估培训效果，优化培训资源调配，提高员工的绩效和满意度。
4.员工满意度调查：员工满意度调查是了解员工对企业工作环境、福利待遇、领导管理等方面满意度的重要手段。通过展示员工满意度调查的结果和趋势，可以帮助企业了解员工的需求和痛点，及时采取措施解决问题，提高员工满意度。 5.人力资源指标趋势分析：通过展示人力资源相关指标的趋势变化，如员工人数、人员流动情况、员工满意度等，可以帮助企业了解人力资源管理的发展情况，预测未来的人力资源需求，制定相应的人力资源策略。
除了以上几个主要的数据指标和图表外，人力资源数据分析看板还可以根据企业的具体需求，展示其他相关的数据，如人力成本、员工激励机制效果评估、职位空缺率等。通过对这些数据进行分析和可视化展示，人力资源数据分析看板可以帮助企业做出更加明智的决策，并推动企业人力资源管理的优化和提升。
在构建人力资源数据分析看板时，需要注意以下几点：
范文 范例 指导 参考
word版 整理
XX集团人力资源部 数据分析指标体系详解
人力资源评估中心
目 录
目 录 1
前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 2
1 人力资源指标体系框架模型 2
2 人力资源指标体系框架模型说明 2
一人力资本能力 3
1人员数量指标 3
1.1 期初人数 3
1.2期末人数 3
1.3统计期平均人数 3
2 员工人数流动指标 3
2.1人力资源流动率 3
2.2 净人力资源流动率 3
2.3人力资源离职率 3
2.4 非自愿性的员工离职率 4
2.5自愿性员工离职率 4
2.6人力资源新进率 4
2.7知识型员工离职率 4
2.8内部变动率 4
3.人力资源结构指标 4
3.1人员岗位分布 4
3.2人员受教育情况分析指标 5
3.3 人员年龄、工龄分析指标 5
3.4人员职称与技术等级结构分布指标 6
二 人力资源运作能力 6
1 招聘指标 6
1.1招聘成本评估指标 6
1.2录用人员评估指标 6
1.3招聘渠道分布 7
1.4 填补岗位空缺时间 7
2 培训指标 7
2.1培训人员数量指标 7
2.2培训费用指标 8
2.3 培训效果指标 9
3 绩效管理指标 9
3.1 绩效工资的比例 9
3.2 员工绩效考核结果分布 9
4 薪酬指标 10 范文 范例 指导 参考
word版 整理 4.1 外部薪酬指标 10
4.2 内部薪酬指标 10
5 劳动关系指标 11
5.1 劳动合同签订比例 11
5.2 员工投诉比例 11
5.3 解决争端的平均时间 11
⼈⼒资源数据分析
最近⼏天，⽀付宝、抖⾳、酷狗、喜马拉雅等公司相继发布2019年个⼈使⽤报告，发现⾃⼰的
所作所为都在上⾯展现的⼀览⽆余没有死⾓，⼀⽅⾯感到数据分析的可怕，另外⼀⽅⾯在想是
否可以利⽤数据在促进⼯作的提升，同时也将预感，对组织⼈⼒资源进⾏数据化分析将是HR的
必备技能，HR数据分析师将是未来HR领域炙⼿可热的⼯种。由于缺少数据关联⽀持和技术能
⼒以及HR视⾓的限制，以前的分析更多停留在⼈事基础数据固态分析，⽆法⽀持组织⽬标，本
⽂可以提供⼀些观点助你打开HR数据分析⼤门。
⼈员数据分析仅在数据收集专注于实现特定管理⽬标时才有效，尽管很多公司都想采⽤⼈员数
据分析这⼀核⼼概念，但许多公司仍只是分析⼿边最近的数据，分析结果还没有意义和价值。
⼈员数据分析项⽬的失败通常可以归结为⼀件事：HR在⼏乎没有任何重要关联的数据中找答
案。为了避免⼈员数据分析项⽬失败，必须遵循系统的、具有成本效益的⽅法。为此，需要两
个⼯具：⼈员数据分析模型和直线经理指标定义研讨会。
⼈员数据分析模型
⼈员衡量指标⽅法论认为，对⼈员计划进⾏投资的主要原因（可能是唯⼀原因）（例如招聘，
发展，继任计划和薪酬）是提供需要的员⼯能⼒，以推动员⼯绩效达到实现具体的组织⽬标。
可以⽤以下⽅式直观表⽰：
如果此模型链中的任何链接中断，则意味着对⼈员计划的投资未实现预期的组织⽬标。
模型中的任何两块之间的链路被称为统计相关性。当两块相关时，可以根据另⼀块值的变化来
预测⼀块值的变化。
例如：培训计划可以提⾼员⼯的能⼒⽔平，进⽽可以预期地相应提⾼员⼯的绩效等级。这表明
能⼒和员⼯绩效是相关的。如果能⼒和员⼯绩效之间的关联性很差，那么提⾼员⼯能⼒⽔平的
培训计划将不会导致员⼯绩效的提⾼，只会导致预算的浪费。
如何创建具有强相关性⽀持的⼈员数据集合
1、组织⽬标指标
组织⽬标数据反映了实现业务⽬标的程度。尽管越来越倾向于将⽂化和环境措施包括在内，但
该数据通常还是以财务术语来表⽰。员⼯⽬标（如保留或参与）不应与组织⽬标相混淆。
