HR数据研究分析
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在当今信息化时代，人力资源管理系统已经成为企业管理中不可或缺的一部分。
随着科技的不断发展，人力资源管理系统也不断升级和完善，为企业提供更加便捷和高效的人力资源管理服务。
在这一过程中，数据分析也变得越来越重要，通过对人力资源管理系统中的数据进行分析研究，可以帮助企业更好地了解员工情况、优化人力资源配置、提升员工绩效等方面。
本文将对人力资源管理系统数据分析进行研究，探讨其在企业管理中的重要性和应用价值。
1. 人力资源管理系统数据分析的重要性人力资源管理系统中包含了大量的员工信息、招聘信息、绩效考核数据等，这些数据对于企业管理具有重要的参考价值。
而通过对这些数据进行分析，可以帮助企业更好地了解员工的情况，发现潜在的问题并加以解决，从而提升整体的管理水平和员工绩效。
人力资源管理系统数据分析可以帮助企业优化人力资源配置。
通过分析员工的离职率、晋升率、流动情况等数据，可以发现人力资源配置存在的问题和瓶颈，从而及时调整和优化人力资源配置，提升企业的整体运营效率。
人力资源管理系统数据分析还可以帮助企业提升员工绩效。
通过对员工的工作绩效、培训情况、晋升机会等数据进行分析，可以为企业提供科学的依据，优化员工的绩效考核体系，提升员工的积极性和工作效率。
人力资源管理系统数据分析在企业管理中具有重要的意义，可以帮助企业更好地了解员工情况、优化人力资源配置、提升员工绩效等方面，为企业的持续发展提供有力的支持。
人力资源管理系统数据分析在企业管理中有着广泛的应用价值，可以在多个方面发挥重要作用。
人力资源管理系统数据分析可以帮助企业进行人才招聘和培养。
通过对招聘信息、员工培训情况等数据进行分析，可以发现招聘和培养的瓶颈和问题，为企业提供科学的依据和决策支持，优化招聘和培训策略，提升人才储备和培养效果。
为了更好地展示人力资源管理系统数据分析的应用效果，下面以某企业的实践案例进行说明。
某企业在近年来不断完善自身的人力资源管理系统，并对其中的员工信息、招聘信息、绩效考核数据等进行了充分的分析研究。
HR数据分析解析
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。
人力资源计划中的数据分析方法
人力资源计划中的数据分析方法在人力资源管理中，数据分析方法是一项至关重要的工具。
它可以帮助HR团队更好地理解和应对员工相关的问题，为企业制定合适的人力资源计划。
本文将介绍人力资源计划中常用的数据分析方法。
一、员工流失率分析员工流失率是指企业员工离职的比率。
通过分析员工离职原因、离职部门、离职时间等数据，可以帮助企业发现潜在的问题，并采取相应措施加以解决。
例如，如果某个部门的员工流失率较高，可以查找原因并改进管理方式；如果某个时间段的员工流失率较高，可以考虑提高薪酬福利或加强培训等措施。
二、员工满意度调查员工满意度调查是通过收集员工的反馈数据，了解员工对企业的满意程度。
调查结果可以帮助企业评估和改进员工福利待遇、工作氛围、职业发展机会等方面。
调查数据分析后，可以发现员工不满意的问题，并及时采取措施进行改进，提升员工的工作满意度和忠诚度。
三、绩效评估分析绩效评估是对员工工作表现进行量化评价，通过分析绩效评估数据，可以了解员工的工作水平、发现绩效优秀和不足的员工。
进一步，可以根据分析结果制定培训计划，提高员工整体绩效水平，同时对绩效优秀员工进行奖励和激励，保持团队的积极性和稳定性。
四、薪酬分析薪酬是员工的重要关注点之一。
通过薪酬数据的分析，可以看出员工的薪酬结构、薪酬水平和薪酬公平性等情况。
同时，可以与市场薪酬进行对比分析，了解企业薪酬体系的竞争力，以便制定合理的薪酬政策，吸引和留住优秀的人才。
五、培训需求分析通过数据分析，可以了解员工的培训需求和培训效果。
分析培训需求数据可以帮助企业确定培训的重点和方向，制定针对性的培训计划；而分析培训效果数据可以评估培训的成效，进而调整培训方案和方法，提高培训效果和员工的工作能力。
六、人力资源预测分析人力资源预测是根据企业的战略目标和发展需求，通过数据分析预测未来的人力资源需求和布局。
通过人力资源预测分析，可以帮助企业合理配置人力资源，避免人力紧张或浪费的现象，提高企业的运营效率和竞争力。
9种常见的HR数据分析方法
9种常见的HR数据分析方法1 对比分析一个数据本身是没有任何意义的，只有在把它和其他数据放在某个场景下做对比，我们才能真正发现它的意义。
我以前在汽车行业，公司每年的销售增长率在20%上下。
这个增速到底高还是低？跟互联网行业的发展相比当然是偏低，但是如果你考虑到我们公司所在行业年增长率也就10~15%，那20%就是一个相当不错的成绩了。
再举个例，现在接近年底了，负责薪酬的HR都在做自己公司下一年工资增长幅度的预测，这个时候你也需要把自己的数据去和行业相对比，而不是单看自己公司期望比例，这样才知道自己处于市场的什么地位。
一般来说，对比有两种，一种是时间上的，另一种是空间上的。
时间上的对比又分两种：本月的数据和上月相比，叫环比；本月的数据与去年同期相比，叫同比。
空间上的对比也分两种，一种是和外部比较，一种是内部部门之间互相比较，拿自己公司离职率去和行业离职率做对比，属于前者；各部门之间的离职率对比，属于后者。
当手上有了数据，首先想到的能够拿它去和哪些数据做对比。
正是在这种不断的反复对比之下，数据才会凸显出自己所蕴藏的意义。
2 细分分析做数据分析的目的是为了透过现象看本质，并进一步提出问题的解决方案。
细分分析帮助我们把数据分解到颗粒度更小的维度，从而更容易看清事情的本质。
假如公司的年离职率达到了10%，超过行业5个百分点。
现在想分析这10%的高离职率究竟是如何造成的，我们可以将数据进行各种细分，细分维度可以包括离职原因、绩效、司龄、年龄、部门、薪酬、级别、籍贯，等等。
再举个例，在招聘中，我们经常需要分析招聘工作的效率。
我们可以根据候选人的数据来划分为渠道、费用、年龄、学历、周期等等不同维度进行细分。
有一家处于快速成长期的公司，每年有大量的招聘。
为了确保招聘流程的高效，HR把招聘流程分解为10个关键节点，然后依次统计每个候选人在各节点之间所花费的时间，从而可以迅速发现流程中的症结，便于及时采取行动，提高效率。
人力资源数据分析与的方法
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。
做HR应该做哪些数据分析
分享53个HR必备的数据分析指标，拿来即用！人力资源数据分析指标体系可以从大方向上分为3个层次：•人力资本能力层面•人力资源运作层面•人力资源效率层面01 人力资本能力层面这一层面的指标主要包括与人力资本能力相关的人力资源数量、学历、流动性、年龄、职称等方面的指标。
•人力资源结构指标1.月平均人数=报告期内每天实有人数÷报告期月日数或=（月初人数+月末人数）÷22.季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷33.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）÷44.流动率=（报告期内流入人数+流出人数）÷报告期内员工平均人数5.净流动率=（补充人数÷统计期平均人数）*100%6.离职率=离职总人数÷统计期平均人数*100%7.新进率=（新进人数÷统计期平均人数）*100%8.内部变动率=（单位内部岗位调整人数+集团内部调动人数）÷报告期内员工平均人数9.人员岗位分布：各岗位人员数量以集团人员信息报表数据为准10.人员平均教育年限=∑每位在岗员工接受学历教育年数÷在岗员工人数11.人员年龄、工龄分析指标：各等级人员数量以集团人员信息报表数据为准。
12.人员职称与技术等级结构分布指标：各等级人员数量以集团人员信息报表数据为准。
02 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，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。
•招聘成本评估指标1.招聘成本=内部成本+外部成本+直接成本2.单位招聘成本=招聘总成本÷录用总人数•录用人员评估指标1.应聘者比率=（应聘人数÷计划招聘人数）*100%2.录用率=（录用人数÷应聘人数）*100%3.招聘完成比率=（录用人数÷计划招聘人数）*100%4.员工到位率=（到职人数÷录用人数）*100%5.同批雇员留存率=同批雇员留存人数÷同批雇员初始人数*100%6.同批雇员跌失率=同批雇员离职人数÷同批雇员初始人数*100%7.同批雇员损失率=1-同批雇员留存率•招聘渠道分布指标1.内部招聘比率=（内部招聘人数÷录用人数）*100%2.外部招聘比率=（外部招聘人数÷录用人数）*100%3.填补岗位空缺时间=填补岗位空缺所花费的总天数•培训指标1.培训人次=N1-x005f+N2+...Nn2.内外部培训人数比例=内部培训人数÷外部培训人数3.依岗位类别计算的受训人员比率=其中一岗位类别受训员工的人数÷接受培训的员工总人数4.培训费用总额=内部培训费用+外出培训费用（=岗前培训费用+岗位培训费用+脱产培训费用）5.人均培训费用=报告期内培训总费用÷报告期内员工平均人数6.培训费用占薪资比=报告期内培训费用÷报告期内工资总额*100%7.内外部培训费用比例=内部培训费用÷外部培训费用8.平均培训满意度=∑报告期内次培训员工的满意度÷报告期内培训人次9.培训测试通过率=通过测试人数÷参加培训人数我上面这9大公式做了一个数据分析模板，大家可以参考：•绩效管理指标1.绩效工资比例=（绩效工资总额÷工资总额）*100%2.A类员工比例=（绩效考核结果为A的员工数÷员工总数）*100%同样，绩效管理指标所对应的数据分析模板可以参考这个：•薪酬指标1.工资总额=I1+I2+......+In（应发工资）2.人均工资=报告期内工资总额÷报告期内员工平均人数3.知识型员工工资比重=知识型员工工资总额÷所有员工工资总额4.年工资总额增长率=报告年度工资总额÷上年度工资总额*100%-15.年人均工资增长率=报告年度工资总额÷上年度工资总额*100%-16.保险总额=养老保险+失业保险+医疗保险+工伤保险+生育保险+住房公积金（=A1+A2+...+An（实际缴纳的社会保险金额））7.人均保险=报告期内所缴保险总额÷报告期内员工平均人数•劳动关系指标1.劳动合同签订比例=签订劳动合同的人数÷报告期内员工平均人数2.员工投诉比例=员工投诉的数目÷报告期员工内平均人数3.解决争端的平均时间=解决争端所用天数÷争端总数4.职工社会保险参保率=参保人数÷报告期内员工平均人数03 人力资源效率层面指标这一指标是人力资源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。
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。
人事部门常用数据分析
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％8、骨干员工留存率：中高层员工人数÷月初员工人数*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％0、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1、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+临时增补人数）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–当月休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。
公司人力资源部数据分析 版
公司人力资源部数据分析版公司人力资源部数据分析一、背景介绍公司人力资源部是负责管理和优化公司人力资源的部门，其主要职责包括招聘、培训、绩效管理、薪酬福利等。
为了更好地进行人力资源管理，数据分析成为一项重要的工作。
通过对人力资源数据的分析，可以帮助公司了解员工情况、优化招聘流程、改进培训方案、优化绩效管理等，从而提高公司的绩效和效率。
二、数据收集1. 员工基本信息：包括员工姓名、性别、年龄、学历、工作经验等。
2. 招聘数据：包括招聘渠道、招聘岗位、招聘流程等。
3. 培训数据：包括培训类型、培训内容、培训时间、培训效果等。
4. 绩效数据：包括绩效评定标准、绩效评分、绩效排名等。
5. 薪酬福利数据：包括薪资水平、福利待遇、奖金发放等。
三、数据分析内容1. 员工流失率分析：通过对员工离职数据的分析，了解员工流失的原因和趋势，从而采取相应的措施，提高员工的留存率。
2. 招聘效果分析：通过对招聘数据的分析，评估各个招聘渠道的效果，优化招聘流程，提高招聘效率和质量。
3. 培训效果评估：通过对培训数据的分析，评估培训的效果，了解培训对员工绩效的影响，优化培训方案，提高培训效果。
4. 绩效评估与排名分析：通过对绩效数据的分析，评估员工的绩效水平，进行绩效排名，为薪酬分配和晋升提供参考依据。
5. 薪酬福利分析：通过对薪酬福利数据的分析，了解公司的薪酬水平和福利待遇是否具有竞争力，优化薪酬福利政策，提高员工满意度和留存率。
四、数据分析方法1. 描述性统计分析：对数据进行基本的统计描述，包括平均值、中位数、标准差等，以了解数据的分布情况。
2. 相关性分析：通过计算相关系数，了解各个变量之间的相关性，例如员工年龄和绩效评分之间的关系。
3. 回归分析：通过建立回归模型，分析各个变量对某个目标变量的影响程度，例如员工学历和薪资水平的关系。
4. 聚类分析：将员工按照某些特征进行分类，例如根据员工工作经验将员工分为不同的群体，以了解不同群体的员工特点和需求。
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。
人力加数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析在人力资源管理中的应用越来越广泛。
本报告旨在通过对某公司的人力资源数据进行深入分析，揭示公司人力资源现状，为人力资源决策提供数据支持。
报告将从人员结构、绩效分析、招聘成本、员工满意度等方面展开论述。
二、人员结构分析1. 年龄结构分析表1：公司员工年龄分布情况| 年龄段 | 人数 | 占比 || ------ | ---- | ---- || 20岁以下 | 30 | 15% || 20-30岁 | 100 | 50% || 30-40岁 | 70 | 35% || 40岁以上 | 30 | 15% |分析：公司员工以20-30岁年龄段为主，占比达到50%，说明公司年轻化趋势明显。
这有利于公司创新能力的提升，但同时也需要关注员工职业发展问题。
2. 性别结构分析表2：公司员工性别分布情况| 性别 | 人数 | 占比 || ---- | ---- | ---- || 男 | 150 | 75% || 女 | 50 | 25% |分析：公司男性员工占比高达75%，女性员工占比仅为25%，性别比例失衡。
建议公司在招聘过程中，关注性别比例的平衡，促进公司多元化发展。
3. 学历结构分析表3：公司员工学历分布情况| 学历 | 人数 | 占比 || ---- | ---- | ---- || 大专及以下 | 80 | 40% || 本科 | 120 | 60% |分析：公司员工以本科学历为主，占比达到60%，大专及以下学历员工占比40%。
这说明公司整体员工素质较高，有利于提升公司整体竞争力。
三、绩效分析1. 绩效指标分析表4：公司员工绩效指标分析| 绩效指标 | 平均值 | 标准差 || -------- | ------ | ------ || 销售额 | 100万 | 20万 || 完成率 | 90% | 5% || 客户满意度 | 85% | 10% |分析：公司员工销售额平均值为100万，完成率为90%，客户满意度为85%。
人力资源数据分析方法
人力资源数据分析方法人力资源数据分析是指通过收集、整理和分析人力资源相关的数据，以获取有关员工和组织的洞察和信息的过程。
这种分析方法可以帮助企业更好地了解员工和组织的状况，并为人力资源决策提供支持和指导。
本文将重点介绍人力资源数据分析的方法与技巧。
一、数据收集数据收集是人力资源数据分析的第一步，它涉及到获取相关的数据来源。
以下是一些常见的数据收集方法：1.员工档案：人力资源部门通常会维护员工档案，其中包括员工的个人信息、工作经历、培训记录等。
通过分析员工档案，可以了解员工的背景和历史记录。
2.员工调查：通过员工调查问卷可以收集员工对组织文化、福利待遇、工作环境等方面的意见和反馈。
这些调查结果可以提供有关员工满意度和参与度的数据。
3.人力资源信息系统（HRIS）：企业通常会使用HRIS来管理员工数据。
通过HRIS可以获取有关员工的各种信息，如薪酬、绩效、福利等。
这些数据可以用于分析员工的离职率、升职率等。
4.绩效评估：绩效评估是评估员工表现的方法之一。
通过分析绩效评估数据，可以了解员工的绩效状况，并与其他数据进行比较。
二、数据整理与清洗在数据收集之后，需要对数据进行整理与清洗。
这包括以下几个步骤：1.数据整理：将收集到的数据整合到一个统一的数据表中，方便后续的分析和比较。
2.数据清洗：数据清洗是为了修复或删除数据集中的错误、缺失或不一致的数据。
这可以通过使用数据分析工具和技术来实现。
3.数据转换：有时候需要对原始数据进行转换，以便于后续的分析。
例如，将日期格式统一、对数据进行归一化等。
三、数据分析数据分析是人力资源数据分析的核心部分，它包括以下几个方面的分析方法：1.描述性分析：描述性分析是对数据进行总结和描述的过程。
通过统计指标如平均值、中位数、标准差等，可以对人力资源数据进行整体的描绘和概括。
2.关联分析：关联分析是用来寻找不同变量之间的关联关系。
通过关联分析，可以了解员工绩效与薪酬的关系、培训投入与员工满意度之间的关联等。
人力资源数据分析报告人力资源分析报告(3篇)
人力资源数据分析报告人力资源分析报告(3篇)首先，非常感谢___管业公司给我提供了一个非常好的发展平台，也非常感谢___对我的信任，从我个人而言，我非常希望能借助公司为我提供的平台，能够更好的发挥我的强项，为公司的发展做出我自己力所能及的贡献.来到贵公司差不多有20天之余，在这近几天的时间里，我对公司也有了一个大概的了解，特别是在与同事和员工的交谈中，了解了很多有利于我以后工作的相关信息，下面就我目前所了解的情况和我以前的相关经验，对我公司的人力资源情况做出一个分析，以更为下一步的工作制定相关目标提供一个基础性的方向.本报告分为三大部分，第一部分分析___管业公司人力资源现状;第二部分着重分析___管业公司在人力资源管理方面存在的问题及相应的改善措施。
第三部门关于本部门人员重新调整的说明。
对于我个人的分析，公司如果认同，我将根据本汇报，制定我以后的工作计划并分节段进行实施.工作上，我们势必会遇到不喜欢的人。
但如果你是管理者，团队中有你不喜欢的人，又该如何呢?其实，你需要用理智来重新调整管理风格。
有一个事实，就是你不能让所有人都喜欢你，同时，你也不可能喜欢所有的人。
工作上，我们势必就会遇到我们不喜欢的人。
但如果你是管理者，团队中有你不喜欢的人，那么你会如何呢?一个方法是让他们走人，但是如果他们证实了自己的价值，你就需要用理智来调整你的管理风格，你团队的生产力也因此有改变。
最近Richard Feloni分享了8种方法，帮助你甚至和你最讨厌的员工建立一种更好的工作关系。
接受一个事实，你不必和你所有的员工都是朋友。
明白业务和你个人生活的界限，在你和向你汇报的人之间保持一些情感距离是确实有帮助的。
正如斯坦福大学教授Robert Sutton告诉《哈佛商业评论》，从一个绩效的角度，喜欢你所管理的人太多比较少喜欢他们的问题更大。
一些摩擦甚至会让你的团队重新思考它的作用方式。
找到他们为什么让你讨厌是因为他们的交流方式让你发怒吗?他们是过于强势，或者非常不强势?一旦你确定什么让他们如此让你不满，你会明白如何正确地管理他们。
人力资源数据分析-数据分析模型
人力资源数据分析-数据分析模型人力资源数据分析数据分析模型在当今竞争激烈的商业环境中，人力资源管理已经成为企业成功的关键因素之一。
而人力资源数据分析作为一种强大的工具，可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
其中，数据分析模型的应用更是能够帮助企业深入挖掘人力资源数据背后的信息，优化人力资源管理策略，提升企业的竞争力。
一、人力资源数据分析的重要性人力资源数据涵盖了员工的基本信息、工作表现、培训经历、薪酬福利等多个方面。
通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解员工的特点和需求，发现潜在的问题和机会，从而制定更加科学合理的人力资源管理策略。
例如，通过分析员工的离职率数据，企业可以找出导致员工离职的主要原因，如工作压力过大、薪酬待遇不满意、职业发展空间受限等，并采取相应的措施来降低离职率，留住优秀人才。
又如，通过分析员工的绩效数据，企业可以识别出高绩效员工的特征和行为模式，为员工培训和发展提供针对性的指导，提高员工的整体绩效水平。
二、常见的人力资源数据分析模型1、员工离职预测模型员工离职会给企业带来诸多成本和风险，因此预测员工离职的可能性对于企业来说至关重要。
离职预测模型通常基于员工的个人信息、工作经历、绩效表现、工作满意度等数据，运用统计学和机器学习算法，构建预测模型。
通过该模型，企业可以提前识别出可能离职的员工，并采取相应的干预措施，如加强沟通、提供晋升机会、改善工作环境等，以降低离职率。
2、人才招聘模型在招聘过程中，企业需要从众多的求职者中筛选出最合适的人才。
人才招聘模型可以帮助企业根据岗位需求和求职者的特征，评估求职者与岗位的匹配度。
该模型通常考虑求职者的教育背景、工作经验、技能水平、性格特点等因素，并结合企业的招聘标准和历史招聘数据，进行综合评估和预测。
通过人才招聘模型，企业可以提高招聘效率和准确性，降低招聘成本。
3、员工绩效评估模型员工绩效评估是企业人力资源管理的重要环节。
绩效评估模型可以根据员工的工作任务完成情况、工作质量、工作效率、团队合作等方面的表现，对员工的绩效进行客观、公正的评估。
年底了,作为HR可以做哪些数据分析(2024)
引言概述
在年底这个节点，作为HR，数据分析是一个重要的工作。
通过数据分析，HR可以深入了解员工绩效、员工离职情况、招聘效果等关键指标，从而为公司制定合适的人力资源策略和决策提供有力支持。
本文将从五个大点来阐述年底作为HR可以进行的数据分析工作。
正文内容
1.员工绩效分析
1.1绩效评估体系
1.2绩效评估结果分析
1.3高绩效员工激励策略
1.4低绩效员工提升计划
1.5绩效评估与薪酬调整关联分析
2.离职率分析
2.1离职率变化趋势分析
2.2离职原因分析
2.3离职员工满意度调研
2.4留住高绩效员工策略
2.5离职成本分析与对策
3.招聘效果分析
3.1招聘需求与招聘计划分析
3.2招聘渠道效果评估
3.3招聘流程及环节分析
3.4招聘成本效益分析
3.5招聘策略优化建议
4.培训与发展分析
4.1培训需求调查
4.2培训效果评估
4.3培训成本效益分析
4.4员工发展计划制定
4.5培训与职业发展关联分析
5.员工满意度调研
5.1调研问卷设计与实施
5.2员工满意度数据分析
5.3不同维度员工满意度对比分析5.4不满意员工关键问题分析
5.5员工满意度改善措施与效果评估总结
通过对年底作为HR可以进行的数据分析工作的具体阐述，可以明确地了解到，数据分析在人力资源管理中的重要性。
HR可以通过员工绩效分析、离职率分析、招聘效果分析、培训与发展分析以及员工满意度调研等多个角度对企业的人力资源情况进行全面评估与改进。
数据分析的结果可以为公司制定合适的人力资源策略和决策提供有力的支持，实现人力资源的科学化和精细化管理。
人力优化数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，企业对人力资源的需求日益增加。
如何有效优化人力资源，提高企业竞争力，成为企业关注的焦点。
本报告通过对某企业的人力资源数据分析，旨在为企业提供人力优化策略，助力企业实现可持续发展。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源：本报告数据来源于某企业的人力资源管理系统，包括员工基本信息、岗位信息、绩效数据、培训数据等。
2. 分析方法：本报告采用描述性统计分析、相关性分析、回归分析等方法，对人力资源数据进行深入挖掘和分析。
三、数据分析结果1. 员工基本信息分析（1）年龄结构：企业员工年龄主要集中在25-45岁，占比约为70%。
这说明企业员工队伍年轻化，具有较强的活力。
（2）学历结构：企业员工学历以本科为主，占比约为60%，其次为大专，占比约为30%。
这表明企业员工整体素质较高。
（3）性别比例：企业男女比例较为均衡，男性占比约为50%，女性占比约为50%。
2. 岗位信息分析（1）岗位类型：企业岗位类型较为丰富，包括管理岗位、技术岗位、操作岗位等。
其中，管理岗位占比约为30%，技术岗位占比约为40%，操作岗位占比约为30%。
（2）岗位分布：企业岗位分布较为均衡，各岗位人数占比相近。
3. 绩效数据分析（1）绩效评分：企业员工绩效评分整体较高，平均分为80分。
其中，优秀员工占比约为20%，良好员工占比约为60%，合格员工占比约为20%。
（2）绩效与岗位相关性：通过对绩效与岗位的相关性分析，发现绩效与岗位之间存在显著的正相关关系，即岗位级别越高，绩效评分越高。
4. 培训数据分析（1）培训参与率：企业员工培训参与率较高，平均参与率约为90%。
（2）培训效果：通过对培训效果的评估，发现培训对员工绩效提升具有显著作用。
四、人力优化策略1. 优化招聘策略（1）精准招聘：根据企业发展战略和岗位需求，制定精准的招聘计划，提高招聘效率。
（2）拓宽招聘渠道：充分利用线上线下招聘渠道，扩大招聘范围，提高招聘质量。
人力数据分析报告
人力数据分析报告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。
人力数据作为企业数据的重要组成部分，对于优化人力资源管理、提高员工绩效和促进企业发展具有至关重要的意义。
本报告将对某公司的人力数据进行深入分析，旨在揭示其人力资源状况的特点、问题和潜在的发展趋势，为企业的战略规划和管理决策提供有力支持。
一、数据来源与收集方法本次分析所使用的数据主要来源于公司的人力资源管理系统，包括员工的基本信息、招聘与离职数据、绩效评估数据、培训记录以及薪酬福利数据等。
数据收集时间范围为过去三年，以确保有足够的样本量和时间跨度来进行有意义的分析。
二、员工基本情况分析（一）员工数量与结构截至报告期，公司共有员工_____人。
从部门分布来看，销售部门人数最多，占总人数的_____%；其次是研发部门，占比为_____%；行政、财务等支持部门的人数相对较少。
从学历结构上看，本科及以上学历的员工占比为_____%，大专学历的员工占比为_____%，高中及以下学历的员工占比为_____%。
（二）员工年龄分布公司员工的年龄主要集中在 25-35 岁之间，占比为_____%；35-45 岁的员工占比为_____%；45 岁以上的员工占比相对较少，仅为_____%。
年轻员工的比例较高，表明公司具有一定的创新活力和发展潜力。
（三）员工性别比例公司的男女员工比例为_____，其中某些部门如研发部门男性员工比例较高，而行政部门女性员工比例相对较高。
三、招聘与离职情况分析（一）招聘情况过去三年，公司共招聘新员工_____人。
招聘渠道主要包括网络招聘、校园招聘和内部推荐。
网络招聘是最主要的招聘渠道，占招聘总数的_____%；校园招聘和内部推荐分别占比_____%和_____%。
招聘的职位主要集中在销售、研发和技术支持等岗位。
（二）离职情况同期，公司的离职员工总数为_____人，离职率为_____%。
离职的主要原因包括个人发展、薪酬待遇和工作压力等。
人力资源数据分析报告
人力资源数据分析报告一、引言人力资源数据分析是当今企业管理中不可或缺的一环，通过对员工数据的收集、整理和分析，可以帮助企业更好地了解员工情况、优化人力资源配置，提高员工绩效和满意度，从而推动企业的持续发展。
本报告旨在通过对公司人力资源数据的深入分析，为企业决策提供有力支持。
二、数据概况1. 数据来源本报告所使用的数据来自公司人力资源部门，包括员工基本信息、薪酬福利、绩效考核、培训发展等方面的数据。
2. 数据范围数据时间跨度为过去一年，涵盖全公司各部门及不同级别员工。
三、员工构成分析1. 性别构成根据数据统计，公司员工男女比例大致相当，其中男性占55%，女性占45%。
2. 年龄分布员工年龄主要集中在25-35岁之间，占比超过60%，年龄结构较为年轻化。
3. 学历情况本公司员工学历以本科为主，占比达到70%，硕士及以上学历占比约20%，高中及以下学历占比约10%。
四、薪酬福利分析1. 平均薪资水平公司整体平均薪资水平为X元/月，各部门薪资水平存在一定差异，其中销售部门薪资最高，行政部门薪资最低。
2. 福利待遇公司提供的福利待遇包括五险一金、带薪年假、节假日福利等，员工满意度较高。
五、绩效考核分析1. 绩效评定标准公司采用KPI指标作为绩效考核标准，包括销售业绩、工作质量、团队合作等方面。
2. 绩效评估结果根据数据显示，公司绩效优秀员工占比约30%，绩效良好员工占比约50%，绩效一般及以下员工占比约20%。
六、培训发展分析1. 培训覆盖率公司每年开展多次培训活动，覆盖全员，培训参与率较高。
2. 培训效果评估经过培训后，员工的业务能力和职业素养得到提升，对个人职业发展有积极影响。
七、人才流失情况分析1. 流失原因员工流失主要原因包括薪酬福利不满足、职业发展空间受限、工作压力过大等。
2. 流失率分析公司整体员工流失率为X%，各部门流失率存在差异，需要重点关注高流失率部门。
八、结论与建议通过对人力资源数据的深入分析，可以得出以下结论： 1. 公司整体人才结构较为稳定，但存在一定的流失问题； 2. 薪酬福利待遇相对较好，但仍需进一步优化； 3. 员工绩效总体较为良好，但个别员工表现有待提升； 4. 培训发展机制有效，但需根据实际情况进行调整和优化。
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
详细描述
根据员工需求制定个性化 的培训计划，提高培训效 果。
绩效管理
详细描述
总结词：通过数据分析，客 观评估员工绩效，激励员工
表现。
01
02
03
制定基于数据的绩效评估标 准，确保评估的公正性和客
观性。
分析员工绩效数据，识别高 绩效员工和低绩效员工。
决策树分析
决策树分析是一种基于树形结构 的分类和回归方法，通过递归地 将数据集分割成更小的子集，来
预测目标变量的结果。
在人力资源数据分析中，决策树 分析可以用于分类和预测员工的
行为、绩效和离职率等。
通过决策树分析，企业可以更好 地理解员工的行为模式和影响因 素，从而制定更有针对性的管理
措施。
聚类分析
人力资源数据分析应用
招聘与选拔
总结词：通过数据分析，优化招聘流程 ，提高选拔准确性。
通过分析面试反馈和评估结果，了解不 同候选人的优势和不足，为选拔提供依 据。
利用数据分析工具对简历进行筛选，快 速识别符合职位要求的候选人。
详细描述
分析招聘渠道的有效性，确定最佳的招 聘渠道组合。
培训与发展
总结Байду номын сангаас：通过数据分析， 了解员工培训需求，优化 培训计划。
人力资源数据分析
汇报人：可编辑 2024-01-02
• 人力资源数据分析概述 • 人力资源数据来源与收集 • 人力资源数据分析方法 • 人力资源数据分析应用 • 人力资源数据分析的挑战与解决方案 • 人力资源数据分析案例研究
01
人力资源数据分析概述
定义与目的
定义
人力资源数据分析是对人力资源数据 进行的收集、整理、分析和解读，以 提供关于人力资源状况、绩效、成本 等方面的信息和洞察。
- 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。
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HR数据分析————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：［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【收集渠道】人力资源部员工花名册【备注】服务未满一年的按员工入职工作月份折算1.4员工增长率【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＝本期新增员工人数/上年同期员工人数*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。
1.5新员工入职人数【定义】是指现有员工人数减去原有企业员工人数。
【说明】该项指标可以帮助企业考虑是否需要对基础职位的设置进行调整。
同时，还与培训需求有较大关联。
1.6新员工转正人数【定义】是指获得转正的员工人数与新员工入职人数的比例。
【说明】对比新员工入职人数和新员工转正人数，可以看出员工招聘的质量。
同时，也可以对培训、薪酬、岗位设置等工作提供指导性数据。
2．员工人数流动指标【定义】是指企业内部由于员工的各种离职与新进所发生的人力资源变动。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.1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）÷报告期内员工平均人数【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。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.2 净人力资源流动率【定义】净人力资源流动率是补充人数除以统计期平均人数。
所谓补充人数是指为补充离职人员所雇佣的人数。
【公式】净流动率= (补充人数÷统计期平均人数)*100%【说明】分析净人力资源流动率时，可与离职率和新进率相比较。
对于一个成长发展的企业，一般净人力资源流动率等于离职率；对于一个紧缩的企业，其净流动率等于新进率；而处于常态下的企业，其净人力资源流动率、新进率、离职率三者相同。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.3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、公司辞退、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。
【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100%【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。
离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。
一般情况下，合理的离职率应低于8％。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.4 非自愿性的员工离职率【定义】当企业解雇员工或终止员工工作时，就发生了非自愿性的员工流失。
其主要表现为：某员工因不能完成本职工作，不能达到绩效标准，或有严重的或故意的错误行为，不再满足运作要求而引起的员工流失。
非自愿性的员工流失不但包括下岗、裁员、辞退等正常形式，而且包括因员工死亡或终生残疾等导致合同失效而引起的非正常形式的员工流失。
【公式】非自愿性的员工离职率＝[（解雇员工人数+因残疾而离岗人数+下岗人数）÷统计期平均人数]×100％【说明】对非自愿性的员工离职数据的分析，有利于辨识员工主要的离职原因，较低的非自愿性员工离职率有利有弊。
我们可以通过非自愿性的员工离职率转换视角，重新审视企业的业绩和生产力问题。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.5自愿性员工离职率【定义】是指自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。
自愿性员工离职率可能受到很多因素的影响，其中包括员工的个人境况、公司的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。
【公式】自愿性的员工离职率＝（自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数）×100％【说明】如果某一企业有较高的自愿性的员工离职率，可能是不健康的企业文化的反映，或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估，以及领导不力也会造成该比率的上升，也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.6关键岗位员工离职率【定义】是指处于关键岗位而自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。
此指标可能受到很多因素的影响，其中包括员工的个人境况、公司的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。
【公式】关键岗位员工离职率＝（关键岗位自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数）×100％【说明】如果某一企业有较高的关键岗位自愿性的员工离职率，可能是不健康的企业文化的反映，或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估，以及领导不力也会造成该比率的上升，也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。
【收集渠道】人力资源部员工花名册2.7内部变动率【定义】是指报告期内部门内部岗位调整、在某公司内部调动的人数同总人数的比例。
【公式】内部变动率＝（部门内部岗位调整人数＋企业/集团内部调动人数）÷报告期内员工平均人数【说明】员工调动人次可以反映组织的相对稳定性，可以使相关单位及时关注调动员工的工作情况【收集渠道】人力资源部员工花名册2.8员工晋升率【定义】是指报告期内实现职位晋升的员工人数同总人数的比例。
【公式】员工晋升率＝（报告期内实现职位晋升的员工人数）÷报告期内员工平均人数。
【说明】进行员工晋升统计可以反映出企业内部提升的情况，为改进员工发展通道，制定员工职业规划提供依据。
【收集渠道】人力资源部员工花名册3.人力资源结构指标所谓人力资源结构分析也就是对企业现有人力资源的调查和审核，只有对企业现有人力资源有充分的了解和有效的运用，人力资源的各项计划才有意义。
3.1人员岗位分布【定义】是指按照特定的岗位划分，报告期末企业（部门）各岗位上实有人员的数量以及所占总人数的比重。
【公式】各岗位人员数量以某公司人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】任何企业的人员都可以分成五大类：管理人员、技术人员、市场人员、生产人员和服务人员（后勤人员），管理人员又包含人力资源管理、财务管理、研发管理、工艺管理、质量管理、生产管理以及其他管理人员；技术人员又包含研发人员、工程人员、中试人员、质检人员、工艺人员，市场人员包括销售人员、营销人员、市场技术支持人员、客服人员；生产人员包括基本生产工人和辅助生产工人；后勤人员指招待员、清洁工、司机等。
通过以每年年终的数据，观察不同类别人员的变化以及同类职群不同级别人员的变化，可以得到组织人才结构性的变化，如，高级专业员工的短缺。
【收集渠道】人力资源部员工花名册【备注】人员类别划分依据企业所处阶段和行业状况进行再规定3.2人员学历分布【定义】是指按照学历划分，报告期末企业（部门）所有在岗员工的最高学历情况统计。
包括各学历层次相应的人数以及相应的比重。
【说明】员工学历是指已经正式获得国家承认的最高毕业文凭学历。
某公司人员学历分为博士、硕士、本科、大专及大专以下五个层次。
【收集渠道】人力资源部员工花名册3.3 人员年龄、工龄分析指标3.3.1人员年龄分布【定义】是指按照年龄区间划分，报告期末企业（部门）实有人员在各年龄阶段相应的人数以及比重。
【说明】（1）年龄区间划分为25岁以下、26岁－35岁、36岁－45岁、45岁以上四个区间。
（2）仅仅对年龄分布进行一维分析，只能看出员工的年龄层次结构。
只有当把年龄分布和其他相关的指标结合起来，才可以从数据中看出问题，例如将年龄分布和学历分布结合，或者将年龄分布和人员职位层次结合，组成一个二维的人员结构分析表，才能从双重指标中所显示的数据中，看出人员结构所折射出的具体情况。
（3）对年龄分布进行分析，可以判断组织人员是否年轻化还是日趋老化，组织人员的稳定性和创造性，组织人员吸收新知识、新技术的能力，组织人员工作的体能负荷和工作职位或职务的性质与年龄大小的可能的匹配要求。
以上四项反应情况，均将影响组织内人员的工作效率和组织效能。
企业的员工理想的年龄分配，应呈三角形金字塔为宜。
顶端代表45岁以上的高龄员工；中间部位次多，代表36岁－45岁的中龄员工；而底部位人数最多，代表20岁－35岁的低龄员工。
【收集渠道】人力资源部员工花名册3.3.2平均年龄【定义】是指报告期末企业（部门）所有在岗员工的年龄的平均值。