人力资源分析数据类别
人力资源 数据标准
人力资源数据标准
人力资源数据标准是评估人力资源表现和结构的关键指标，具体如下：
1. 人力资源数量：这是衡量公司人力资源状况最直观的指标，包括月平均人数、季平均人数、年平均人数等。
2. 流动率：是衡量员工流动数量的指标，包括新进率、离职率、净流动率等。
3. 人员岗位分布：表示各岗位上的人员数量，是衡量公司人力资源配置合理性的重要指标。
4. 人员平均教育年限：表示员工的平均教育水平，是衡量公司人力资源综合素质的重要指标。
5. 人员年龄、工龄分析指标：表示各年龄段和工龄段的人员数量，是衡量公司人力资源结构合理性的重要指标。
6. 人员职称与技术等级结构分布指标：表示各职称和技术等级的人员数量，是衡量公司人力资源技术水平的重要指标。
7. 内部变动率：表示单位内部岗位调整人数和集团内部调动人数，是衡量公司人力资源内部流动合理性的重要指标。
这些数据可以帮助公司更好地了解其人力资源状况，从而制定更有效的招聘、培训、晋升和留任策略。
同时，这些数据也可以用于比较行业内的其他公司，以评估公司的市场竞争力。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析人力资源是组织中非常重要的一部分。
为了更好地管理人员、提高员工绩效、推动组织发展，人力资源部门需要通过数据分析来洞察人力资源的状况和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍一些人力资源部门常用的数据分析方法和工具。
一、员工流动分析员工流动是指员工离开组织、进入组织或在组织内部转移的过程。
通过对员工流动数据的分析，可以了解员工的离职原因、流失率等，帮助组织找出引发员工离职的问题，提供有针对性的解决方案。
常用的员工流动分析指标包括离职率、新员工入职率、员工留存率等。
二、绩效评估分析绩效评估是评估员工工作表现的过程，通过对绩效评估数据的分析，可以帮助组织了解员工的优势、劣势、潜力等，为薪酬、培训等决策提供依据。
常用的绩效评估分析指标包括平均绩效评分、绩效分布情况、平均绩效增长率等。
三、培训需求分析培训需求分析是指根据组织和员工的发展需求，确定培训的内容、方式和目标。
通过对员工培训需求数据的分析，可以帮助组织了解员工对培训的需求、培训的有效性等，为制定培训计划提供依据。
常用的培训需求分析指标包括培训参与率、培训满意度等。
四、人力资源成本分析人力资源成本分析是指对组织的人力资源成本进行分析和评估，帮助组织控制成本、提高效益。
通过对人力资源成本数据的分析，可以了解各项成本的构成、各项成本的变化趋势等，为成本控制和效益评估提供支持。
常用的人力资源成本分析指标包括人力资源成本占总成本的比例、人均人力资源成本等。
五、人力资源规划分析人力资源规划是指根据组织的发展战略和目标，确定组织的人力资源需求和供给的过程。
通过对人力资源规划数据的分析，可以帮助组织了解未来的用人需求、潜在人才供给等，为人才储备和招聘计划提供依据。
常用的人力资源规划分析指标包括人力资源需求与供给的差距、人才储备比例等。
六、员工满意度调查分析员工满意度调查是通过问卷调查等方式，对员工的满意度进行评估。
通过对员工满意度调查数据的分析，可以帮助组织了解员工对工作环境、福利待遇、上级领导等方面的满意度，为改善工作环境、提高员工满意度提供建议。
人力资源分析数据类别
集团人力资源数据统计标准1. 目的 22. 人力资源基础数据分类及统计标准 21.1. 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)1.8. 受教育年限 (4)1.9. 人力成本结构 (4)1.10. 薪酬矩阵结构 (5)3. 人力资源管理指标分类及计算方法 52.1. 人力资源存量分析指标 (5)2.2. 人力资源效率指标 (6)2.3. 招聘效率指标 (6)2.4. 培训效率指标 (7)2.5. 员工关系管理效率指标 (7)建立数据统计标准，统一数据统计口径与计算方法；为科学衡量公司人力资源管理状况建立规范化数据基础平台；为定期的人力资源分析报告提供直接数据支持；为高层管理决策提供有效的决策参考依据。
层管理人员及普通员工。
：指对公司整体业绩负责的高级管理职位，包括：集团总裁、副总裁、总裁助理；子公司总经理、副总经理、总经理助理等职位。
项目经理以及享受同级别待遇的中级业务骨干。
是指各部门担任一定管理职能的基层岗位人员，包括：各部门主管、基层主任等岗位人员。
【定义】岗位类别是指从岗位工作内容上对员工群体进行的横向类别划分，分为业务序列和职能序列。
(拿地)、开辟报建、市调与产品策划、产品研发设计、成本管理、采购管理、生产与工程管理、销售、客户服务和物管、商业经营等岗位；具体岗位序列划分为：：包括项目拓展(拿地)、开辟报建等各类岗位；：包括产品研发设计、成本管理、采购管理、生产与工程管理等各类岗位；：包括市调与产品策划、销售等各类岗位；：包括客户管理、物管服务等各类岗位。
理、财务管理、融资管理、行政管理、人力资源管理、信息管理、法务管理、审计等岗位；具体岗位序列划分为：包括行政管理、人力资源管理、信息管理、法务管理等各类岗位；包括财务管理、融资业务等各类岗位；包括计划管理、制度流程、审计等各类岗位。
如何进行人力资源数据分析和报告
如何进行人力资源数据分析和报告人力资源数据分析和报告是人力资源管理中重要的环节，它能够为企业提供决策支持和战略规划。
本文将探讨如何进行人力资源数据分析和报告的步骤和方法。
一、数据收集与整理人力资源数据分析的第一步是数据的收集与整理。
人力资源数据主要包括员工信息、薪酬数据、绩效评估数据、培训记录等。
在收集数据时，可以通过问卷调查、员工档案、薪酬系统等途径获得数据。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据质量的准确性和完整性。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析能够对数据进行概括和总结，包括数据的中心趋势、离散程度和变化趋势等。
常用的描述性统计指标有平均值、中位数、方差和标准差等。
2. 相关性分析相关性分析可以揭示不同变量之间的关系，并且进行相关方向和强度的判断。
例如，可以分析员工薪酬与绩效之间的相关性，评估薪酬对绩效的影响。
3. 预测性分析预测性分析是通过历史数据和趋势分析来预测未来的人力资源需求和变动。
这可以帮助企业进行人力资源规划和战略决策，提前预测员工流失率、人才需求等。
4. 比较性分析比较性分析可以将不同部门、不同时间段或不同地区的数据进行对比，以发现业务间的差异和相似之处。
比较性分析可以帮助企业识别最佳实践和改进业务流程。
三、报告撰写在进行人力资源数据分析后，需要将结果撰写成报告进行汇报和交流。
报告应该具有清晰明了、简洁扼要的特点，以方便读者理解和使用报告数据。
以下是撰写报告的基本步骤：1. 选取合适的报告格式，如表格、图表等，以展示数据和分析结果。
确保报告整洁美观，易读易懂。
2. 结果分析和解释。
将数据分析结果进行解释和描述，以便读者理解和应用结果。
3. 提供针对性的建议和改进措施。
根据分析结果，提出针对性的建议，帮助企业优化人力资源管理。
4. 给出可操作的措施。
为了使报告更具实践意义，需要给出具体可行的行动计划和措施，以指导企业实施改进措施。
四、数据分析与报告的价值人力资源数据分析和报告的价值在于提供决策支持和战略规划。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析在现代的企业管理中，数据分析已经成为了不可或缺的部分，尤其是在人力资源管理领域。
人力资源部门通过对各种数据的收集和分析，可以更好地了解员工的需求和行为，从而改进人力资源策略和决策。
以下是人力资源常用的数据分析方法和技术：1. 员工绩效分析：员工绩效是企业成功的关键因素之一。
通过对员工的绩效数据进行分析，可以评估员工的表现和工作效率。
常用的绩效指标包括绩效评估得分、工作目标的完成情况等。
通过分析员工绩效数据，人力资源部门可以发现高绩效员工和低绩效员工之间的差异，并采取相应的措施来改进员工的绩效。
2. 员工离职率分析：员工离职对企业来说是一种成本和挑战。
通过分析员工离职率数据，人力资源部门可以了解到离职的主要原因和模式。
例如，分析离职员工的离职原因、离职时间和离职岗位等信息，可以帮助人力资源部门发现潜在的问题和改进员工保留策略。
3. 员工满意度调查分析：员工满意度是衡量员工对企业的满意程度的指标。
通过对员工满意度调查数据的分析，人力资源部门可以了解员工对企业各方面的满意度和不满意度。
例如，分析员工对薪资福利、工作环境、职业发展等方面的评价，可以帮助企业了解员工需求，改进企业文化和福利待遇，提高员工满意度和忠诚度。
4. 培训成效分析：培训是提高员工能力和业绩的重要手段。
通过对培训成效数据的分析，人力资源部门可以了解培训的效果和回报。
常用的培训成效指标包括培训后的工作表现、员工的学习满意度等。
通过分析培训成效数据，人力资源部门可以评估培训的质量，改善培训方案，提高培训的效果，从而提升员工的能力和业绩。
5. 人员构成分析：人力资源部门需要了解员工的组成和结构，以便制定招聘、培训和晋升等策略。
通过对人员构成数据的分析，可以了解员工的年龄、性别、学历、职位等信息。
例如，人力资源部门可以通过分析各个岗位的员工构成比例，制定合适的晋升计划，提高员工的职业发展机会。
总结起来，人力资源常用的数据分析方法和技术涵盖了员工绩效分析、员工离职率分析、员工满意度调查分析、培训成效分析和人员构成分析等方面。
人力资源数据分析看板
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：。
人力资源数据分析报告
人力资源数据分析报告一、引言人力资源作为企业管理中的重要组成部分，对于企业的发展起着至关重要的作用。
为了更好地了解和管理人力资源，数据分析技术成为了一种不可或缺的工具。
本报告旨在通过对人力资源数据进行分析，为企业决策提供参考和支持。
二、数据来源与收集方法为了进行人力资源数据分析，我们从以下几个方面收集了相关数据：员工信息、招聘渠道、培训与发展、员工福利与满意度、离职率等。
针对每个方面，我们采用了不同的数据收集方法，包括员工调查、人事信息系统记录、面试评估等。
三、员工信息分析1. 性别分布通过对员工性别数据进行分析，我们发现男性员工占比60%，女性员工占比40%，存在一定的性别比例不平衡现象。
这对于招聘和员工培养等方面的工作提出了一定的挑战。
2. 年龄结构分析员工的年龄结构，我们发现核心年龄段集中在25-35岁之间，占比达到60%。
这提示我们需要加强对不同年龄段员工的培养和管理，以提升整体团队的绩效。
四、招聘渠道分析1. 招聘渠道效果分析通过分析不同招聘渠道的数据，我们发现在线招聘平台在招聘效果上表现较好，占比达到50%；而传统渠道如招聘网站和人才市场则表现一般，占比分别为30%和20%。
我们建议加大在线招聘平台的投入，提升招聘效率。
2. 岗位需求分析对各岗位的招聘需求进行数据分析，我们发现技术岗位需求最大，占比50%，其次是市场销售岗位和行政岗位，分别占比30%和20%。
这为企业人才储备和团队建设提供了指导。
五、培训与发展分析1. 岗前培训效果评估通过对新员工的岗前培训数据进行分析，我们发现由于培训内容和方法的不足，新员工在入职后需要较长时间适应和熟悉工作，存在一定的培训效果问题。
我们建议对岗前培训进行调整和优化，提升培训效果。
2. 员工晋升与发展路径通过对员工晋升与发展的数据进行分析，我们发现员工晋升与发展的路径相对模糊，缺乏明确的职业发展规划和机制。
我们建议建立完善的晋升与发展制度，为员工提供更多的发展机会和职业规划支持。
人力资源数据分析的重要性
人力资源数据分析的重要性人力资源数据分析在现代企业管理中扮演着至关重要的角色。
通过对大量的人力资源数据进行统计、分析和解读，企业可以更深入地了解人力资源的状况，为决策提供科学依据，优化人力资源管理，提升企业绩效。
本文将从不同角度探讨人力资源数据分析的重要性。
一、人力资源数据的来源和类型人力资源数据包括招聘信息、员工信息、培训记录、绩效评估、福利待遇等各种类型。
这些数据可以通过企业内部系统、人力资源管理软件、员工调查问卷等方式获取。
数据的来源和类型多样化，为后续的数据分析提供了基础。
二、人力资源数据分析的目的和意义1. 揭示人力资源的现状和趋势：通过对人力资源数据的分析，可以了解员工数量、构成、流动状况等情况，揭示人力资源的现状和趋势。
比如，可以分析员工流失率，帮助企业预测和防范人才流失风险。
2. 优化招聘和培训策略：通过对招聘数据的分析，可以了解哪种渠道更适合招聘某一类型的人才；通过对培训数据的分析，可以评估培训效果，了解培训成本、收益等情况，进而优化招聘和培训策略，提高投入产出效益。
3. 支持绩效评估和激励机制：通过对员工绩效数据的分析，可以对员工的工作表现进行量化评估，为激励机制的建立提供依据。
同时，还可以通过分析绩效低下员工的原因，采取相应的改进措施，提高员工绩效。
4. 提升员工满意度和福利待遇：通过员工满意度调查和福利待遇数据的分析，可以了解员工对企业的整体满意度和对具体福利待遇的满意度。
在此基础上，企业可以进行相应的调整，提升员工的满意度，增强员工的归属感和忠诚度。
三、人力资源数据分析的方法和工具1. 描述性分析：通过研究人力资源数据的分布情况、中心趋势和变异程度等来描述数据的特点。
2. 相关性分析：通过研究人力资源数据之间的相关性，了解不同变量之间的关系。
如员工绩效与培训次数的相关性分析，可以评估培训对员工工作绩效的影响。
3. 预测性分析：通过建立模型，预测和估计未来人力资源的发展和趋势。
HR分析的7个数据集
HR分析的7个数据集HR（人力资源）分析是指对企业或组织的人力资源进行定量和定性的分析，以便为人力资源决策者提供有关员工绩效、薪酬、培训和发展等方面的数据支持。
在HR领域，有许多不同的数据集可用于进行分析和决策制定。
以下是对HR分析的七个常见数据集的简要介绍：1.绩效数据集：绩效数据是指员工在工作中的表现和成果。
这些数据可包括员工的绩效评价、工作完成情况、目标达成情况等。
通过分析绩效数据，企业可以了解员工的表现，识别高绩效员工并提供相应的奖励和认可，同时也可以找出绩效低下的员工并制定改进计划。
2.薪酬数据集：薪酬数据是指员工的薪资和福利情况。
这些数据可包括员工的薪水、奖金、津贴、福利等信息。
通过对薪酬数据进行分析，企业可以了解员工的薪资结构和福利待遇，识别薪酬不平等的情况，并制定相应的薪酬调整策略，以提高员工的满意度和留存率。
3.培训与发展数据集：培训与发展数据是指员工培训和发展方面的信息。
这些数据可包括培训的主题、培训的参与人数、培训的满意度等。
通过对培训与发展数据进行分析，企业可以了解培训的效果和员工的发展需求，制定针对性的培训计划和职业发展路径，以提高员工的能力和竞争力。
4.离职数据集：离职数据是指员工离职的情况。
这些数据可包括员工的离职原因、离职率、离职后的去向等。
通过分析离职数据，企业可以了解离职的主要原因，并采取相应的措施，如改善工作环境、加强员工关系等，以降低员工的离职率和留住核心人才。
5.招聘数据集：招聘数据是指员工招聘和入职方面的信息。
这些数据可包括招聘渠道、应聘人数、录用比例等。
通过对招聘数据进行分析，企业可以了解招聘的效果和成本，优化招聘渠道和流程，提高招聘成功率和新员工的适应度。
6.健康与福利数据集：健康与福利数据是指员工的健康、福利和工作环境相关的信息。
这些数据可包括员工的健康状况、福利政策的使用情况、工作环境的满意度等。
通过对健康与福利数据进行分析，企业可以了解员工的健康状况和福利需求，调整相应的福利政策和工作环境，提高员工的健康和福利满意度。
人力资源管理系统数据分析研究
人力资源管理系统数据分析研究人力资源管理系统数据分析是一种基于企业内部人力资源数据的研究方法，通过对人力资源系统中的各项数据进行收集、整理和分析，以提供有效的决策支持和战略规划。
本文将对人力资源管理系统数据分析的方法、应用和效益进行详细介绍。
人力资源管理系统是企业内部用于管理和优化人力资源的一种信息系统，其中包含了员工基本信息、薪酬福利、绩效考核、培训发展等各项数据。
这些数据的分析可以帮助企业发现人力资源管理中的问题和需求，以便制定相应的解决方案。
在进行人力资源管理系统数据分析之前，首先需要确定分析的目标和需要的数据类型。
一般来说，人力资源管理系统的数据可以分为定量数据和定性数据两大类。
定量数据包括员工薪资、福利等数量化的数据；定性数据包括员工绩效评价、培训需求等描述性的数据。
根据实际需要，可以选择合适的数据类型进行分析。
接下来，进行数据收集和整理。
在数据收集过程中，可以通过人力资源管理系统提供的各种报表、统计数据等途径获取数据。
还可以通过员工调查问卷等方式进行数据采集。
在数据整理过程中，需要对数据进行清洗、筛选和转换，以便进行后续的数据分析工作。
数据分析的方法包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析等。
通过这些方法，可以对人力资源管理系统中的各项数据进行统计分析，并发现其内在的关联性和规律性。
可以通过相关分析来探究员工薪资与绩效之间的关系，通过回归分析来预测员工绩效对企业业绩的影响等。
通过人力资源管理系统数据分析，可以提供以下几方面的效益：1. 提供决策支持。
通过对人力资源管理系统数据的分析，可以为企业提供有力的决策支持。
基于数据分析的结果，企业可以及时调整和改进人力资源管理政策，提高员工的工作满意度和绩效水平。
2. 优化人力资源配置。
通过人力资源管理系统的数据分析，可以了解企业内部人力资源的分布和结构，并发现潜在的人力资源短缺和过剩问题。
在此基础上，可以进行人力资源的合理配置，以提高企业整体的工作效能。
人力资源数据分析
人力资源数据分析人力资源是一个组织内部的重要部门，负责管理和运营人力资源相关的各项工作。
随着信息时代的到来，大量的人力资源数据产生并积累，这些数据蕴含着许多有价值的信息。
本文将探讨如何通过数据分析来提升人力资源管理的效能和决策的准确性。
一、人力资源数据的来源人力资源数据来源广泛，主要包括以下几个方面：1. 招聘数据：招聘渠道、招聘费用、候选人数量等；2. 培训数据：培训课程、培训时长、培训费用等；3. 绩效数据：绩效评估、绩效排名、绩效奖金等；4. 离职数据：离职原因、离职率、离职成本等；5. 薪酬数据：薪资结构、薪资调整、福利待遇等。
二、人力资源数据分析的意义人力资源数据分析是将数量庞大且分散的数据转化为有意义的信息和洞察力的过程。
通过数据分析，我们能够了解和发现以下几个方面的问题：1. 招聘效果评估：根据招聘数据分析，我们可以评估不同招聘渠道的效果，优化招聘策略，提高招聘的质量和效率。
2. 培训需求分析：通过分析培训数据，我们可以了解员工的培训需求，有针对性地制定培训计划，提升员工的能力水平和工作满意度。
3. 绩效管理优化：结合绩效数据，我们可以对员工的绩效进行评估和分析，发现绩效优秀和绩效较差的员工，为进一步改进绩效管理提供有力支持。
4. 离职原因挖掘：通过分析离职数据，我们可以深入了解员工离职的原因，制定相应的留人措施，降低离职率，提高员工的工作稳定性。
5. 薪酬调整与福利改善：通过对薪酬数据的分析，我们可以了解员工薪资结构的合理性，为合理调整薪资和改善福利提供决策依据。
三、人力资源数据分析方法人力资源数据分析可以采用各种方法和工具，以下是一些常用的方法：1. 描述性分析：对数据进行汇总和描述，了解数据的基本特征和趋势；2. 相关性分析：通过计算相关系数，判断不同变量之间的关系强度和相关性；3. 预测分析：基于历史数据，运用时间序列模型等方法，进行未来预测和趋势分析；4. 分类分析：基于已知的数据，依据一定的分类标准，对数据进行分类和分组，比较不同组别之间的差异性和影响因素。
人力资源常用分析数据
人力资源常用分析数据人力资源是一个组织中非常重要的部门，负责招聘、培训、绩效评估、员工关系管理等方面的工作。
在进行这些工作时，人力资源部门需要进行各种数据分析，以便更好地制定战略和决策。
以下是人力资源常用的数据分析。
1.人员流动率分析：人员流动率是指员工的离职率和招聘率。
通过分析人员流动率，人力资源部门可以发现员工的留存问题，并且识别可能导致员工离职的因素。
这些因素可能包括薪酬待遇、工作环境、晋升机会等。
通过这些分析，人力资源部门可以采取相应措施，提高员工的留存率。
2.绩效评估分析：绩效评估是评价员工工作表现的一种方法。
通过绩效评估分析，人力资源部门可以确定高绩效员工和低绩效员工，以便采取相应的激励和奖惩措施。
此外，还可以发现绩效评估方法的有效性，并对绩效评估制度进行改进。
3.培训需求分析：培训是提高员工能力和技能的重要手段。
通过分析员工的培训需求，人力资源部门可以制定相应的培训计划。
培训需求分析可以通过各种手段进行，包括员工调研、培训需求调查等。
通过培训需求分析，人力资源部门可以确保培训计划的有效性和针对性。
4.薪酬分析：薪酬是吸引和留住员工的一个重要因素。
通过薪酬分析，人力资源部门可以确定合理的薪酬水平和激励措施，以吸引和激励员工。
薪酬分析可以包括市场薪酬调研、薪酬福利分析等。
5.员工满意度分析：员工满意度是一个组织的重要指标，直接影响员工的工作表现和留存率。
通过员工满意度调查和分析，人力资源部门可以发现员工对组织的满意度、对工作的满意度、对领导的满意度等。
通过这些分析，人力资源部门可以采取相应的改进措施，提高员工满意度。
6.招聘效果分析：招聘是一个重要的人力资源活动，通过招聘分析，人力资源部门可以评估招聘活动的效果，包括招聘成本、招聘渠道的有效性、招聘时间等。
通过这些分析，人力资源部门可以调整招聘策略，提高招聘效果。
7.员工绩效分布分析：员工绩效分布是评估员工绩效的结果。
通过员工绩效分布分析，人力资源部门可以判断绩效评估制度的公正性和准确性。
招聘数据分析HR
人力资源数据分析一、常用的人力资源数据指标大致分为三类：员工管理类、人力资源职能类、人力资源发展类。
1、员工管理类2、人力资源职能类3、人力资源发展指标二、人力资源常用数据分析方法数据分析方法纷繁复杂，专业的数据分析师所需的则更加复杂。
对人力资源从业者来说，只需掌握几种常用方法即可用于大部分工作场景中。
1、描述性统计2、交叉分析法4、因子分析法因子分析的作用在于将几个相关的变量归为一个因子，从而去描述多个指标之间的关系。
三、数据支撑人力资源决策1、数据如何呈现？对于分析结果的呈现，一般采用文字、图表等方式。
以上两种是最基本的数据呈现方式，除此之外还有折线图、雷达图、漏斗图、矩阵图、及复合图表等等，因篇幅所限不做赘述。
2、报告如何撰写？进行数据分析的最终目的还是要回归于人力资源决策。
在此之前，有一份高质量的数据分析报告就显得尤为重要。
一般的分析报告结构包含有：目的、数据采集过程、数据处理过程与结果展示、数据分析、结论汇总、建议或解决方案。
案例以某公司招聘工作实际案例为基础，手把手教学人力资源数据分析（以招聘为例）。
下面进入具体的案例学习！案例：A公司人力资源部201X年X月收到提报招聘需求共5个部门20个岗位，招聘期1个月。
招聘期结束后，汇总各类招聘统计数据如下：通过追踪以上数据，他们发现了以下问题：1、运营和市场专员平均收到的简历数量较少，最低仅11份/岗位；需具体分析渠道原因；2、运营和市场专员有效简历率虚高，考虑为简历投递过少导致降低筛选标准所致；3、整体电话邀约成功率不高，低于80%；考虑提升招聘专员邀约能力，开发专业话术；4、整体面试到场率仅54%，需具体追踪至每一位面试者，提升到场率；梳理现有从邀约——到场过程中HR采取了哪些动作，进行流程管理。
通过对201X年X月各渠道招聘数据的分析可知，该公司X月招聘工作中，还存在以下可优化的地方：1、电话/邮箱等方式接收的简历数量虽较少，但有效性较高；2、内部推荐面试者有效性好；3、58同城、前程无忧和智联招聘作为主力渠道，整体有效率不高，在3%-5%之间。
人力资源分析数据类别
人力资源分析数据类别人力资源分析对于企业的发展和决策起着至关重要的作用。
通过有效收集、分析和解读人力资源相关的数据，企业可以更好地了解员工的需求和表现，优化人力资源管理策略，提高员工的工作效率和满意度。
本文将介绍人力资源分析中的数据类别，并阐述其重要性。
一、招聘数据招聘数据是指与企业招聘相关的各类数据，包括招聘渠道、招聘费用、招聘人数、招聘周期等。
通过分析招聘数据，企业可以评估不同招聘渠道的效果，选择最有效的招聘方式，并合理安排招聘预算。
此外，招聘数据还可以帮助企业预测人力资源需求，提前做好人才准备。
二、入职数据入职数据是指新员工入职后的相关数据，包括入职培训情况、入职满意度调查、员工背景信息等。
通过分析入职数据，企业可以评估入职培训的效果，及时发现和解决新员工的问题和困惑，提高其融入企业的速度和质量。
此外，入职数据还可以帮助企业了解新员工的特点和需求，为其提供更好的职业发展和福利待遇。
三、绩效数据绩效数据是指员工绩效评估和表现的相关数据，包括目标完成情况、评估得分、晋升比例等。
通过分析绩效数据，企业可以评估员工的工作表现，发现和奖励高绩效员工，引导和改进低绩效员工。
此外，绩效数据还可以帮助企业识别和培养高潜力员工，有针对性地提供培训和晋升机会，增强员工的发展动力和满意度。
四、离职数据离职数据是指员工离职和离职原因的相关数据，包括离职人数、离职率、离职调查结果等。
通过分析离职数据，企业可以了解员工的离职原因和问题，及时解决潜在的员工流失风险，改善员工工作环境和福利待遇，提高员工的忠诚度和留存率。
此外，离职数据还可以帮助企业评估离职成本和流失影响，为制定人力资源战略提供参考依据。
五、培训数据培训数据是指员工培训和发展的相关数据，包括培训时长、培训费用、培训评估结果等。
通过分析培训数据，企业可以评估培训的效果和价值，调整和优化培训计划，提高培训的针对性和实效性。
此外，培训数据还可以帮助企业了解员工对培训的需求和反馈，为个性化培训和发展计划提供依据。
人力资源数据分析(两篇)
引言：人力资源数据分析作为一种管理工具，在企业中扮演着重要的角色。
不仅能帮助企业管理人力资源，还能提供决策支持，并提高组织效率和竞争力。
本文将深入探讨人力资源数据分析的重要性，以及如何有效地进行分析，为企业决策提供准确的基础。
概述：随着信息时代的到来，企业内部产生的数据量不断增加，尤其是人力资源数据。
这些数据可以包括员工信息、招聘数据、绩效评估数据、培训数据等。
而准确地分析和运用这些数据，能够帮助企业更好地管理人力资源，实现内部优化和员工价值最大化。
正文内容：一、人力资源需求分析1. 岗位需求分析：对企业岗位的需求数量、类型、技能要求等进行详细分析。
2. 人才供给分析：通过市场调研和招聘渠道分析等，评估外部人才供给与企业需求的匹配程度。
3. 内部人才储备分析：对企业内部已有人才储备的结构、数量和培养情况进行分析，为企业内部调配提供依据。
4. 人才流动分析：分析企业员工流动情况，洞察员工流动原因，制定相应措施。
二、员工绩效分析1. 目标设定与评估：通过设定明确的目标和指标，对员工绩效进行量化评估。
2. 绩效差异分析：对不同员工的绩效进行分析比较，找出优秀员工和短板员工，并制定相应激励或培训措施。
3. 绩效趋势分析：通过分析员工绩效的变化趋势，判断员工的发展潜力和动力，为人才培养提供依据。
4. 绩效与薪酬关联分析：将绩效和薪酬数据进行关联分析，为薪酬制定提供依据，并激励员工提高绩效。
三、培训与发展分析1. 培训需求分析：通过分析员工的现有技能和未来发展需求，明确培训计划和内容。
2. 培训成效评估：对培训活动的效果进行评估，判断培训的价值和可持续性。
3. 培训投入产出分析：通过分析培训的投入和员工绩效的提升情况，评估培训的投资回报率。
4. 潜力评估与人才培养：通过对员工的潜力进行评估，制定相应的人才培养计划，提高员工的核心竞争力。
四、离职分析与人才流失预测1. 离职原因分析：分析离职员工的离职原因，找出问题所在，改善员工离职率。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析一、招聘分析常用计算公式1 、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。
2 、月平均人数：(月初人数＋月底人数) ÷23 、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％5 、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％二、考勤常用的统计分析公式1 、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％2 、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％3 、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％三、常用工资计算、人力成本分析公式1 、月薪工资：月工资额÷21."75 天×当月考勤天数2 、月计件工资：计件单价×当月所做件数3 、平时加班费：月工资额÷21."75 天÷8 小时×1."5 倍×平时加班时数4、假日加班费：月工资额÷21."75 天÷8 小时×2 倍×假日加班时数5 、法定假日加班费：月工资额÷21."75 天÷8 小时×3 倍×法定假日加班时数6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％9 、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用总额×100％10 、"人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数11 、"人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％四、培训统计分析公式培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％HR 常用公式分析1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数3.离职率(主动离职率/淘汰率)＝离职人数/在职总人数4.异动率＝异动人数/在职总人数5.人事费用率＝(人均人工成本*总人数) /同期销售收入总数6.招聘达成率= (报到人数+待报到人数) / (计划增补人数+暂时增补人数)7.人员编制管控率=每月编制人数/在职人数8.人员流动率= (员工进入率+离职率) /29.离职率=离职人数/ ((期初人数+期末人数) /2)10."员工进入率=报到人数/期初人数11."离职率=离职人数/(期初人数+录用人数)×100％12."员工当月应得薪资的计算方程式为:13."每天工资=月固定工资/21."75 天14."当月应得工资=每天工资x 当月有效工作天x 当月实际工作天数调整比例备注：当月应工作天数= 当月自然日天数–当月歇息日天数当月有效工作日= 当月应工作天数–全无薪假期当月实际工作天数调整比列=21."75 天/当月应工作天数:作为生产型企业，还会要算到劳动生产率：劳动生产率=销售收入/总人数1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数3.离职率(主动离职率/淘汰率＝离职人数/在职总人数4.异动率＝异动人数/在职总人数5.人事费用率＝(人均人工成本*总人数) /同期销售收入总数成本效用评估：总成本效用=录用人数/招聘总成本招募成本效用=应聘人数/招募期间的费用选拔成本效用=被选中人数/选拔期间的费用人员录用效用=正式录用人数/录用期间的费用招聘收益成本比=所有新员工为组织创造的价值/招聘总成本数量评估：录用比=录用人数/应聘人数*100%招聘完成比=录用人数/计划招聘人数*100%应聘比=应聘人数/计划招聘人数*100%工资计算=月工资/21."75*实际工作天数(不计算周六日)加班率：总加班时间/总出勤时间直接间接人员比例：直接人员/间接人员S B \8 k1 i9 @" @.人力资源季(月)报表统计指标汇总：* L$ E" r2 \:n9一、人员数量指标1、按行政单位划分(总部、区域)与编制对照；2、按性质划分(职能部门)；3、按时间划分(期初人数、期末人数、平均人数-例月平均人数= (月初人数+月末人数) /2)；4、按职务划分(经理级、主管级、文员及员工级)二、人员素质指标1、学历分布(本科以上、本科、大专、中专高中、初中及以下)；平均教育年限；2 、"年龄分布(20 岁以下、20-29 岁、30-39 岁、40 岁以上)；平均年龄；3 、通常统计人员素质指标时，与人员数量指标结合进行二元组合统计。
人力资源数据分析指标
人力资源数据分析指标人力资源数据分析是指通过收集和分析人力资源相关的数据，并将结果应用于人力资源管理决策和战略规划中的一种方法。
通过数据分析，人力资源部门可以获得有关员工流动、招聘成本、培训效果、员工绩效等方面的信息，从而更好地评估和优化现有的人力资源管理措施。
以下是一些常用的人力资源数据分析指标。
1.员工流动率：员工流动率是指员工的离职率和招聘率之和。
通过计算员工流动率，可以评估公司员工的离职情况，并了解员工流动对公司的影响以及招聘效果的好坏。
高员工流动率可能意味着员工满意度低或招聘流程有问题。
通过监测员工流动率，可以及时调整人力资源管理策略，提高员工的工作满意度。
2.招聘渠道效果：招聘渠道效果是指通过各种招聘渠道招聘到的员工比例。
通过分析不同的招聘渠道，可以评估每个渠道的招聘成本和效果。
有些招聘渠道可能更适合招聘一些职位，而另一些则更适合招聘其他职位。
通过分析招聘渠道效果，可以优化招聘渠道的选择，并提高招聘效率。
3.培训投入和效果：培训投入和效果是指公司在培训上的投入和培训后员工的绩效提升情况。
通过分析培训投入和效果，可以评估公司的培训成本和培训的有效性。
高投入低效果可能表明培训内容不够贴近实际工作需求，或者培训方法有问题。
通过分析培训投入和效果，可以调整培训内容和方法，提高培训的效果和员工的绩效。
4.员工绩效评估：员工绩效评估是指对员工工作绩效进行评估和排名。
通过分析员工绩效评估结果，可以了解员工的工作表现和潜力，从而为人事决策提供依据。
例如，绩效评估结果可以用于决定员工的薪资调整、晋升和奖励，或者确定员工培训和发展的方向。
5.工作满意度调查：工作满意度调查是指对员工对工作和工作环境的满意度进行调查和评估。
通过工作满意度调查，可以了解员工对工作中存在的问题和改进的建议。
分析工作满意度调查结果，可以帮助人力资源部门识别员工满意度的问题，及时进行改进和解决，提高员工的工作满意度和工作质量。
除了上述指标，还可以根据公司的具体情况和需求，设计和分析其他人力资源数据指标。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析
一、招聘流量分析
1、招聘渠道投入和产出分析
招聘渠道投入和产出分析的目的是明确招聘渠道投入和产出情况，以及招聘渠道到底是带来招聘成效的有效投入。
招聘渠道投入和产出分析可以从招聘渠道投入成本、招聘渠道投放规模、招聘渠道活动成果等方面进行分析，可以准确获取到招聘渠道花费和招聘产出的关系，分析出来的结果对针对性的招聘推广策略有很大的帮助。
2、招聘流量分析
招聘流量分析用于发现招聘网站的访问量、页面访问量、访问终端、地域分布等，并可以比较数据，以便发现有效的流量渠道，并做出重点投入，以提高招聘流量和效率，扩大招聘范围。
同时，可以根据流量分析的数据，筛选出招聘过程中比较有价值的求职者，提高对应用者的质量。
二、招聘成功率分析
1、职位有效数量分析
职位有效数量分析是指分析招聘职位上发出的真实有效的申请量，以此来精确量化招聘成果，根据职位的实际申请量的大小，来判断招聘职位的受欢迎程度和吸引力，从而量化出招聘效果。
2、招聘成功率分析
招聘成功率分析是指分析招聘行为的效果和效益。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析人力资源数据分析是指通过收集、整理、分析相关数据，从而获取和提炼有用的信息，为企业决策和管理提供支持。
在今天竞争激烈的商业环境中，人力资源数据分析已成为企业管理不可或缺的一部分。
通过数据分析，企业可以更好地了解员工的状况与需求，从而优化人力资源管理，提高员工绩效和工作满意度，为企业的长远发展提供重要参考依据。
在人力资源管理中，数据分析可以帮助企业做出更具针对性和科学性的决策，优化员工招聘、培训、绩效评估等各个环节。
下面介绍几种常用的人力资源数据分析方法：1.人员流动分析：通过分析员工入职、离职的情况，了解员工的离职原因和流动趋势，以及员工留存率和流失率等指标。
这有助于企业发现人员流动的规律和趋势，及时制定有效的人力资源管理策略，提高员工保留率。
2.绩效分析：通过对员工的绩效评估数据进行分析，了解员工的工作表现、成绩和发展趋势。
可以通过对绩效数据的分析，识别优秀员工和低绩效员工，制定有针对性的激励和培训计划，提高员工绩效和工作满意度。
3.薪酬分析：通过对员工薪酬待遇的数据分析，了解企业的薪酬结构、薪酬水平和薪酬公平性等情况，从而确保企业的薪酬体系合理、公正和竞争力。
可以通过薪酬数据的分析，调整薪酬策略，提高员工的薪酬满意度和持续激励效果。
4.培训分析：通过对员工培训情况和效果的数据分析，了解企业培训的成本和收益、培训需求和培训效果。
可以通过培训数据的分析，调整培训计划，提高培训的效果和员工的职业发展能力。
5.招聘分析：通过对员工招聘的数据分析，了解企业的招聘渠道、招聘成本和招聘效果等情况，以及员工的能力和背景情况。
可以通过招聘数据的分析，提高招聘的效率和质量，减少招聘成本和风险。
在进行人力资源数据分析时1.数据的收集和整理要全面和准确，确保数据的质量和完整性。
可以通过人力资源信息系统、员工调查问卷、绩效评估记录等多种渠道收集数据，然后进行整理、清洗和标准化。
2.数据的分析要科学和客观，避免主观臆断和片面性结论。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
集团人力资源数据统计标准目录1.目的 22.人力资源基础数据分类及统计标准 21.1. 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)1.8. 受教育年限 (4)1.9. 人力成本结构 (4)1.10. 薪酬矩阵结构 (5)3.人力资源管理指标分类及计算方法 52.1. 人力资源存量分析指标 (5)2.2. 人力资源效率指标 (6)2.3. 招聘效率指标 (6)2.4. 培训效率指标 (7)2.5. 员工关系管理效率指标 (7)1.目的建立数据统计标准，统一数据统计口径与计算方法；为科学衡量公司人力资源管理状况建立规范化数据基础平台；为定期的人力资源分析报告提供直接数据支持；为高层管理决策提供有效的决策参考依据。
2.人力资源基础数据分类及统计标准1.1.岗位层级【定义】岗位层级是指从行政管理级别上对员工群体进行的纵向类别划分，分为高层管理人员、中层管理人员及普通员工。
1.1.1.高层管理人员：指对公司整体业绩负责的高级管理职位，包括：集团总裁、副总裁、总裁助理；子公司总经理、副总经理、总经理助理等职位。
1.1.2.中层管理人员：指对部门业绩负责的部门级管理人员，包括部门总监、副总监、总监助理、项目经理以及享受同级别待遇的中级业务骨干。
1.1.3.基层管理人员：是指各部门担任一定管理职能的基层岗位人员，包括：各部门主管、基层主任等岗位人员。
1.1.4.普通员工：指没有承担管理职责的工作人员。
1.2.岗位类别【定义】岗位类别是指从岗位工作内容上对员工群体进行的横向类别划分，分为业务序列和职能序列。
1.2.1.业务序列：指构成产品价值链的直接相关的各个业务环节岗位，包括：项目拓展（拿地）、开发报建、市调与产品策划、产品研发设计、成本管理、采购管理、生产与工程管理、销售、客户服务和物管、商业经营等岗位；具体岗位序列划分为：✓投资开发序列：包括项目拓展（拿地）、开发报建等各类岗位；✓工程技术序列：包括产品研发设计、成本管理、采购管理、生产与工程管理等各类岗位；✓营销序列：包括市调与产品策划、销售等各类岗位；✓客户服务序列：包括客户管理、物管服务等各类岗位。
1.2.2.职能序列：指为产品价值链提供管理保障与增值服务的各个职能环节岗位，包括：计划管理、财务管理、融资管理、行政管理、人力资源管理、信息管理、法务管理、审计等岗位；具体岗位序列划分为：✓行政管理序列：包括行政管理、人力资源管理、信息管理、法务管理等各类岗位；✓资金财务序列：包括财务管理、融资业务等各类岗位；✓经营审计序列：包括计划管理、制度流程、审计等各类岗位。
1.3.员工年龄结构【定义】员工年龄结构是指从设定的年龄段对员工群体进行的人员类别划分。
人的年龄阶段对组织学习能力、创新能力和业绩贡献有非常重要的影响，年龄结构分布是用于衡量组织活力的重要指标之一，也是指导公司进行梯队人才建设的重要依据之一。
员工年龄结构分为以下几个统计标准：1.3.1.25岁以下：是指截止统计日期年龄Y小于等于25岁的员工人数（Y≤25岁）；1.3.2.25-35岁：是指截止统计日期年龄Y大于25岁、且小于等于35岁的员工人数(25岁<Y≤35岁)；1.3.3.35-45岁：是指截止统计日期年龄Y大于35岁、且小于等于45岁的员工人数(35岁<Y≤45岁)；1.3.4.45岁以上：是指截止统计日期年龄Y大于45岁的员工人数（Y>45岁）。
1.4.员工学历结构【定义】员工学历结构是指从员工获得的、国家认可的学历等级对员工群体进行的类别划分。
员工学历结构反映了组织成员接受教育的程度，学历结构分布是用于衡量组织能力的重要指标之一，也是指导公司人才引进、选拔任用的依据之一。
员工学历结构分为以下几类统计标准：1.4.1.硕士及以上：是指员工获得的最高学历（或学位）在硕士研究生及以上者，包括：硕士、博士、博士后等；1.4.2.本科（含双学士）：是指员工获得的最高学历（或学位）在本科（或学士）者，包括获得双本科、双学士等双修或多修毕业；1.4.3.大专：是指员工获得的最高学历为大学专科者；1.4.4.中专及以下：是指员工获得的最高学历为中等教育毕业者，包括中专、职高、技校、高中等同等学历，以及初中、小学文化程度者。
1.5.员工司龄结构【定义】员工司龄结构是指从员工加入本公司的年限对员工群体进行的类别划分。
司龄从员工加入公司之日起计算；若发生过劳动关系解除后又重建劳动关系的，以最后一次加入公司之日起计算；司龄值以年为单位，不足一年的，按月折算为小数（四舍五入，保留小数后2位）。
员工司龄结构反映了组织内各级各类成员的稳定程度，司龄结构分布是衡量组织凝聚力的重要指标之一，也是指导公司选拔任用、替换淘汰的依据之一。
员工司龄结构分为以下几类统计标准：1.5.1.10年以上：是指员工的司龄S大于10年以上者（S>10）；1.5.2.8-10年：是指员工司龄S在8年以上、10年以下者（8<S≤10）；1.5.3.5-8年：是指员工司龄S在5年以上、8年以下者（5<S≤8）；1.5.4.3-5年：是指员工司龄S在3年以上、5年以下者（3<S≤5）；1.5.5.1-3年：是指员工司龄S在1年以上、3年以下者（1<S≤3）；1.5.6.1年以内：是指员工司龄S小于等于1年者（S≤1）。
1.6.技术职称结构【定义】技术职称结构是指从员工获得的、国家认可的最高技能等级证书对员工群体进行的类别划分。
技术职称结构反映了组织成员的知识水平和实践能力，技术职称结构分布是衡量组织能力的重要指标之一，也是指导公司培训发展、选拔任用的依据之一。
技术职称结构分为以下几类统计标准：1.6.1.高级职称：是指员工获得的技术职称等级为高级者，包括高级工程师、高级会计师、高级建造师等；1.6.2.中级职称：是指员工获得的技术职称等级为中级者，包括工程师、中级会计师、中级建造师等；1.6.3.初级职称：是指员工获得的技术职称等级为初级者，包括技术员、助理工程师、助理会计师等；1.6.4.无职称：是指没有获得国家认可的技术职称等级证书者。
1.7.籍贯结构【定义】籍贯结构是指从员工籍贯所在地区对员工群体进行的类别划分。
籍贯结构反映了组织成员的来源构成，籍贯结构分布是衡量组织文化融合力和跨区域发展能力的重要指标之一，也是指导公司人才引进、选拔任用的依据之一。
籍贯结构分为以下几类统计标准：1.7.1.重庆区域：指籍贯地属于重庆市辖区范畴内的员工。
1.7.2.西南区域：指籍贯地属于西南地区的员工，包括：四川省、贵州省、云南省、西藏自治区；1.7.3.西南区域以外：指籍贯地属于西南地区以外的员工。
1.8.受教育年限【定义】受教育年限是指从员工接受正规教育的年限（包括接受全日制教育、各类成人教育以及在职学历性教育，但不包括非学历性的各类培训）。
员工群体的平均受教育年限在一定程度上反映了组织成员的知识化水平，也是衡量组织能力的重要指标之一。
受教育年限按以下标准统计：1.8.1.小学：6年；1.8.2.初中：9年；1.8.3.高中：12年，包括同等学历，如：中专、职高、技校等毕业；1.8.4.大专：15年；1.8.5.本科：16年；1.8.6.硕士及以上：18年。
上述各类学历教育若为肄业（或无学历/学位证书凭证），则按标准年限的60%折算受教育年限。
1.9.人力成本结构【定义】人力成本结构是指将企业投资于人力资源开发与管理方面的各类费用按选、育、用、留等结构化的方式进行统计和分析的结果。
人力成本结构反映了组织在某一发展阶段对人才投资的重点，是辅助企业进行人力投资的重要决策参考依据之一。
人力成本结构按以下标准统计：1.9.1.招聘费用：是指人才引进过程中发生的各类费用，包括：招聘渠道费、招聘广告费、猎头服务费、人才安置费等。
招聘渠道费：是指建立和维护招聘渠道的各类费用，如人才网站年会费、人才市场招聘年会费、现场招聘会务费等；招聘广告费：是指发布招聘广告所支出的费用，如报纸/杂志广告费、人才网站广告费、户外广告费、POP单招聘广告印制费、广播电台广告费等；人才选拔费：是指企业对应聘人员进行挑选、评价、考核等活动所发生的费用，如人才测评费、面试费用等。
猎头服务费：是指通过猎头公司获取中高级人才或核心骨干人才按约定应支付的人才推荐服务费。
人才安置费：是指新招人才与公司特别约定的、在报到前应发生的各类费用，如：安家费、房屋租赁费、车辆购置费、人才所在原单位的离职违约补偿费等。
1.9.2.培训费用：是指企业为提高员工的工作效率和工作质量，使其素质与能力达到预期的、符合岗位要求所投入的各类费用。
包括各类入职培训费用、在职培训费用、脱产培训费用等。
按培训费用属性区分为培训学杂费、培训差旅费、参观考察费、内部讲师津贴费、资料信息费等。
1.9.3.工资：是指企业支付给员工的各类经济性报酬。
包括月度基本工资（固定工资、加班费）、绩效工资（季度）、年终奖金、提成及其他工资性支出(如项目奖金、专项奖励等)。
1.9.4.福利费用：是指企业为保留员工、营造良好用工环境而发生的各类福利性支出。
包括：法定福利（基本养老保险、基本医疗保险、工伤保险、生育保险、失业保险）、企业内部福利（意外伤害保险、午餐补贴、驻外生活补贴、用车补贴、高温补贴、员工旅游补贴、年休假政策补贴、员工生日津贴、节假日员工礼品费、员工婚/育/丧礼金等）。
1.9.5.劳动关系管理费：是指企业为维护劳动关系而依法支付的相关费用，包括：离职经济补偿费、工伤离职及死亡一次性处理费用、竞业禁止补偿费用等。
1.9.6.其他人力成本费用：是指企业因人力资源管理需要而发生其他管理费用，如：人力资源管理信息化软件购置费、专项用于培训的固定资产投资等重大投入。
一般情况下，此类费用需要按使用年限进行摊销处理。
1.10.薪酬矩阵结构【定义】薪酬矩阵结构分析是指对企业现行的薪酬矩阵数据与员工实际薪酬数据进行对比，以判断现行薪酬结构体系是否合理的分析方法。
薪酬矩阵结构分析可以用散点图方式分析，也可以用回归分析法，找出现行薪酬矩阵中存在问题的等级或区间，为建立具有市场竞争力的薪酬体系提供重要的决策参考。
1.10.1.回归分析中的相关术语定义：低位值：员工实际薪酬标准在现行薪酬矩阵中处于最低水平；P25分位值：员工实际薪酬标准在现行薪酬矩阵中处于较低水平；中位值：员工实际薪酬标准在现行薪酬矩阵中处于中等水平；P75分位值：员工实际薪酬标准在现行薪酬矩阵中处于较高水平；高位值：员工实际薪酬标准在现行薪酬矩阵中处于最高水平。