人力资源需求预测应用案例分析
人力资源案例分析
案例1-2福临汽车配件有限责任公司的人事制度改革福林汽车配件有限责任公司位于珠江三角洲，是乔国栋与10年前创办的，专门生产活塞、活塞环、气门之类的产品，为华南的汽车制造与修理业服务。
乔国栋是公司董事长兼总经理。
但干营销是他的拿手好戏，所以坚持自己同时兼营销副总，关迪琼人财务副总，傅立朝是生产副总，他手下还有位生产厂长，叫刘志仁，是傅总自己找来的。
事实上创业之初，厂区布局、车间设备、工艺质量标准，直至4位车间主任人选，全由傅总包揽，连第一批生产工人中不少人也是他招聘进来的。
乔总并未全力关注公司发展的全局和战略，至少1/4的精力花在他爱干也擅长的营销、采购和公关上了。
好在当时公司规模不大，市场也有利，这么干下来效益相当不错。
1、福临公司是怎么同意把人事权下放给各车间主任的？为什么看来这套办法还算有效？福临公司在创业初期，把人事权下放给车间主任，是因为其高层领导任并没有从战略的高度来设计、规划企业的未来发展（从创业阶段到集权阶段），忽略了人力资源管理这一重要环节，也没有明确的管理体系，而导致责权不明﹐于是出殃了长达7年之久的人事权下放﹔福临公司在创业初期，公司规模不大，人事管理简单，把人事权下放给车间主任，一来可以优化人员配置，可以人尽其才﹐才尽其用。
二来可以让基层干部心里上有一种成就感和责任心和积极性，团结员工，使公司上下一心，不断使公司发展与壮大。
所谓人事权就是不受第三方制约独立行使人事聘用、调动、任免权。
私营企业当然拥有独立人事权。
人事权指的是企业员工、干部及人事档案管理权，而非一般公司内部的行政人事权。
一般处级以上的政府机关部门，国有企事业单位，都具有相应的人事权，在政府人事部门设立了人事专户，这类用人单位办理人事方面的业务可以直接或经上级管理部门向政府人事部门办理手续，非国有企业不能直接面对政府人事部门，只有通过各级人才交流中心才能办理各类人事事宜。
2、你认为该公司这样处理人事职能恰当吗？若恰当，为什么？不恰当，又为什么？不恰当。
(完整版)人力资源规划案例分析题
【人力资源规划案例分析题】【案例1】五金制品公司的人力资源规划冯如生几天前才调到五金制品公司的人力资源部当助理，就接受了一项紧迫的任务,要求他在10天内提交一份本公司5年的人力资源规划。
虽然老冯从事人力资源管理工作已经多年，但面对桌上那一大堆文件、报表,不免一筹莫展。
经过几天的整理和苦思，他觉得要编制好这个规划，必须考虑下列各项关键因素:首先是本公司现状。
它共有生产与维修工人825人，行政和文秘性白领职员143人，基层与中层管理干部79人,工作技术人员38人，销售员23人。
其次，据统计，近五年来职工的平均离职率为4％，没理由预计会有什么改变。
不过，不同类别的职工的离职率并不一样，生产工人离职率高达8％，而技术人员和管理干部则只有3%.再者，按照既定的扩产计划，白领职员和销售员要新增10％-15%，工程技术人员要增5％-6％，中、基层干部不增也不减,而生产与维修的蓝领工人要增加5%.有一点特殊情况要考虑：最近本地政府颁布了一项政策,要求当地企业招收新职工时，要优先照顾妇女和下岗职工.本公司一直未曾有意排斥妇女或下岗职工，只要他们来申请，就会按同一种标准进行选拔，并无歧视，但也未予特殊照顾。
如今的事实却是，销售员除一人是女的外全是男的;中、基层管理干部除两人是妇女外，其余也都是男的；工程师里只有三个是妇女；蓝领工人中约有11%妇女或下岗职工，而且都集中在最低层的劳动岗位上。
冯如生还有5天就得交出计划，其中包括各类干部和职工的人数、从外界招收的各类人员的人数以及如何贯彻市政府关于照顾妇女与下岗人员政策的计划。
此外，五金制品公司刚开发出几种有吸引力的新产品,所以预计公司销售额五年内会翻一番，冯如生还得提出一项应变计划以备应付这类快速增长。
问题：1、老冯在编制人力资源规划时要考虑哪些情况和因素？2、他该制订一项什么样的招工方案?3、在预测公司人力资源需求时，他能采用哪些技术？【案例2】某汽车集团的人力资源规划1、公司人力资源规划背景某汽车集团是一个由20年历史的国有大型企业,主要生产轿车和轻型汽车。
大数据分析在人力资源管理中的应用案例
大数据分析在人力资源管理中的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业提升竞争力和创新能力的重要手段。
人力资源管理作为企业管理的核心领域之一，也正在经历着大数据分析带来的深刻变革。
本文将通过一些实际的应用案例，探讨大数据分析在人力资源管理中的具体应用和显著成效。
一、招聘与选拔在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更精准地找到合适的人才。
例如，某知名互联网公司利用大数据分析技术对求职者的简历和在线行为数据进行挖掘和分析。
他们不仅关注求职者的学历、工作经验等传统信息，还分析了求职者在社交媒体上的活动、参与的项目、发表的观点等。
通过这些多维度的数据，构建了求职者的全面画像，从而更准确地预测求职者与岗位的匹配度。
此外，大数据分析还能够优化招聘流程。
通过对以往招聘流程中各个环节的数据进行分析，企业可以发现哪些环节容易导致优秀候选人的流失，从而针对性地进行改进。
比如，一家制造企业发现，招聘面试的等待时间过长是导致部分候选人放弃的主要原因。
于是，他们优化了面试安排流程，减少了候选人的等待时间，大大提高了招聘的成功率。
二、培训与发展大数据分析在员工培训与发展方面也发挥着重要作用。
某金融企业通过收集员工的绩效数据、培训历史记录以及在线学习行为等数据，为每个员工制定个性化的培训计划。
系统会根据员工的技能短板和职业发展目标，推荐相关的培训课程和学习资源。
另外，大数据分析还可以评估培训效果。
一家连锁零售企业在每次培训结束后，收集员工的考试成绩、工作表现等数据，分析培训对员工绩效的实际影响。
如果发现某些培训课程效果不佳，企业能够及时调整培训内容和方式，提高培训的投资回报率。
三、绩效管理大数据分析能够使绩效管理更加科学和客观。
一家大型企业集团通过整合员工的工作数据、客户反馈、项目成果等多源数据，建立了全面的绩效评估模型。
不再仅仅依赖上级的主观评价，而是基于客观数据对员工的绩效进行综合评估。
同时，大数据分析还可以帮助企业及时发现绩效问题。
大数据在人力资源管理中的应用案例
大数据在人力资源管理中的应用案例在当今信息化时代，大数据已经成为了各个行业的一项重要资源。
人力资源管理作为企业的重要组成部分，也开始充分利用大数据分析来帮助企业更好地管理和发展人力资源。
下面将通过多个案例来介绍大数据在人力资源管理中的应用。
案例一：招聘管理某知名互联网公司通过大数据技术改进了招聘流程。
他们通过分析大量的招聘数据，从候选人的简历、面试过程等多个维度进行评估，建立了一套招聘评估模型。
该模型通过大数据分析可以预测候选人的综合素质和适应度，从而帮助公司筛选出更具潜力的人才。
这种应用大大提升了招聘效率和准确性。
案例二：绩效评估一家跨国企业应用大数据来进行员工绩效评估。
他们通过收集员工的工作数据、KPI完成情况、客户满意度等数据，结合员工的背景信息和团队评估，构建了一套科学的绩效评估模型。
通过对这些数据的分析，能够客观评估员工的工作表现，为企业提供科学依据来制定奖惩措施和培训计划，提高员工的工作积极性和整体绩效。
案例三：培训管理一家酒店集团利用大数据技术优化了培训管理。
他们将员工在日常工作中产生的各种数据进行整理和分析，从而了解员工的技能短板和提升需求。
通过大数据分析，能够量化员工在不同技能要求上的表现，为企业设计个性化的培训计划，提高员工能力和整体竞争力。
案例四：离职率预测一家制造业企业使用大数据来进行员工流失预测。
通过统计离职员工的各项信息和离职原因，结合员工绩效、薪酬等因素，建立了一个离职率预测模型。
通过大数据分析，能够提前预测可能会离职的员工群体，为企业提供预警和风险管理，及时采取措施留住关键人才，降低离职成本。
案例五：员工满意度调查一家零售企业利用大数据来进行员工满意度调查。
他们通过收集员工的工作反馈、考勤记录、福利使用情况等数据，建立了一个员工满意度指数模型。
通过大数据分析，能够了解员工的满意度变化趋势，发现问题和改进空间，并制定针对性的员工激励和改善措施，提升员工满意度和团队凝聚力。
人力资源案例--人力资源的供给预测【最新整理版】
价格不定的青椒童子鸡
案例
• 价格不定的青椒童子鸡
周经理近来很不顺心，各部门都向HR部门要人，可一 时哪有那么多合适的人。这种情况在一年中已出现了三次， 周经理不明白是这些部门发了疯，还是自己的工作出了错。 为了减轻工作压力，周经理独自来到熟悉的酒楼用餐，无 意间听到了一段酒楼经理和顾客A的对话。
****公司通知面试
如果 你去 面试
是不是急于 谈论薪金待 遇，面试后 是否的一个
短信跟踪
四、提问中可以看出的问题
问题
索取者的回答
给予者的回答
你为什么想得到这 份工作？
国为这会对我的事业有好 处
我想我可以给贵公司带来***（例 如经验，技有等）为公司服务，
具本描述一下
工作对你来说最重 的是什么？
很好的收入或安全感
从案例中可以得出企业人 力资源中的哪些启示 ？
启示
人力资源需求预测只是分析 企业内部对人力资源的需求， 而人力资源资源供给预测需要 分析企业内部供给和企业外部 供给两个方面。内部供给预测 需要考虑企业的内部条件，外 部供给预测需要考虑企业外部 环境的变化，供给预测需要考 虑的因素更多、更不可控，只 有认识到其特点，选取合适的 方法，才能增加预测的准确性。
无视协议，即使他们关系到你的健康和安全 容易被激怒；逃避冲突 忽视顾客 墨守成规
总爱怨天尤人，处事悲观 总是说“这不是我的工作”
二、人力资源部工作内容
人力资源部
招聘注意什么
部门整体工作
招聘流程
入职流程
考察一下应 聘单位的地 址，联系方 式，网址了 解一下情况， 是否需要提
前到达
三、应聘注意十大要素
一旁的周经理不禁失笑，一个不知道外面供应什么， 一个不知道自己供应什么，不出乱才怪。旋儿转念一想， 自己不正也犯着同样的错误吗，一方面不清楚公司内部 的人员情况，每次缺人都措手不及；一方面也不清楚劳 动力市场供给，常常一时招不到合适的人。原先的嘲笑 变成了自嘲，周经理用沉默回答了两人惊异的目光。
德尔菲法案例分析
德尔菲法案例分析案例一：德尔菲法应用案列某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1 150 750 900 600 750 900 550 750 9002 200 450 600 300 500 650 400 500 6503 400 600 800 500 700 800 500 700 8004 750 900 1500 600 750 1500 500 600 12505 100 200 350 220 400 500 300 500 6006 300 500 750 300 500 750 300 600 7507 250 300 400 250 400 500 400 500 6008 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770∙平均值预测：在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。
则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585∙加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599∙中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300 370 400 500 550最可能销售量：410 500 600 700 750最高销售量：600 610 650 750 800 900 1250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
人力资源规划案例
人力资源规划作为人力资源管理的一项基本方法与技术，首先为企业所采用，随后推广到公共部门。在国内，公共部门的人力资源规划还在探索的阶段。由于政府机关的职能是“三定”方案规定的，并配置相应的编制和领导职数，根据国家公务员法及相关法规进行人事管理，人力资源规划面临的环境、关注的重点以及应用的方法手段都不同于企业。
具体而言，作为政府部门，一是A委的编制、职数已经相对固定，人力资源的补充空间有限，无法像企业根据产品和服务的发展目标去提出人力资源的数量需求。二是公务员的工资待遇无法体现能力、业绩上的区别，物质激励手段有限。三是当前公务员“出口”不畅，难以有效进行“优胜劣汰”，人力资源的更新速度迟缓。此外，政府部门所从事多为研究性、协调性、服务性工作，难以通过建立计量模型以预测人力资源需求。以上制约因素的存在，是本项目制定人力资源规划的最大难点。
（三）项目的着眼点
项目组将严格“入口”管理、激发内部活力作为本项目的着眼点。按照《公务员法》、干部人事政策、法规和相关规定，贯彻落实中央和市委干部队伍建设和干部制度改革措施，并以A委的工作职能为出发点，结合当前具体工作实际，制定人力资源规划。
在研究思路上，项目组以人力资源管理机制建设为途径，力图通过大力推进人力资源管理机制的创新，统筹协调人力资源管理各个环节的工作，增强各项机制的合力，充分发挥机制的规范化和引导性功能，逐步提升A委干部人事管理的科学化、制度化、规范化水平。
在检查结束后，这四名人事管理人员则对他们分管的职能部门进行检查。在此过程中，直线经理重新检查重点工作，并根据需要与人事管理人员共同制定行动方案。当直线经理与人事管理人员发生意见分歧时，往往可通过协商解决。行动方案上报上级主管审批。
案例2：政府机关人力资源规划案例
人力资源案例--人力资源的供给预测
人力资源供给预测的方法
• 根据需求预测方法的特性，将这些方法 分为两大类，即法定性预测和定量预测法。 事实上，有些预测方法即可以用来预测需 求，也可以用来预测供给。比如，经验预 测法、专家预测法、描述法、趋势外推预 测法、回归分析法、计算机模拟预测法等， 都可以通过转化用来预测人员供给。
法定性预测 • 预测方法
价格不定的青椒童子鸡
案 例
• 价格不定的青椒童子鸡 周经理近来很不顺心，各部门都向HR部门要人，可一 时哪有那么多合适的人。这种情况在一年中已出现了三次， 周经理不明白是这些部门发了疯，还是自己的工作出了错。 为了减轻工作压力，周经理独自来到熟悉的酒楼用餐，无 意间听到了一段酒楼经理和顾客A的对话。 顾客A径直找到酒楼经理，一脸不悦地抱怨，“前天我 和家人来时，一致认为青椒童子鸡最好吃，当时青椒童子 鸡是限量供应特色菜，今天我专门请同事来尝，还特地赶 了个早。不想今天青椒童子鸡成了限时特价菜，害得我被 同事嘲笑了一番，说我赶早是为了请大家吃便宜菜。你听， 他们还在包间里笑。”
问 题
从案例中可以得出企业人 力资源中的哪些启示 ？
启 示
人力资源需求预测只是分 析企业内部对人力资源的需求， 而人力资源资源供给预测需要 分析企业内部供给和企业外部 供给两个方面。内部供给预测 需要考虑企业的内部条件，外 部供给预测需要考虑企业外部 环境的变化，供给预测需要考 虑的因素更多、更不可控，只 有认识到其特点，选取合适的 方法，才能增加预测的准确性。
显然酒楼经理和顾客A是认识的，酒楼经理不由诉 起了苦：“你也不是不知道，负责采购的经理也是股东 之一，他要进什么菜我们也没数，前天你来是鸡订少了， 今天又订多了，所以才临时把限量供应改成特价供应。 A主任，不好意思，请您体谅体谅。要不下次来前，您 先打个电话问问当天的菜？” “嘿，你怎么不先问问下个星期的菜，提前挂出来？” 一旁的周经理不禁失笑，一个不知道外面供应什么， 一个不知道自己供应什么，不出乱才怪。旋儿转念一想， 自己不正也犯着同样的错误吗，一方面不清楚公司内部 的人员情况，每次缺人都措手不及；一方面也不清楚劳 动力市场供给，常常一时招不到合适的人。原先的嘲笑 变成了自嘲，周经理用沉默回答了两人惊异的目光。
第三章 案例分析(人力资源管理概论)
第三章案例分析绿色化工公司的人力资源计划的编制白士镝三天前才调到人力资源部当经理，虽然他进入这家专门从事垃圾再生的企业已经有三年了，但是，面对桌上那一大堆文件、报表，他还是有点头晕转向：我哪知道我干的是这种事。
原来副总经理李勤直接委派他在10天内拟出一份本公司5年的人力资源计划。
其实白士镝已经把这任务仔细看过好几遍了。
他觉得要编制好这计划，必须考虑下列各项关键因素：首先是公司现状。
公司共有生产与维修工人825人，行政和文秘性白领职员143人，基层与中层管理干部79人，工程技术人员38人，销售人员23人。
其次，据统计，近5年来员工的平均离职率为4%，没理由会有什么改变。
不过，不同类的员工的离职率并不一样，生产工人离职率高达8%，而技术和管理干部则只有3%。
再则，按照即定的扩产计划，白领职员和销售员要新增10%—15%，工程技术人员要增加5%—6%，中、基层干部不增也不减，而生产与维修的蓝领工人要增加5%。
有一点特殊情况要考虑：最近本地政府颁发一项政策，要求当地企业招收新员工时，要优先照顾妇女和下岗职工。
公司一直未曾有意地排斥妇女或下岗职工，只要他们来申请，就会按照同一种标准进行选拔，并无歧视，但也未特殊照顾。
如今的事实却是，只有一位女销售员，中、基层管理干部除两人是妇女外，其余也都是男的，工程师里只有三个是妇女，蓝领工人中约有11%是妇女或下岗职工，而且都集中在最低层的劳动岗位上。
白士镝还有7天就得交出计划，其中得包括各类干部和员工的人数，要从外界招收的各类人员的人数以及如何贯彻政府关于照顾妇女与下岗人员政策的计划。
此外，绿色化工公司刚开发出几种有吸引力的新产品，所以预计公司销售额5年内会翻一番，他还得提出一项应变计划以便应付这种快速增长。
思考题1.白士镝在编制这计划时要考虑哪些情况和要素？2.他该制订一项什么样的招工方案？3.在预测公司人力资源需求时，他能采用哪些计算技术？参考答案：1、编制人力资源计划要考虑的因素包括：企业内部因素：（1）企业目标的变化。
需求预测习题与案例
计算题：一、某公司新设一条生产线， 包括 A 、B 、C 、D 、E 五类工作，根据现有资 料得知这四类工作所需的标准任务时间为 0.4， 2.2， 1.8， 2.0， 1.5 (小时/件)， 在估计未来两年每一类工作所需工作量的基础上，见下表：单位：件假设每人每年工作小时数为 1200 小时，预测未来操作所需的最低人力数。
二、 假设有一家企业的人力资源需求与销售额紧密联系， 且其劳动生产率每 年以 5%的比率增加，根据下表的历史数据预测未来三年的实际员工需求：三、 已知某企业当年的营业额是 80 000 000 元， 预计四年后营业额将增长为 107 200 000 元， 生产效率每年提高 1% 。
根据以往市场数据和工作设计推算， 每 50 人能完成 50 000 000 元的销售额，依次推算四年后企业用人需求。
年度 销售额 员工数 调整 5%生产率影响2008 120 000 000 5000 5000 2009 140 000 000 6000 5556 2010 160 000 000 7000 6531 年度 2011 销售额预测 180 000 000 员工预测 8000 实际需求预测2012 200 000 000 9000 2013220 000 00010000第二年 12500 100000 35000 6000 16000第一年10000 85000 25000 8000 12000A B C D E小组案例讨论：你会计算离职率吗？人事部李经理走进总经理办公室，她想总经理可能要和她讨论月度人事报告的事宜，不过她充满信心，因为报告内容详尽，数据分析有条有理，并对下一阶段公司人力资源管理提出了自己的看法，报告应该是完美的。
“你的报告我看过了，总的来说是一份很不错的报告。
但我很奇怪，你在计算各部门的人员离职率时，为什么会出现离职率大于 100%的情况呢？你能解释一下它代表什么意义呢？”总经理指着她的报告问道。
45个《人力资源管理教学案例》中国精品案例.doc
人力资源管理教学案例案例1：某建筑公司的人力需求预测在外部环境比较稳定的情况下快速需求预测某建筑公司是广东省一家中开支国有建筑企业。
公司管理层基本上都是广州本地人，文化层次相对较高。
作为一线的建筑工人，大部分来自原广州郊区城乡结合部的农民（随着城市的扩建，也转变成为‚市民‛）。
随着我国改革开放的不断深入，中国经济呈现勃勃生机，各行各业日益发展。
广东经济作为中国经济的领头羊，也呈现出前所未有的发展势头。
建筑业更是异军突起，发展迅猛。
在这种大好形势之下，该公司紧紧抓住发展机遇，承担了许多大型工程的建设项目，逐渐成为广东建筑企业的排头兵。
但是，随着企业的不断发展，公司的领导层发现，工地一线工人开始吃紧，有时采取加班加点的超负荷工作，也远远满足不了发展的需求。
为满足对人员配备的要求，公司人事部从广东其他地区，及至全国，匆忙招聘了大量的新雇员。
为应付紧张的用工需要，人事部门不得不降低录用标准，使得人员配备的质量大幅度下降。
别外，招聘人员的结构也不尽合理，如单身或易迁徒的员工过多，员工年龄偏大等。
经常出现很多员工只工作了一两个月就充当工长的现象，人事部门刚招聘一名雇员顶替前一位员工的工作才几个月，就不得不再去招聘新的顶替者。
为了招聘合适的人选，人事部门常常是疲于奔命。
为此，公司聘请了有关专家进行了调查，寻找员工短缺的原因，并提出解决这一问题和消除其对组织影响的方法。
专家调查表明，该公司以往对员工的需求处于无计划状态，在城郊还未变成城区之前，招工基本上还不太困难。
随着城市的日益扩大化，城郊的农民工的数量也在日益缩小。
以往在几天之内就能找到应急工已成为过去。
因此，公司决定把解决员工短缺问题作为公司战略的一部分来考虑。
在专家的帮助下，鉴于公司本身的特性以及宏观经济形势的平稳发展，公司决定采用趋势预测法，建立了一个预测全厂职工用最小平方法求得趋势线，将这趋势线延长，就能推测将来的所需员工人数。
公司在过去的12年中，工人人数如下表所示表公司过去12年工人数量结果，预测值与实际情况相当吻合。
人力资源需求预测
总结词
基于生产计划和工艺流程
详细描述
该制造企业根据生产计划和工艺流程，分析 各个生产环节所需的人员数量和技能要求， 从而预测人力资源需求。企业还定期对生产 流程进行优化，提高生产效率，减少人力资 源浪费。
案例三：某金融企业的人力资源需求预测
总结词
考虑业务发展与风险控制
详细描述
该金融企业在预测人力资源需求时，不仅考 虑业务发展对人力资源的需求，还充分考虑 风险控制的要求。通过对市场环境、政策法 规等因素的分析，预测未来风险控制岗位的
德尔菲法
通过匿名方式征询专家意见，经过多 轮反馈，使专家意见趋于一致，最后 得出预测结果。
客观预测法
趋势分析法
根据企业历史人力资源需求数据，通过回归分析等方法预测 未来需求。
比例分析法
根据企业业务量、销售额等指标，通过比例关系预测人力资 源需求。
数学模型预测法
多元回归模型
利用多个自变量对因变量进行回归分析，建立人力资源需求与相关因素之间的 数量关系模型。
时间序列模型
利用时间序列数据，通过建立数学模型来分析人力资源需求的动态变化规律。
03
人力资源需求的影响因素
企业战略
企业战略目标
企业的战略目标决定了其业务规 模和方向，从而影响人力资源需 求。例如，扩大市场份额、多元 化经营等战略可能需要更多的人
力资源。
组织结构调整
企业战略可能涉及组织结构的调 整，如合并、拆分、成立新部门 等，这些变化直接影响人力资源
目的
帮助企业提前了解人力资源需求 状况，制定相应的人力资源计划 ，确保企业人力资源的合理配置 ，满足业务发展需要。
预测的重要性
提高企业战略规划能力
优化人力资源配置
人力资源管理经典案例
⼈⼒资源管理经典案例 ⼈⼒资源管理，是指在经济学与⼈本思想指导下，通过招聘、甄选、培训、报酬等管理形式对组织内外相关⼈⼒资源进⾏有效运⽤，满⾜组织当前及未来发展的需要，保证组织⽬标实现与成员发展的最⼤化的⼀系列活动的总称。
就是预测组织⼈⼒资源需求并作出⼈⼒需求计划、招聘选择⼈员并进⾏有效组织、考核绩效⽀付报酬并进⾏有效激励、结合组织与个⼈需要进⾏有效开发以便实现最优组织绩效的全过程。
下⾯是⼈⼒资源管理经典案例介绍。
案例1 在⼀家⼤型企业从事HR长达5年的李先⽣，眼下正打算跳槽去⼀家⼩型企业担任副总。
“在公司，我总觉得⾃⼰是个谁都能取代的⾓⾊。
招聘、⾯试，任何⼀个部门的同事都能做，⽽薪资设计，公司早就有⼀套完善的体系。
我越想越觉得⾃⼰可有可⽆。
” 在某国企⼯作的王经理，也是⼼⼒交瘁，他把⾃⼰的⼯作概括为“员⼯保姆”、“出⽓筒”、“救⽕员”、“夹⼼饼⼲”等可怜的后勤⾓⾊，公司在召开重要会议时，他所在部门经常会被遗忘。
王经理说：“在我所接触的不少企业，⼈⼒资源部门的负责⼈，好像都是⽼好⼈，或者业务能⼒不强的⼈才会去担任。
可以想象，⼈⼒资源部门是个多么⽆⾜轻重的部门。
” 问题：从⼈⼒资源管理⾓度分析上述问题产⽣的原因何在?对你有何启⽰? 案例2 D集团在短短5年之内由⼀家⼿⼯作坊发展成为国内著名的⾷品制造商，企业最初从来不定什么计划，缺⼈了，就现去⼈才市场招聘。
企业⽇益正规后，开始每年年初定计划：收⼊多少，利润多少，产量多少，员⼯定编⼈数多少等等，⼈数少的可以新招聘，⼈数超编的就要求减⼈，⼀般在年初招聘新员⼯。
可是，因为⼀年中不时的有⼈升职、有⼈平调、有⼈降职、有⼈辞职，年初⼜有编制限制不能多招，⽽且⼈⼒资源部也不知道应当多招多少⼈或者招什么样的⼈，结果⼈⼒资源经理⼀年到头的往⼈才市场跑。
近来由于3名⾼级技术⼯⼈退休，2名跳槽，⽣产线⽴即瘫痪，集团总经理召开紧急会议，命令⼈⼒资源经理3天之内招到合适的⼈员顶替空缺，恢复⽣产。
人力资源实操案例(29例)
人力资源实操案例（29例），物超所值案例一绿色化工公司的人力资源计划的编制白士镝三天前才调到人力资源部当助理，虽然他进入这家专门从事垃圾再生的公司已经有三年了，但是面对桌上那一大堆文件、报表，他还是有点晕头转向：我哪知道我干的是这种事！原来副总经理李勤直接委派他在10天内拟出一份本公司5年的人力资源计划。
其实，白士镝已经把这任务仔细看过好几遍了。
他觉得要编制好这个计划，必须考虑以下各项关键因素：首先是公司现状。
公司共有生产与维修工人825人，行政和文秘性白领职员143人，基层与中层管理干部79人，工程技术人员38人，销售人员23人。
其次，据统计，近5年来员工的平均离职率为4%，没理由会有什么改变。
不过，不同类型员工的离职率并不一样，生产工人离职率高达8%，而技术和管理干部则只有3%。
再则，按照既定的扩产计划，白领职员和销售员要新增10%～15%，工程技术人员要增加5%～6%，中、基层干部不增也不减，而生产与维修的蓝领工人要增加5%。
有一点特殊情况要考虑：最近本地政府颁发了一项政策，要求当地企业招收新员工时，要优先照顾妇女和下岗职工。
公司一直未曾有意地排斥妇女或下岗职工，只要他们来申请，就会按照同一种标准进行选拔，并无歧视，但也未特殊照顾。
如今的事实却是，只有一位女销售员，中、基层管理干部除两人是妇女或下岗职工，而且都集中在最低层的劳动岗位上。
白士镝还有7天就得交出计划，其中得包括各类干部和员工的人数，要从外界招收的各业人员的人数以及如何贯彻政府关于照顾妇女与下岗人员政策的计划。
此外，绿色化工公司刚开发出几种有吸引力的新产品，所以预计公司销售额5年内会翻一番，他还得提出一项应变计划以备应付这种快速的增长。
问题：1、白士镝在编制这项计划时要考虑哪些情况和因素？2、他该制订一项什么样的招工方案？3、在预测公司人力资源需求时，他能采取哪些计算技术？4、在预测公司人力资源供给时，他能运用哪些计算技术？分析：1、编制人力资源计划要考虑的因素包括：企业内部（1）企业目标的变化。
大数据分析技术在人力资源管理中的应用案例研究
大数据分析技术在人力资源管理中的应用案例研究人力资源管理是企业运营的重要组成部分，涉及到员工招聘、培训、绩效评估以及福利待遇等方面。
随着大数据和人工智能的快速发展，越来越多的企业开始运用大数据分析技术来改善人力资源管理。
本文将介绍几个大数据分析技术在人力资源管理中的成功应用案例，并探讨其对企业的影响。
第一个案例是某电子制造企业运用大数据分析技术来改善招聘流程。
该企业的招聘部门面临的一个挑战是在众多求职者中找到最合适的人选。
通过使用大数据分析技术，该企业收集了大量的招聘数据，包括求职者的简历、面试评分、以及背景调查结果等。
利用数据分析技术，该企业能够更准确地判断求职者的技能和适应性，并为每个求职者生成一个匹配度指数。
招聘团队根据该指数来筛选候选人，大大提高了招聘的效率和准确性。
第二个案例是一家零售企业运用大数据分析技术来预测员工流失率。
员工流失对企业造成了巨大的成本和影响，因此该企业决定利用大数据分析技术来预测员工流失率，并采取相应措施来留住优秀员工。
通过收集员工的入职日期、职位、绩效评分以及个人背景信息等数据，该企业建立了员工流失模型。
这个模型帮助企业更准确地预测员工的离职概率，并在员工离职的前几个月采取措施，例如提供培训机会或给予职位晋升，以留住有潜力的员工。
这种数据驱动的策略使企业能够更好地管理人力资源，降低流失率，提高员工满意度。
第三个案例是一家银行运用大数据分析技术来改善绩效管理。
银行业对高绩效员工的评估非常重要，因为他们是银行业务的关键推动者。
利用大数据分析技术，该银行能够更全面地评估员工的绩效。
他们采集了员工的销售额、客户满意度调查、以及其他与绩效相关的数据。
利用这些数据，银行建立了一个多维度的绩效评估模型，考虑到员工的销售业绩、服务质量以及与客户的关系等方面。
这种绩效评估模型帮助银行更公平地评估员工的绩效，并为绩效优秀的员工提供激励和晋升机会。
最后一个案例是一家国际酒店集团运用大数据分析技术来改善员工培训。
人力资源规划案例_人力资源规划-案例分析题及答案
人力资源规划案例_人力资源规划-案例分析题及答案一、某汽车集团是一个有20年历史的大型国有企业，主要生产轿车和轻型汽车。
该集团由总经理直接领导，下设多个职能部门，如总经理办公室、人力资源部、财务部、生产管理部、企划信息部。
另外还有自己的投资室、审计室和战略研究所。
集团下属工厂除了总装厂外，还有配套生产厂，如发动机厂、车身厂和变速器厂。
各生产厂实行厂长负责制，彼此相互独立，它们除了有自己的研发中心、生产中心和销售中心外，还有相应的职能机构，如计划科，厂长办公室、质量管理科等。
集团赋予各生产厂尽可能大的生产经营自主权，但是，配套生产厂生产的产品主要供给总装厂使用。
（07.5）（1）该集团适合采用哪种组织结构模式？请设计其组织结构图，并说明理由。
（2）发动机厂适合采用哪种组织结构模式？请设计其组织结构并说明理由。
（1）该汽车集团可以采用事业部制组织结构模式。
集团下属有很多分厂，各个分厂实行厂长负责制，独立核算，分别构成各个独立的利润中心，因此，可以分成四个事业部：总装厂、发动机厂、车身厂和变速器厂。
该集团的组织结构如图所示：总经理办公室总装厂车身厂总经理办公室总装厂投资室变速器厂企划信息部生产管理部财务部人力资源部战略研究室审计室集团总经理发动机厂轻型汽车变速器轿车变速器轻型汽车车身轿车车身轻型汽车发动机轿车发动机轻型汽车轿车轻型汽车变速器轿车变速器轻型汽车车身轿车车身轻型汽车发动机轿车发动机轿车图1集团总体组织结构图组织结构图评分标准：层次分明，上下关系明确，结构完整，画到分厂一级即可。
（2）发动机厂可以采用模拟分权的组织结构模式。
发动机厂的生产经营活动连续性很强，根据生产技术特点及其对管理的不同要求，可以将发动机厂分为三个组织单位：研发中心、生产中心和销售中心，将它们看成是相对独立的生产经营部门，赋予其尽可能大的经营自主权，拥有自己的职能结构，使每一单位负有“模拟性”的盈亏责任，实现“模拟”的独立经营权、独立核算，以此调动各个组织单位的生产积极。
人力资源管理中的大数据应用案例分析
人力资源管理中的大数据应用案例分析在当今数字化时代，大数据已经成为各个行业发展的关键驱动力之一。
人力资源管理也不例外，通过有效地利用大数据，企业可以更好地理解员工的需求和行为，优化人力资源策略，并提高组织的绩效。
本文将通过分析几个人力资源管理中的大数据应用案例，探讨大数据在人力资源管理中的重要性和应用价值。
案例一：人才招聘与筛选在人才招聘的过程中，企业可以利用大数据分析技术来筛选人才。
企业可以通过整合来自不同渠道的求职者信息，并结合内部评估数据，构建一个量化的人才评估模型。
该模型可以根据求职者的学历、工作经验、技能等因素，结合过去成功员工的数据，进行模式识别和预测，从而辅助企业进行初步筛选，提高招聘效率。
案例二：员工绩效评估大数据分析可以帮助企业评估员工的绩效表现。
通过收集员工的工作数据，如工作时长、目标完成情况、客户反馈等，企业可以利用大数据分析技术进行绩效评估。
这种评估方法可以客观地量化员工的绩效水平，帮助企业更有效地分配奖惩以及提供个性化的培训和发展计划，提升员工的工作效能。
案例三：员工离职预测与留存管理通过分析员工的离职数据，企业可以预测员工离职的概率，并及早采取措施，留住重要人才。
大数据分析可以结合员工的背景信息、工作历史、职业发展规划等多种因素，构建离职预测模型。
模型可以通过评估员工的满意度、组织认同感、晋升机会等，提前预警潜在离职的员工，并帮助企业制定留人策略，以保持核心人才队伍的稳定。
案例四：培训与发展规划大数据分析可以帮助企业进行员工的培训与发展规划。
通过分析员工的技能矩阵、绩效表现以及岗位要求等数据，企业可以识别出员工的潜在发展方向，并为其提供个性化的培训机会和发展计划。
这种方式可以提高员工的工作满意度和自我发展感，同时也有助于企业建立人才梯队，培养内部人才。
结论从以上案例中可以看出，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。
通过对各种人力资源数据的分析，企业可以更好地了解员工的需求和行为，优化招聘流程、绩效评估和留存管理，提高员工的工作效能和满意度，为企业创造更大的价值。
数据仓库技术在人力资源规划中的应用案例分析(四)
数据仓库技术在人力资源规划中的应用案例分析随着科技的不断发展和企业信息化建设的推进，数据成为企业决策和规划的重要依据。
人力资源规划作为企业战略决策的一部分，也需要借助数据仓库技术来进行分析和应用。
本文将通过一个应用案例，探讨数据仓库技术在人力资源规划中的具体应用和效果。
一、案例背景某企业作为一家中型制造企业，拥有数千名员工，其核心业务包括研发、生产和销售。
为了更好地管理和规划公司的人力资源，他们决定引入数据仓库技术，并进行人力资源规划的优化与升级。
二、数据仓库构建为了构建数据仓库，企业首先收集和整合各个业务部门的人力资源数据，包括员工基本信息、绩效考核数据、培训记录以及流动情况等。
然后，通过ETL（抽取、转换、加载）工具，将原始数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
接下来，将数据按照事实表和维度表的方式进行建模和设计，以便后续的分析和查询。
三、人力资源需求预测通过建立数据仓库，企业可以通过对历史和当前数据的分析，进行人力资源需求的预测。
例如，在研发部门中，通过分析过去几年的项目数量和人员配置情况，结合未来发展计划，可以预测未来一年的研发人力需求。
这为企业提前进行人才储备和招聘计划提供了重要参考资料，降低了招聘风险和成本。
四、人员绩效评估与激励数据仓库技术还可以帮助企业进行员工绩效评估和激励措施的制定。
通过分析员工的绩效考核数据，可以识别出绩效突出和绩效不佳的员工，并为之制定相应的奖励和激励措施。
例如，对于优秀员工，可以给予奖金、晋升或培训机会；对于绩效不佳的员工，可以进行培训和辅导，或者采取调整职责的方式。
这样可以提高员工的积极性和工作效率，从而提升企业的整体绩效。
五、人员流动和离职分析数据仓库还可以对人员流动和离职进行分析。
通过对员工流动数据的统计和分析，可以了解员工离职的主要原因，是否存在员工流失率过高的情况。
同时，还可以结合员工满意度调查等数据，找出导致员工流失的关键因素，比如工资待遇、晋升机会、团队氛围等。
人力资源需求预测应用案例分析
一、主成分回归预测方法的特点多元回归预测方法是建立在统计技术上的人力资源需求预测方法，它需要在众多的变量中考虑变量之间的相互关系。
它有全面反映变量关系、应用条件相对简便等优点。
但是，多元回归方法在运用中也有很大的局限：首先，我们在进行多元分析时往往容易引入一些相互之间相关性比较强的变量，从而与使用多元回归模型的基本假设前提相违背，也使多元回归预测的效果受到很大的影响，准确度下降。
而且，多元回归模型的使用要求各个变量符合正态分布，在实际生产生活实践中，往往有些样本的分布并不完全符合正态分布的规律，这也会影响回归分析的效果。
为了克服上述问题，可将主成分分析和多元回归方法相结合，这种新的方法叫做主成分回归预测方法。
主成分分析就是用降维的思想，把多个变量（指标）转变为几个综合变量的统计方法，通过这种方法，从原始变量（该地区的国内生产总值、外贸商品存储量和消费量）中提炼出１或２个新变量作为主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合，之间互不相关。
主成分回归预测方法就是在主成分分析的基础上将新形成的变量作为多元线性模型的自变量，预测因变量（人力资源需求）的方法。
二、案例分析某课题组一直对一个沿海地区的外贸行业的人力资源需求量进行定性研究。
经过长期的定性研究，课题组发现，外贸行业的人力资源需求量的增长与该地区的国内生产总值、外贸商品存储量和消费量的变动有着某种联系，换句话说，该沿海地区的国内生产总值、商品存储量和消费量对该地区外贸行业的用人需求有一定的影响，但影响的具体的强弱程度还没有定量的估计。
外贸商品存储量和消费量发生变化，会导致沿海的外贸单位进行人力资源方面的调整，引起外贸单位增加（或减少）自己的外贸方面的人力资源，这是对该案例进行统计分析的基础。
课题组在研究过程中，搜集了一系列相关的指标对应的数据，如表１所示。
（一）设定相关变量：因变量是该地区外贸行业人力资源需求数量（ｙ），自变量是对人力资源数量产生影响的因素，包括：国内生产总值ｘ１、商品储存量ｘ２、商品消费量ｘ３、自变量数量ｐ＝３、样本容量为ｎ＝１１，满足多元回归条件ｎ＞ｐ。
（人力资源案例）人力资源案例分析
（人力资源案例）人力资源案例分析人力资源开发与管理人力资源规划……案例1-1技能要求---综合分析题，如企业的产品技术层次在不断地提升，经营开始走向多元化，现有的人员已经无法满足新增业务对技能方面的要求，特别是有经验的技术人员与管理干部缺乏，严重地影响了业务的发展。
然而，正是在这个时候，却又有几个非常重要的核心员工被竞争对手挖法，使企业发展蒙受了巨大的损失。
企业员工对于自己的工资福利较为满意；企业的高层次人才多采用校园招聘的形式，但招聘人才的条件与专业却是由人力资源部根据情况确定的，员工的工作安排随意性较大，专业不对口的现象较为普遍。
此外，企业内部的调动非常频繁，升迁多由高层管理者仓促任命；而企业的培训多根据现有的环境与条件安排，不得影响生产，因此，员工对自己的职业发展的满意度不高，不少人有了离职的想法。
问题：从人力资源管理职能角度来看，北山医药集团在管理方面的症结是什么？具体表现在哪些方面？你认为应该从哪几个方面来着手解决这些问题？答案要点：1、该企业的人力资源管理方面的问题较多，主要的症结在于缺乏有效的人力资源规划。
具体来说，主要表现为：（1）从企业外部来讲，企业缺乏合理的外部人力资源的补充计划。
（2）从企业内部来看，由于缺乏晋升计划、员工的培训开发与职业发展计划，使员工的内部补充渠道不畅，培训开发与职业发展严重不足或流于形式。
（3）缺乏企业人力资源的合理配置。
（4）企业缺乏对于人力资源，特别是核心人才的必要保留计划。
2、解决问题建议：（1）在对企业内外环境分析以及人力资源供给与需求的预测基础上，制定切实可行的外部人员补充计划，查明需要补充的空缺职位所要求的人员数量和类型、招聘的可能来源，以及吸引优秀人才的方法。
（2）根据企业的人员分布状况和层级结构，制定人员的提升政策与规划。
将有能力的人提升到适合其能力发挥的岗位上，激发员工的工作动机，以使组织获得更大的效益。
（3）根据“人一职”匹配的原则，制定切实可行的人力资源的配置制度与政策，充分发挥员工的特长与能力。
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一、主成分回归预测方法的特点
多元回归预测方法是建立在统计技术上的人力资源需求预测方法，它需要在众多的变量中考虑变量之间的相互关系。
它有全面反映变量关系、应用条件相对简便等优点。
但是，多元回归方法在运用中也有很大的局限：首先，我们在进行多元分析时往往容易引入一些相互之间相关性比较强的变量，从而与使用多元回归模型的基本假设前提相违背，也使多元回归预测的效果受到很大的影响，准确度下降。
而且，多元回归模型的使用要求各个变量符合正态分布，在实际生产生活实践中，往往有些样本的分布并不完全符合正态分布的规律，这也会影响回归分析的效果。
为了克服上述问题，可将主成分分析和多元回归方法相结合，这种新的方法叫
做主成分回归预测方法。
主成分分析就
是用降维的思想，把多个变量（指标）转
变为几个综合变量的统计方法，通过这种
方法，从原始变量（该地区的国内生产总
值、外贸商品存储量和消费量）中提炼
出１或２个新变量作为主成分，每个主成
分都是原始变量的线性组合，之间互不相
关。
主成分回归预测方法就是在主成分
分析的基础上将新形成的变量作为多元
线性模型的自变量，预测因变量（人力资
源需求）的方法。
二、案例分析
某课题组一直对一个沿海地区的外
贸行业的人力资源需求量进行定性研究。
经过长期的定性研究，课题组发现，外贸
行业的人力资源需求量的增长与该地区
的国内生产总值、外贸商品存储量和消
费量的变动有着某种联系，换句话说，该
沿海地区的国内生产总值、商品存储量
和消费量对该地区外贸行业的用人需求
有一定的影响，但影响的具体的强弱程度
还没有定量的估计。
外贸商品存储量和
消费量发生变化，会导致沿海的外贸单位
进行人力资源方面的调整，引起外贸单位
增加（或减少）自己的外贸方面的人力资
源，这是对该案例进行统计分析的基础。
课题组在研究过程中，搜集了一系列相关
的指标对应的数据，如表１所示。
（一）设定相关变量：
因变量是该地区外贸行业人力资源
需求数量（ｙ），自变量是对人力资源数量产
生影响的因素，包括：国内生产总值ｘ１、
商品储存量ｘ２、商品消费量ｘ３、自变量
数量ｐ＝３、样本容量为ｎ＝１１，满足多元回
归条件ｎ＞ｐ。
（二）变量相关性分析
主成分分析方法适用于原始变量（ｘ１、
ｘ２、ｘ３）之间相关性较强的情况，如果原始
变量的数据之间相关性不强，主成分法将
无法进行适当的降维，失去原有的意义。
原始变量的相关系数大于０．３时，主成分
分析的效果比较明显。
所以要对原始变
量进行相关性分析。
上述预测过程涉及大量的计算，如果
采用手工计算，则耗时多，易出错，使用
统计软件可避免这些因素对准确性的影
响。
在本文中，具体的计算过程因为过于
复杂也不再一一列出。
本文的研究主要
使用的是ｓｐｓｓ统计软件，这是一款目前
国内比较常用的统计软件。
人力资源需求预测应用案例分析
■ 刘彬
表１ 某沿海地区经济数据与外贸行业人力资源需求数据统计表
（自变量单位均为亿元，因变量单位为千人）
实务
CHINESE TALENTS 2008.5
6
各变量数据如表１所示，用统计软件进行相关性分析，输出结果显示：ｘ１和ｘ３之间的相关系数为０．９９７，ｘ２和ｘ３之间的相关系数为０．０３６，ｘ１和ｘ２之间的相关系数为０．０２６，ｘ１和ｘ３之间有很强的相关性，满足使用主成分法的前提条件。
（三）主成分分析
运用统计软件对表１的数据进行主成分分析，得到了主成分（ａ、ｂ）与原始变量（ｘ１、ｘ２、ｘ３）的函数关系：
ａ＝０．９９９ｘ１＋０．０６２ｘ２＋０．９９９ｘ３； ｂ＝－０．０３６ｘ１＋０．９９８ｘ２－０．０２６ｘ３
由此数据推导出一组新的数据，如表２所示
可以得出由主成分（ａ、ｂ）作为自变量的方程
Ｙ＝－９．０３＋０．１０６ａ＋０．６０７ｂ
（四）模型方程的显著性和自相关性检验
对得到的方程Ｙ＝－９．０３＋０．１０６ａ＋ ０．６０７ｂ进行显著性检验和自相关性检验（由统计软件进行）。
显著性检验的目的是检验出模型方程的因变量（人力资源需求量）和自变量（国内生产总值、商品总储存量、商品总消费量）是否有显著的相关关系。
从输出结果可以看出，由主成分组成的自变量与因变量（人力资源需求量）有显著关系，如果用来进行预测的话准确率比较高。
自相关性指模型方程中不同时间的变量的误差项之间有相关关系，换句话说，就是一个变量的不同时段的两个数值之间具有某种关联性。
它产生的原因可能是由于经济社会指标等变量具有一定的滞后影响，如人力资源需求量、国内生产总值、商品消费量、商品存储量等指标，前期的状况会对后期的状况产生必然的影响，在整个时间序列中产生出具有一定规律的波动。
如果这个波动出现将违反回归分析的基本假设，它将导致前面进行的显著性检验失效，造成我们的模型方程反映的是虚假的回归关系。
从输出结果可以推导出一个变量不同时段的两个样本的数值之间不具有关联性，该模型不具自相关性。
（五）进行预测
经过前面的各种检验，模型被验证为是可靠的，我们将使用它来预测该地区的２００８、２００９、２０１０年三年的外贸行业人力资源需求情况。
使用９５％的置信区间来预测２００８年、２００９年、２０１０年的人
力资源需求的可能范围。
我们先要将主成分方程变为原始变量方程的形式：
ｙ＝－９．０３＋０．１０６ａ＋０．６０７ｂ
＝－９．０３＋０．１０６＊（０．９９９ｘ１＋０．０６２ｘ２＋ ０．９９９ｘ３）＋０．６０７＊（－０．０３６ｘ１＋０．９９８ｘ２－０．０２６ｘ３）
＝－９．０３＋０．１０６＊０．９９９ｘ１＋０．１０６＊０．０６２ ｘ２ ＋０．１０６＊０．９９９ｘ３－０．６０７＊０．０３６ｘ１＋ ０．６０７＊０．９９８ｘ２－０．６０７＊０．０２６ｘ３
＝－９．０３＋０．０８４ｘ１＋０．６１２ｘ２＋０．０９ｘ３预测结果及误差如表３所示：由最后得出的表３可以看出，从１９９７年到２００７年这１１年来，人力资源需求量的预测值一直围绕当年实际的人力资源需要量（ｙ）上下波动。
同时，表３还给出了预测值的上限和下限，１９９７年到２００７年这１１年的预测值刚好就在预测值上限和预测值下限之间，表明本文用主成分回归方法得出的模型方程的预测比较准确。
２００８、２００９、２０１０年这３年的预测值也将在这３年的预测值上下限之间围绕预测值波动。
（作者单位：中国人事科学研究院）
表３ 回归预测结果表
实务
表２ 主成分对应数据表。