HR数据分析报告
【HR规划】人力资源规划及数据分析
也称为“建模法”,即通过相关性分析,找出与员工需求人数相关性最高的一至 两个因素,定位自变量,推导出应变量(员工人数)的方法,适用于总人数的预 测,以及与自变量直接相关的员工人数的预测)
人均效能法
通过对于人均效能(产出)的核算(可以细化群体,如新老员工)以及对于未来 销量或产量的预测,确定所需要的人员数量,适用于销售,生产等部门。
20 29
44 73 35
152 19
16 23
41 67 28
136 14
26 11.2%
19
14
232 100.0% 208(89.6%) 179 (77.2%)
案例分享
G公司的管理岗包括职能及技术中心团队主管,部门经理,以及总监级别高管岗位。对管理岗人 才进行三年(2021-2023年度)的人才需求及供给预测如下:
管理人才供给情况(三年)
7 4
7
3
6
6
8
6
5
2
5 4
4 9
管理人才需求情况(三年)
4
7
8
34
9
3
未来三年公司的管 理岗位人才总体缺 口为34人需要通过 招聘及晋升填补
目前在 拟退休 业绩考 岗管理 或内推 核不合 人员 人员 格人员
主动离 调岗或 在岗管 职人员 外派 理人员
管理岗 新业务 管理岗 位需求 领域管 位需求 人数 理岗 总人数
职能 管理岗
现有人数 73
增加人数 8
预测总量 81
第一季度 2
到岗预期
第二季度 3
第三季度 2
第四季度 1
产品开发中心
137
17
154
5
7
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。
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。
人力资源管理诊断报告及建议
人员流动率
*
注:红线是行业标杆参考值,0~5%为良好,5~8%为中等,8~12%为偏高,12%或以上为极差。
数据分析
01
02
*
四、人力资源绩效现状
目前我还没见到一份完善的绩效管理体系文件,绩效体系是绩效管理的框架、方向。所以我们在做绩效之前首先要确定绩效管理的目的与对象,明确绩效管理的考核原则、方法、运作步骤、结果应用及绩效反馈等内容。
六、人力资源培训与发展现状
培训意识较淡薄
通常制造企业的员工与管理者培训意识都不是特别强,认为繁忙的工作就已经够累了,再加上培训岂不是更累,是徒劳。认为培训一定是非常正规的上课,其实不然,培训是多种方法或工具的结合,一个早会,一个会议,一次训话都是培训,培训要做到随时、随地、随人的培训,只有这样培训才有实际意义。另有些人认为培训只是投入,没有产出,其实培训的收益是需要时间的,是受多种因素作用的,但培训一定是有用的。培训的真正意义在于培训能够提高员工的知识、技能与态度,帮助企业解决员工的多种问题,很多优秀的企业在培训方面做得都非常不错,如联想、海尔,国外的IBM、麦当劳等。
康体组(缺)
人资主管(发展空缺)
行政主管(1)
人力资源经理(1)
培训组(1兼)
网管(1)
*
人力资源部人员配置表
*
三、建立人力资源管理系列制度
人力资源管理制度包括: 1、招聘录用管理制度 2、人事异动管理制度 3、绩效管理制度 4、薪酬管理制度 5、培训管理制度 6、员工关系运作程序 7、内部沟通程序 8、员工手册 9、厂证管理制度 10、其它
七、企业发展较快,没有形成特色文化
*
企业文化在HR中的地位
企业文化
岗位标准、职务规范
人力资源数据分析
人力资源数据分析人力资源(HR)是企业组织中非常重要的一部分,负责管理组织的人力资本。
随着科技的进步和数据的广泛应用,人力资源数据分析变得越来越重要。
人力资源数据分析是指使用统计和分析方法来解释和评估人员管理决策的过程。
本文将讨论人力资源数据分析的概念、方法和应用。
一、人力资源数据分析的概念人力资源数据分析是一种以定量数据为基础的方法,用于评估、解释和预测人员管理决策的结果。
通过收集和分析与员工相关的各种数据,人力资源部门可以了解员工的表现、态度和需求,从而制定更有效的战略和政策。
在过去,人力资源决策主要是基于经验和直觉,但这种方法已经远远不能满足现代企业的需求。
人力资源数据分析能够帮助企业更好地了解员工的需求和行为,为人力资源管理提供科学依据,提高组织绩效。
二、人力资源数据分析的方法1. 数据收集:人力资源数据分析的第一步是收集相关数据。
这些数据可以包括员工的个人信息、培训记录、绩效评估、离职率等等。
数据可以来自人力资源信息系统(HRIS)或其他业务系统。
人力资源部门需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗与处理:收集到的数据可能存在错误和缺失值,需要进行清洗和处理。
清洗数据可以帮助排除异常值和重复数据,使得分析结果更加准确和可靠。
3. 数据分析:在进行数据分析之前,需要确定分析的目标和问题。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计和预测分析。
可以使用统计软件和数据可视化工具来进行数据分析,以便更清晰地展示结果。
4. 结果解释与报告:数据分析的结果需要进行解释和报告,以便人力资源部门和企业管理层理解和采取相应的措施。
报告可以包括图表、表格和文字说明,以便更好地传达分析结果。
三、人力资源数据分析的应用人力资源数据分析在企业管理中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域:1. 招聘与选拔:人力资源数据分析可用于评估招聘与选拔策略的有效性。
通过分析员工的背景和表现数据,人力资源部门可以了解哪种招聘方式效果更好,以及如何更好地选择合适的人才。
HR数据分析--员工绩效指标
HR数据分析--员工绩效指标员工绩效指标是跟踪员工绩效的关键,正确地实施它们是棘手的。
但是,如果做得正确,员工绩效指标将使组织和员工都受益。
我们在下面列出了最重要的指标,并提供了每个指标的一些实际示例。
员工绩效指标多种多样。
我们可以将它们分为四个主要类别。
工作质量指标工作量指标工作效率指标组织绩效指标工作质量–员工绩效指标工作质量指标说明了员工绩效的质量。
最著名的指标是直接经理的主观评估。
1、目标管理构造经理主观评估的一种方法是使用目标管理。
目标管理是一种管理模型,旨在通过将组织目标转化为特定的个人目标来提高组织的绩效。
这些目标通常采用员工和经理设定的目标形式。
员工致力于实现这些目标,并向经理报告他们的进度。
这些目标甚至可以给予一定的权重(许多点)。
成功完成这些目标后,积分将奖励给员工。
反过来,管理人员能够使目标更加明确,并使绩效评估更加由数据驱动。
2、经理的主观评估在大多数公司中,每年两次(年度)绩效评估中都会对绩效进行评估。
对员工的评估有几个标准,其工作质量是最常见的。
这种方案的一种改进就是所谓的9格网格。
9格的网格基于3×3的表格,在表格中评估了员工的绩效和潜力。
绩效高但潜力低的员工非常适合他们目前的职能。
右上角的员工,既在绩效和潜力上都得分很高,通常被指定为迅速晋升组织级别,因为他们可以在阶梯上增加更多的价值。
由9宫格组成的网格是评估员工当前和未来价值的简便方法,并且是继任管理的有用工具。
3、产品缺陷客观地衡量(生产)质量是很棘手的。
更传统的制造业经常看到的一种方法是计算产品缺陷的数量。
缺陷或生产不正确的产品表示工作质量低下,应保持尽可能低的水平。
尽管生产流程的标准化程度提高了该指标几乎没有用,但衡量员工绩效的方法也可以应用于其他领域。
4、工作错误数量输入错误数量可以替代前面提到的产品缺陷。
书面工作中的更正次数或软件代码中的错误数也是如此。
特别是在计算机编程中,单个错误可能会使整个程序停止工作。
人力资源盘点报告(部门)
质量管理中心人力资源盘点报告目录一、盘点的背景与目的二、盘点内容三、盘点情况1.问卷调查2.人员访谈3.档案资料分析四、盘点分析结果1.人员总量与分布2.人员结构3.人员流动4.组织分工5.部门能力和人才梯队建设6.工作饱和度7.组织评价分析五、建议与对策盘点人:日期:__________ 分管领导确认HR分管领导意见总裁意见根据集团公司人力资源盘点的总体方案,按照资料盘点——问卷调查——访谈的流程,我们对质量管理中心总体人力资源情况进行了为期一个月的盘点。
在质量管理中心众多员工的支持下,已基本完成了盘点活动,对质量管理中心人力资源盘点情况提出如下报告:一、盘点目的本次盘点主要目的是通过盘点梳理各部门能力现状;为2012年人力资源规划工作做现状信息收集及分析;及时梳理冗余人员,避免人浮于事的现象,提高组织运作效率及控制人力成本,同时,为完善人力资源管理工作和集团人才梯队建设奠定基础。
二、盘点内容主要针对各部门的组织设置与运行、人员结构与流动、团队成员综合素质和能力评价、职能部门工作饱和度等进行盘点。
其中访谈作为盘点的重点,访谈重点对象为科长(含)及以上主管人员及关键核心人员,访谈以团队综合素质和业务能力梳理及人才梯队建设情况为重点。
三、盘点情况1.问卷调查问卷对象为质量管理中心全体人员(扣除1人提离职,1名10月份新进人员)。
问卷分主管职和非主管职两类,主要是针对员工对个人人力的自我评价、上级对下属岗位、各岗位的工作饱和度、组织运作情况进行了解。
非主管职问卷含3个子问卷,主管职问卷包含4个子问卷,均属半封闭半开放式问卷。
本次共下发52份问卷,回收51份,有效问卷51份,回收率98%,其中总监未提交问卷,其他所有问卷在规定时间内全部提交完成。
对比其他事业部、职能中心的问卷回收情况,质量管理中心的员工对本项工作配合情况与其他中心相反,高层没有提交问卷,但员工配合度很高;也可能该中心总监本段时间较为忙碌,无时间填写本次较为复杂的问卷。
hr工作报告6篇
hr工作报告6篇(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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2024中国HR指数测评报告
2024中国HR指数测评报告一、前言1、报告目的和背景《2024中国HR指数测评报告》旨在全面评估中国人力资源管理的现状和发展趋势,通过收集和分析客观数据,为企业管理者和人力资源专业人员提供有价值的参考信息。
该报告背景源于中国人力资源管理领域的快速发展,以及对企业人力资源优化配置的迫切需求。
为此,我们通过对企业人力资源管理指数的调研和分析,以期为企业的可持续发展提供有力支持。
2、HR指数的概念及意义HR指数,全称人力资源管理指数,是由中国人力资源开发研究会于2013年正式发布的,用于衡量一个国家或地区的人力资源开发与管理水平的人力资本指标。
该指标综合了人力资源开发与管理的政策、法律、法规、实践和理论成果,结合中国实际情况,由12个关键指标组成,包括就业率、工资水平、人力资源开发投入、职工培训率、健康保障、社会保障与福利、人才流动率、人才贡献率、人才资本占总资本比例、企业人力资源部门地位等。
HR指数的意义在于,它提供了一个综合性的指标,可以量化地评估一个国家或地区的人力资源开发与管理的整体水平。
通过比较不同地区或国家的HR指数,我们可以清晰地看到各地人力资源政策的优劣和人力资源实践的差距,为政策制定和改进提供了科学依据。
HR指数也能反映一个国家或地区的企业在人力资源管理方面的重视程度,是衡量企业竞争力的重要指标。
在中国,HR指数测评报告已经成为政府、企业和社会各界关注的重要人力资源报告之一。
通过该报告,我们可以了解中国的人力资源开发与管理的整体水平,看到我们在人力资源政策和实践方面的不足和进步,为未来的发展提供参考。
HR指数测评报告也能帮助我们更好地理解人力资源开发与管理的重要性和价值,推动人力资源开发与管理在中国的进一步发展。
3、报告的研究方法和数据来源本报告采用了综合研究方法,包括文献调研、数据分析、专家访谈等。
首先,我们对国内外相关文献进行了系统性的梳理和评价,了解了HR指数及其测评方法的发展历程和研究成果。
《人力资源数据分析师:HR数据化分析思维与数据建模》随笔
《人力资源数据分析师:HR数据化分析思维与数据建模》阅读札记目录一、内容概括 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)二、人力资源数据化分析概述 (5)2.1 数据化分析的定义与优势 (7)2.2 数据化分析的流程与关键环节 (8)2.3 数据化分析与传统分析的区别与联系 (9)三、数据挖掘与预处理 (10)3.1 数据挖掘的概念与方法 (11)3.2 数据清洗与预处理的技巧 (13)3.3 数据转换与特征工程 (14)四、人力资源数据建模 (16)4.1 模型构建的重要性 (17)4.2 常用数据建模方法介绍 (19)4.3 模型评估与优化策略 (20)五、案例分析 (21)5.1 案例一 (23)5.2 案例二 (24)5.3 案例三 (26)六、数据安全与隐私保护 (28)6.1 数据安全性的重要性 (29)6.2 数据隐私保护法规与标准 (30)6.3 数据安全技术应用 (32)七、未来趋势与挑战 (33)7.1 人工智能在人力资源数据分析中的应用 (34)7.2 数据驱动的人力资源管理变革 (36)7.3 隐私保护与合规性挑战 (38)八、结语 (39)8.1 主要内容回顾 (40)8.2 研究体会与展望 (42)一、内容概括《人力资源数据分析师:HR数据化分析思维与数据建模》一书主要探讨了人力资源领域中的数据分析思维与数据建模方法。
本书内容分为几个主要部分,全面介绍了人力资源数据分析师所需的知识与技能。
书籍介绍了人力资源数据分析的基本概念及其重要性,阐述了在人力资源管理过程中,如何通过数据分析来优化人力资源配置,提高组织效率。
书籍深入讲解了数据化分析思维的培养,包括如何收集、整理、分析和解读人力资源数据,如何将数据分析融入日常工作中,如何通过数据驱动决策,以及如何利用数据分析解决实际问题。
书籍详细介绍了数据建模在人力资源领域的应用,包括数据建模的基本概念、原理和方法,如何构建适合组织的人力资源数据模型,以及如何利用数据模型进行预测和优化。
《中国HR职业发展状况报告》50页
HR各职能分析
HR人数集中在劳动关系、招联网行业中,HRBP方向人数占比最大达到28%,可见该行业的人才工作与业务配合更为紧密;专业服务行业中,招聘(25%)和咨 询(17%)人数高于平均占比,该行业包含很多招聘外包或HR咨询的服务提供商。
HR从业者各职能人数分布占比
60% 50% 40% 30% 20% 8% 10% 14% 20% 42%
2%
4%
7% 2%
培训 薪酬&绩效 招聘 咨询
0%
HRBP
规划
劳动关系
猎头
互联网
高科技
金融
专业服务
制造业
平均
数据来源:LinkedIn人才大数据HR从业者样本 Base:N=~140,000
HR模块外包项目类型分析
“与人沟通、谈判类工作”(35.9%)是HR最常从事的工作类型,其次是文字、统计、报表等具体事务性工作(27.5%)。 其余工作类型分别是:制度设计与维护运行(20.5%)、战略思考与计划(15.8%)。
HR从业者最常从事的工作类型及占比
35.9%
与人沟通、谈判
15.8%
战略思考与计划
0.3%
其他
35%
晋升因素
新兴行业
互联网行业作为相对年轻的行业,HR平均从业年限最短,但HR占总人才 数比例高、就业机会逆势增长。同时HRBP比例最高与业务贴近、升职最 快,对HR而言是个充满机会的行业。
HR整体的跳槽率和新增从业者数量在过去五年中均处于持续下降趋势, 可以感受到HR的就业压力在持续增加。 在较大工作压力和对薪资不满的现状下,多数HR从业者们依然相信HR工 作能够为他们带来技能方面的提升以及职业上的发展,因此更多人选择坚 守在HR领域,寻求自我的职业突破。
人力资源数据分析 HRBar 刘建华
人力资源数据分析刘建华(HRBar人力资源学院)在HR的绩效考核里经常性会看到一些指标,比如招聘的到达率、培训完成率等等,到底人力资源要分析哪些指标,这些指标到底如何设计?01基于运营的人力资源数据分析首先第一个核心点,如果HR在操作人力资源工作的时候没有数据化没有进行量化,那么操作的东西就很难获得认可。
量化是今天所有HR的基础,特别是各位写年度工作计划和总结时,一定要量化很清楚。
第二是到底量化什么指标,很多HR在做半年度分析的时候,部门人员占比,再分析工作人员结构占比、年龄占比,我个人认为这个东西意义并不大,真正来分析的是基于公司运营数据导出来人力资源分析,这个是最有意义的。
人效分析、各个岗位单位产出分析、人力成本分析、牛人占比分析、培训有效性分析,这些都是我认为比较有意义的数据。
02人效分析第一个数据是人效分析,在一个公司里这是最基本的数据,因为人效分析就知道公司目前经营情况,人效的公式比较简单,用公司收入除以人数,每个月加起来除以12个月。
是按照人均收入还是人均毛利来算,我个人认为按收入分析就可以,人效的比值决定了公司里每个人的平均贡献值。
第一种情况,是公司的产值偏低,同样1000人能创造十亿的收入,公司只做了一亿的收入,产值为什么比较低?仔细分析会发现产品比较低端,就是卖不上价格,这样的公司肯定是产品线的产品水平不行。
第二种是人员能力不够,一般公司里人效值偏低的时候,往往是公司初级人员偏多,导致整个公司战斗力不行,产值上不去。
第三种是,有些公司的产品线也赚钱,但做得不太好,原因是公司有一堆不赚钱的业务,所以我个人认为要控制业务数量,按照谷歌的思想就是721,70%做主营业务,20%做成长型业务,10%做新业务,这样的占比就比较健康,所以要控制一个合理的度。
03人力成本分析下一个分析是人力成本的占比,这跟人效比密切相关,往往是一个公司人力成本除以公司财务确认后的收入。
人力成本分析怎么算呢?一般是,人力成本占收入是一个比,还有收入占毛利的比,我认为占20%左右比例合适。
腾讯HR数据分析应用实践—张东超
张东超 2020-04-11
数据应用项目背景
有数据、有需求、有资源
数据应用建设历程
开发某一 系统报表
开发跨多系统 的联合报表
建设整合多系 统的数据仓库
数
M层:数据集市层,按应用分析主题进行数据加工。数据标签体系。
据 仓
DW R层:数据稳定层,标准星型结构,与需求场景解耦
库
I层:帖源设计层,与数据源紧密联动
数据应用建设历程
开发某一 系统报表
开发跨多系统 的联合报表源自建设整合多系 统的数据仓库
开发含多指标的 专题分析报告
开发数据DIY工 具
报表DIY、图表 DIY
报表DIY
数据资产化管理思路
库表
元数据
数据字典
图表DIY
分析DIY
人群一
人群二
数据应用建设历程
开发某一 系统报表
开发跨多系统 的联合报表
管理建议、指引; 智能服务
数据应用建设历程
开发某一 系统报表
开发跨多系统 的联合报表
非结构化数据 仓库
建设整合多系 统的数据仓库
结构化处理(算 法、知识化)
人工数据(线 下数据)
开发含多指标的 专题分析报告
开发数据DIY工 具
数据分析探索
报表DIY、图表 DIY
预测(推测)、预 警
发现潜在的规律 (质量、速度)
非结构化数据 仓库
结构化处理(算 法、知识化)
开发含多指标的 专题分析报告
开发数据DIY工 具
数据分析探索
报表DIY、图表 DIY
预测(推测)、预 警
数据分析与应用功能蓝图
应用
HR门户
TBI工具
人力资源管理专业学情调查分析报告
人力资源管理专业学情调查分析报告人力资源管理专业学情调查分析报告20xx-20xx年,南京信息工程大学商学院人力资源管理专业的学子参与了由中国人民大学人事学院主办的"中国HR职业发展状况追踪调查"项目。
该项目从20xx年至今,已经连续开展六年。
至20xx年,已经有45家高校的人力资源管理专业参与,20xx年的样本量为12987人。
该项目重在研究HR专业学生在校经历和教育等对其职业成长的影响,探究人力资本、社会资本和心理资本与就业结果的相关性,展示HR专业毕业生职业成功的变化及原因。
下面是勤学考试网本文库为大家整理的人力资源管理专业学情调查分析报告。
本篇文章将呈现的是南京信息工程大学人力资源管理专业学生的部分数据分析内容(一),全文分三次发布完。
欢迎大家交流探讨!此次样本采集来自20xx-20xx级南京信息工程大学商学院与滨江学院人力资源管理专业的学生,共385份数据。
年级分布中,大二(42.1%)与大四(40%)学生样本偏多,大一(17.9%),大三学生未参与。
性别比例中,男生比例约占23.9%。
近年来人力资源管理专业一直男女比例稳定在1:3左右。
民族分布中,少数民族占比9.8%,人力资源管理专业一直招收中西部地区少数民族生。
近年来,随着国家人才政策的日益深入实践,促进中西部人才发展、促进返乡就业等,人力资源管理专业的学生承担着协助国家人才发展的重任。
学生将人力资源管理专业作为第一志愿的概率为43.3%。
可见社会对人力资源管理专业的认知有待加强。
事实上,从简单的行政管理到具备完整职能的人力资源管理,到人力资源服务业的发展,再到科技型人力资源管理,融入大数据、人工智能等技术,这个领域已经具备成为一个交叉学科的潜力,包括经济学、管理学、心理学、社会心理学、AI、软件研发等多种知识的复合。
希望更多有志于学习科技与商业复合知识的学子报考人力资源管理专业。
此次参与调研的体育生偏少,占比较实际情况偏低。
人力资源管理专业一直以来对体育特招生敞开欢迎,执着的体育精神是今后职业发展的一个重要竞争力体现。
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[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。
【说明】一般情况,平均年龄与员工知识更新速度和接受新知识的能力成正比。