人力资源统计分析
人力资源统计分析
人力资源统计分析人力资源统计分析为题人力资源管理是企业管理中非常重要的一环,通过对人力资源的统计分析,能够有效地帮助企业了解员工的情况和企业的人力资源情况,进而制定相应的人力资源策略和决策。
本文将探讨人力资源统计分析的意义、内容以及如何进行有效的统计分析。
一、人力资源统计分析的意义1.了解人力资源情况:通过对员工数量、职位分布、薪资比例等方面的统计,可以全面了解企业的人力资源情况,包括招聘情况、员工构成、离职率等,从而帮助企业更好地进行人力资源管理和规划。
2.制定招聘和培训策略:通过人力资源统计分析,企业可以识别哪些部门或职位的员工短缺,进而制定相应的招聘策略;同时,还可以通过对员工培训情况的统计,发现培训需求和不足之处,为制定培训计划提供指导。
3.评估员工绩效:人力资源统计分析可以通过对员工绩效的评估,为企业提供员工绩效分布状况、高绩效员工和低绩效员工的比例等信息,以便进行奖励和改进。
4.优化员工福利待遇:通过对员工薪资、福利待遇的统计分析,可以了解员工对福利待遇的满意度,进而调整和优化员工的福利政策,提高员工的工作满意度和忠诚度。
二、人力资源统计分析的内容1.员工数量统计:包括全职员工、兼职员工、实习生等不同类型员工的数量统计,以及男女性别、年龄分布等方面的统计。
2.职位分布统计:统计不同职位的员工数量,了解各个职级、职位的分布情况,包括管理层、中层管理、一线员工等。
3.薪资比例统计:对不同职位的薪资进行统计分析,了解薪资结构和比例,发现薪资不合理的情况。
4.培训情况统计:对员工培训的种类、次数、参与率等进行统计,了解企业培训的效果和员工的培训需求。
5.绩效评估统计:通过对员工绩效的评估,统计高绩效员工和低绩效员工的比例,帮助企业进行奖励和绩效激励。
6.离职率统计:统计员工的离职率,了解员工流失情况,并分析离职原因,为减少员工流失提供参考。
三、如何进行有效的统计分析1.明确统计目标:在进行人力资源统计分析之前,需要明确统计的目标和需要收集的数据内容,避免无效的统计和数据冗余。
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。
人力资源数据分析
人力资源数据分析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。
通过对员工数据的系统收集、整理和分析,企业可以更好地了解和管理人力资源,从而提高运营效率和员工满意度。
本文将探讨人力资源数据分析的重要性,并介绍一些常见的数据分析方法和应用案例。
一、人力资源数据分析的重要性1.1 指导招聘与招聘策略优化通过分析过去的招聘数据和员工流失数据,企业可以评估各渠道的招聘效果,优化招聘策略。
数据分析还可以帮助企业发现人才短缺的领域,并制定相应的培训计划或引进计划,以满足组织的人力资源需求。
1.2 优化薪酬福利体系通过分析员工的绩效数据和薪酬福利数据,企业可以评估薪酬福利体系的公平性和竞争力。
数据分析还可以帮助企业确定绩效奖金和激励方案的设置,以激励员工的工作动力和业绩表现。
1.3 预测员工流失风险通过对员工的离职数据和相关因素的分析,企业可以预测员工流失的风险。
数据分析还可以帮助企业了解员工流失的原因,从而采取措施提高员工的工作满意度和留任率。
1.4 优化培训与发展计划通过对员工培训记录和晋升数据的分析,企业可以评估培训计划和发展计划的有效性。
数据分析还可以帮助企业发现员工的学习需求和潜力,为员工提供个性化的培训和发展机会。
二、人力资源数据分析方法2.1 描述性统计分析描述性统计分析是一种常用的数据分析方法,通过对数据的集中趋势、离散程度、分布形态等进行统计描述,帮助企业了解和描述人力资源数据的基本情况。
2.2 相关性分析相关性分析可以帮助企业发现不同变量之间的关系,如员工绩效与薪酬福利的关系、培训投入与员工流失率的关系等。
通过相关性分析,企业可以探索人力资源管理中的关键影响因素,为决策提供依据。
2.3 预测模型建立通过建立预测模型,企业可以预测未来员工流失率、招聘需求等关键指标。
常用的预测模型包括线性回归、时间序列分析等,企业可以根据自身情况选择合适的模型进行建模和预测。
三、人力资源数据分析应用案例3.1 招聘渠道优化某公司通过对不同招聘渠道的招聘效果进行数据分析,发现社交媒体渠道的招聘效果最佳,因此调整招聘策略,增加对社交媒体的投入,取得了良好的招聘效果。
人力资源统计分析
人力资源统计分析人力资源统计分析的重要性人力资源统计分析是企业管理中一个至关重要的环节,它可以帮助企业了解员工情况、发现问题并采取相应的措施。
通过人力资源统计分析,企业能够实现人力资源的合理配置,从而提高组织的绩效和竞争力。
一、概述人力资源统计分析是指根据企业的人力资源情况进行数据收集和分析,以得出有关人力资源的相关信息和趋势。
这些统计数据可以包括员工的数量、性别、年龄、学历、工作年限等信息。
通过对这些数据进行分析,企业可以了解员工的整体情况和变化趋势,从而有针对性地制定和优化人力资源策略。
二、重要意义1.发现人力资源问题人力资源统计分析可以帮助企业及时发现存在的人力资源问题。
例如,统计分析显示某一部门的员工流失率较高,那么企业就可以针对该部门采取相应的措施,如改善工作环境、提高员工福利待遇等,以减少员工流失。
此外,统计分析还可以发现员工的短板和潜力,从而有针对性地进行培训和发展。
2.优化人力资源配置通过人力资源统计分析,企业可以实现人力资源的合理配置。
企业可以根据员工的数量、岗位需求、技能等因素,来制定人力资源规划和员工招聘计划。
这样可以确保企业在各个岗位上都有合适的员工,并且可以有效地利用人力资源,提高组织的绩效和效益。
三、统计分析方法1.定量分析法定量分析法是指对人力资源数据进行量化处理,通过相应的统计方法,得出具体的数据指标和趋势。
例如,可以通过计算员工的流失率、培训率、晋升率等指标,来评估企业的人力资源状况。
这样可以为企业的决策提供科学依据。
2.质性分析法质性分析法是指对人力资源数据进行质性评估和分析,主要是通过访谈、调查等方式获取员工的意见和需求,从而得出相关的结论和建议。
例如,可以通过员工满意度调查来了解员工对企业的评价,再根据调查结果制定相应的改善措施。
四、案例分析某企业通过人力资源统计分析,发现技术部的员工流失率较高,导致技术水平不稳定,影响了产品的质量和市场竞争力。
经过进一步分析,发现员工流失的主要原因是部门内部的协作氛围不好,导致员工工作不愉快。
人力资源分析报告最全
人力资源分析报告最全一、国内人力资源现状分析1.人力资源总体供需状况:人力资源的供需状况直接关系到经济的发展和企业的竞争力。
根据统计数据显示,目前我国人力资源总体供应较为充足,但在一些行业和地区存在供需失衡的情况。
2.劳动力结构分析:我国劳动力结构呈现出年轻化和高学历化的特点,但在一些行业和地区仍存在劳动力老龄化和教育结构不平衡的问题。
3.人力资源市场分析:人力资源市场是人力资源供求的重要平台。
目前,我国人力资源市场规模庞大,但存在着信息不对称和匹配度不高的问题,需要加强市场监管和信息化建设。
二、企业人力资源现状分析1.人力资源规模和结构状况:企业的人力资源规模和结构状况直接影响着企业的运营效果和竞争力。
通过对企业的组织结构、人员编制、人才结构等进行分析,可以评估企业的人力资源状况。
2.人力资源管理情况:人力资源管理是企业保持竞争力的重要手段。
通过对企业的招聘、培训、绩效考核、薪酬福利等方面的情况进行分析,可以评估企业的人力资源管理水平。
3.人力资源发展趋势:人力资源发展趋势是企业未来人力资源规划的依据。
通过对企业的人才引进、员工自我提升、组织文化建设等方面的情况进行分析,可以为企业制定合理的人力资源发展战略提供参考。
三、人力资源发展对策分析1.提高人力资源供给质量:加强教育培训,提高劳动者的综合素质和技能水平;推动职业教育与市场需求的对接,提高人才供给的质量和效益。
2.加强人力资源市场建设:加强市场监管,推动公平竞争;提升人力资源服务的质量和效率,为企业提供更好的人才支持。
3.改善企业人力资源管理体系:建立科学的人力资源管理制度和流程,完善人员选拔、培训、激励机制,提高员工的满意度和忠诚度。
4.强化企业人力资源规划能力:开展人力资源预测和需求分析,制定人力资源发展策略;加强组织结构的调整和优化,提高企业的灵活性和适应能力。
总结:人力资源是企业发展的重要资源,对于国家经济发展也起着重要的支撑作用。
人力资源大数据分析报告指标
人力资源大数据分析报告指标一、员工基本信息指标1、员工数量这是最基础的指标之一,包括总员工数、不同部门的员工数、全职与兼职员工数等。
通过对员工数量的统计和分析,可以了解企业的规模和人员构成。
2、员工年龄分布了解员工的年龄结构有助于评估企业的活力和创新能力。
例如,年轻员工较多的企业可能更具创新精神,而年龄较大的员工比例较高则可能意味着企业拥有丰富的经验。
3、员工性别比例性别比例的平衡对于营造多元化和包容性的工作环境至关重要。
它也可能影响到某些岗位的工作效率和团队协作。
4、员工学历层次员工的学历水平反映了企业的知识储备和人才素质。
高学历员工比例较高的企业在某些知识密集型领域可能更具优势。
二、招聘与离职指标1、招聘渠道效果分析不同招聘渠道(如招聘网站、校园招聘、内部推荐等)带来的候选人数量、质量和最终的入职率,以评估各渠道的效率和成本效益。
2、招聘周期从发布职位到员工入职的时间长度。
过长的招聘周期可能导致职位空缺时间增加,影响业务开展,而太短的周期可能无法充分筛选合适的人才。
3、离职率离职率是衡量企业员工流失情况的重要指标。
过高的离职率可能暗示企业存在管理问题、薪酬福利不合理或工作环境不佳等。
4、离职原因分析通过对离职员工的访谈或调查,了解他们离开的具体原因,如薪酬待遇、职业发展、工作压力等,以便企业采取针对性的改进措施。
三、员工绩效指标1、绩效评估得分对员工工作表现的量化评估结果,可以按部门、岗位等维度进行分析,以发现绩效优秀和有待提升的员工群体。
2、绩效等级分布将绩效评估结果划分为不同的等级(如优秀、良好、合格、不合格),并统计各等级的人数比例,了解企业整体的绩效水平。
3、绩效提升率比较不同时间段内员工绩效的提升情况,反映企业培训和绩效管理措施的效果。
4、关键绩效指标(KPI)达成率针对特定岗位或业务设定的关键绩效指标,如销售额、客户满意度等,计算其达成率,评估员工对业务目标的贡献。
四、薪酬福利指标1、平均薪酬水平包括企业整体的平均薪酬、不同部门和岗位的平均薪酬,与同行业进行对比,评估企业薪酬的竞争力。
如何进行人力资源数据统计与分析
如何进行人力资源数据统计与分析人力资源数据统计与分析是一个重要的管理工具,它可以帮助企业更好地了解和利用人力资源的情况,以便做出科学决策。
下面将详细介绍如何进行人力资源数据统计与分析的步骤。
一、数据收集1.明确需要收集的数据内容:根据企业的需求和目标,确定需要收集的人力资源数据内容,如员工基本信息、薪资福利、职位信息、离职情况等。
2.收集数据的方式:可以通过员工调查问卷、人力资源管理系统、业务系统等多种途径进行数据收集。
同时,还可以结合内外部数据,如市场竞争对手的薪资情况、行业平均员工离职率等。
3.确保数据的准确性和完整性:设计合理的调查问卷,对数据进行常规的验证和核实,确保数据的准确性和完整性。
二、数据整理与清洗1.数据整理:对收集到的数据进行分类、排序和整理,使其便于后续的分析和使用。
2.数据清洗:识别和处理异常数据,如重复数据、错误数据等,确保数据的质量。
三、数据分析1.制定分析目标:根据企业的需求和目标,确定需要进行的统计与分析,如员工流动情况、薪酬差异、培训效果等。
2.选择合适的统计工具:根据分析目标选择合适的统计工具,如Excel、SPSS 等。
3.进行数据分析:根据具体的分析目标,运用适当的统计方法和技巧进行数据分析,如描述性统计、回归分析、聚类分析等。
4.解读和总结数据分析结果:根据数据分析结果,提取关键信息,解读分析结果,并进行总结和归纳。
四、数据报告与可视化1.编写数据报告:根据数据分析结果,编写相应的数据报告,包括数据情况、分析结论、问题和建议等。
2.可视化呈现:借助图表、图形等可视化工具,将数据分析结果以直观的方式展示出来,使其更易于理解和传达。
五、决策与优化1.基于数据分析结果,进行决策:根据数据分析结果提供的信息,制定相应的人力资源管理策略和决策,如调整薪酬政策、优化绩效考核制度等。
2.持续优化人力资源管理:通过定期进行数据统计与分析,不断优化人力资源管理过程,提高企业的竞争力。
人力资源统计分析表
人力资源统计分析表人力资源是一个组织中不可或缺的重要资源,对于企业的运营和发展起到至关重要的作用。
为了更好地了解和利用人力资源,各种统计分析工具和报表应运而生。
本文将从人力资源统计分析表的类型、应用场景、编制方法和价值等方面进行探讨。
首先,我们来了解一下人力资源统计分析表的类型。
根据不同的需求和目的,人力资源统计分析表可以分为招聘统计分析表、培训统计分析表、绩效统计分析表、离职统计分析表等。
招聘统计分析表主要用于分析企业的招聘工作情况,包括招聘岗位、应聘人数、录取人数、录取率等信息。
培训统计分析表用于评估企业的员工培训情况,包括培训项目、培训时间、参与人数、培训成果等。
绩效统计分析表则用于衡量员工的绩效表现,包括绩效考核指标、得分情况、绩效排名等。
离职统计分析表则用于分析员工的离职情况,包括离职原因、离职率、离职时间等。
其次,人力资源统计分析表在实际应用中起到了重要的作用。
首先,它可以帮助企业了解人才的供需状况,及时调整招聘策略。
通过招聘统计分析表,企业可以了解到应聘人数与录取人数之间的比例,进而判断市场上相关岗位的竞争激烈程度。
其次,人力资源统计分析表还可以辅助企业评估培训成果和绩效表现。
通过培训统计分析表,企业可以了解到员工参与培训项目的情况,以及培训后的绩效改善程度,从而进行针对性的培训计划。
再次,离职统计分析表可以帮助企业了解员工离职的原因和趋势,从而采取相应的措施,避免员工离职率过高对企业运营造成的不利影响。
然后,我们来了解一下人力资源统计分析表的编制方法。
首先,需要明确统计的指标和范围。
根据具体的统计需求,确定需要统计的内容,例如招聘统计分析表中可以统计应聘人数、录取人数、录取率等指标。
其次,需要收集相关的数据。
通过企业的人力资源信息系统、人事档案和各个部门提供的数据,收集所需的统计数据。
然后,进行数据整理和计算。
根据统计指标和范围,对收集到的数据进行整理和计算,得出相应的统计结果。
统计师如何进行人力资源分析和
统计师如何进行人力资源分析和1.引言人力资源分析对于企业的发展和决策至关重要。
作为一名统计师,你需要掌握一些技巧和方法来进行有效的人力资源分析。
本文将介绍统计师如何进行人力资源分析,并提供一些实用的方法和工具。
2.人力资源数据的收集和整理在进行人力资源分析之前,首先需要收集和整理相关的数据。
这些数据可以包括员工的个人信息、薪资福利、绩效考核、培训记录等。
统计师可以通过员工档案、薪酬系统、绩效管理系统等渠道获取这些数据,并进行整理和清洗,以便后续的分析。
3.描述性统计分析描述性统计分析是人力资源分析的基础,用于对人力资源数据进行概括性的分析和描述。
统计师可以使用统计指标如平均数、标准差、频率分布等来对数据进行描述,从而更好地了解人力资源情况。
例如,可以计算员工的平均薪资水平、绩效评分的分布情况等。
4.人力资源需求分析人力资源需求分析是指识别和评估企业未来的人力资源需求。
统计师可以利用历史数据和公司的业务计划来预测未来的人力资源需求。
例如,可以分析过去几年的人员流动情况,预测未来的员工招聘需求;可以分析业务增长趋势,预测未来的培训和发展需求。
5.人力资源供给分析人力资源供给分析是指评估企业当前的人力资源供应情况。
统计师可以对员工的离职率、招聘渠道、员工流动情况等数据进行分析,以了解企业当前的人力资源供给情况。
这有助于企业制定招聘计划、人才储备计划等。
6.人力资源绩效分析人力资源绩效分析是评估企业人力资源管理效果的重要手段。
统计师可以通过分析绩效评分和员工离职率之间的关系,评估企业的绩效评价体系的公正性和准确性。
同时,还可以通过分析绩效评分与薪资水平之间的关系,评估薪酬体系的激励效果。
7.人力资源成本分析人力资源成本是企业最大的成本之一,也是人力资源分析的重要内容之一。
统计师可以通过对员工薪酬、福利、培训等成本进行分析,评估企业的人力资源成本效益。
同时,还可以分析人力资源成本与业绩之间的关系,评估人力资源对企业绩效的贡献。
统计师如何进行人力资源统计和分析
统计师如何进行人力资源统计和分析人力资源统计和分析是组织管理中非常重要的一项工作,它可以提供给管理者有关员工的关键信息,支持决策制定和战略规划。
统计师在这项工作中起到了关键作用,他们需要具备一定的方法和技巧来进行人力资源统计和分析。
本文将介绍统计师在这方面的角色和工作,并提供一些有效的方法。
一、数据收集与整理统计师在进行人力资源统计和分析前,首先需要进行数据收集与整理。
这包括员工的个人信息、入职和离职信息、薪酬和福利信息、绩效考核数据等。
统计师可以通过员工档案、人事管理系统以及定期的数据调查来获得这些信息。
在整理数据时,统计师需要注意确保数据的准确性和完整性,排除重复和错误数据,确保数据的一致性。
二、数据分析与解释在完成数据收集与整理后,统计师需要进行数据分析与解释,以了解现有的人力资源情况和趋势。
统计师可以利用各种统计分析工具,如Excel和SPSS等,对数据进行分类、汇总和计算。
通过数据分析,可以了解员工的人数、构成、性别比例、年龄分布、学历背景等情况。
此外,也可以通过比较不同部门、岗位和职级的员工情况,掌握人力资源的分布和结构。
三、人力资源需求预测在数据分析的基础上,统计师可以帮助组织进行人力资源需求预测。
通过分析员工的流动情况、发展潜力和能力匹配度,统计师可以预测未来的人力资源需求,并提出相应的建议。
例如,如果统计师发现某个部门的员工年龄普遍偏大,可以预测到该部门在未来可能面临退休潮和人才缺口的问题,从而提前采取相应的招聘和开发计划。
四、人力资源绩效评估统计师还可以进行人力资源绩效评估,评估员工的工作表现和业绩水平。
通过分析员工的绩效考核数据、薪酬数据和培训成果,可以评估员工的工作能力和潜力,并为薪酬调整、晋升和培训提供依据。
统计师可以利用统计方法,如平均数、中位数、方差等,对员工的工作业绩进行量化分析,以及找出绩效优秀和绩效差的员工,并制定相应的激励或改进方案。
五、人力资源报告与建议最后,统计师需要编制人力资源统计报告,并提供相关的建议。
人力资源统计分析
人力资源统计分析人力资源统计分析是企业管理中的重要环节之一,通过对人力资源数据的收集和分析,可以为企业决策提供科学依据,优化人力资源配置,提高企业效益。
本文将从人力资源统计分析的概念、方法和技巧三个方面进行探讨。
第一部分:人力资源统计分析的概念人力资源统计分析是指通过对企业员工的数量、结构、流动等相关数据进行收集和整理,进而对人力资源状况进行客观分析和评估的过程。
这些数据可以包括员工的人数、岗位分布、学历结构、性别比例、员工流动情况等。
通过统计分析,可以了解企业的人力资源现状,为企业管理层制定人力资源战略和人才培养计划提供参考依据。
第二部分:人力资源统计分析的方法1. 数据收集:企业可以通过员工档案、人事信息系统等途径收集相关数据。
在收集数据时,要保证数据的准确性和完整性。
2. 数据整理:收集到的数据需要经过整理,例如去除异常值、填充缺失值等,确保数据的可靠性。
3. 数据分析:采用各种统计方法对数据进行分析,例如平均数、标准差、频率分布等。
通过分析,可以揭示数据背后的规律和趋势。
4. 结果展示:将分析结果进行可视化展示,例如制作图表、报告等形式,便于企业管理层理解和运用。
第三部分:人力资源统计分析的技巧1. 设定指标:在进行统计分析时,需要明确要分析的指标,例如人力资源投入产出比、员工流动率等。
指标的选择应与企业战略目标相对应。
2. 合理比较:在进行数据比较时,要考虑到不同因素的影响,例如企业规模、行业特点等。
只有进行了合理比较,才能得出有效的结论。
3. 目标导向:统计分析的目的是为了帮助企业更好地管理人力资源,因此在分析过程中要始终关注与企业发展目标的契合度。
4. 更新迭代:人力资源统计分析是一项长期工作,所以要定期更新数据,及时进行统计分析,跟踪人力资源状况的变化。
总结:人力资源统计分析是企业管理中不可或缺的环节,通过合理运用统计方法和工具,可以为企业提供决策的参考依据,实现人力资源的优化配置和高效管理。
公司人力资源统计分析报告
公司人力资源统计分析报告一个企业的正常运行和人们的努力是成正比的,因此,为了企业尽心尽力是员工的基本操守。
企业中人力资源的分配都是关乎着公司存亡的重要基础,公司想要了解人力资源的基本情况都是通过分析报告实现的,下面就为大家推荐公司人力资源统计分析报告,朋友们可以借鉴。
为协助公司逐步走向规范化、科学化管理,完善管理体制xx年公司人力资源管理与开发在进一步做好人力资源基础性工作的同时,加强定岗定员、人力资源培训与开发、人力资源管理信息化和人力资源管理制度建设,不断开拓人力资源视野,把握人力资源动态。
一、人力资源的状况截止09年12月1日,公司员工总人数383人,其中总公司124人,锦荣商贸城215人,物业公司44人(含航海湾),为保证可分析性,本报告只对总公司人力资源进行分析。
(一)人员结构(二)年龄结构(三)学历结构(四)人员净增长率=(入职人数-离职人数)/年初数=%(五)人员流动率?=当期离职人员数/(期初人员数+期末人员数)/2*100%。
二、人力资源管理基础工作现状以及存在的问题1、领导虽有先进理念,但缺乏对人力资源管理的系统性认识公司领导层缺乏战略性人力资源管理观,尚未将公司人力资源管理与公司战略发展紧密集合起来规划公司人力资源管理功能的完善和发展。
公司领导也没有对人力资源部门提出战略管理要求。
人力资源分析报告。
人力资源管理与公司的发展战略尚处于结合阶段,尚未起到为企业高层战略决策提供依据、充当助手的作用。
公司长期忽视或轻视人力资源管理部门完善、岗位设置、人员配备工作,现有人力资源管理部门和所设岗位及人员配备不足以胜任战略人力资源管理的重任。
2、公司未形成全员参与人力资源管理概念人力资源管理不仅仅是人力资源管理部门的工作,而应该是所有部门主管们的一项日常性工作,但目前中间管理层对此认识不足。
非人力资源管理部门的经理认为人力资源管理非份内之事,认为人力资源管理就是人力资源管理部门的事,错将人力资源管理部门的督导、制度、政策制定工作误作人力资源管理的所有工作。
人事统计分析报告总结常用版
人事统计分析报告总结常用版一、引言本次人事统计分析报告对公司的人力资源数据进行详细统计和分析,从而为公司决策提供准确的数据支持。
本报告的目的是评估公司的人力资源状况,发现问题,并提供相应的建议和措施,以实现公司的战略目标。
二、人力资源总体情况分析1.人员总数根据统计数据显示,截至报告期末,公司的员工总数为XXXX人,与前一个季度相比,人员总数有所增加/减少。
此外,总人数的男女比例为XX:XX,显示出公司在性别平等方面取得了良好的成果。
2.人员分布根据岗位类别统计数据,公司员工主要分布在销售、生产和行政等部门。
其中,销售部门人数最多,生产部门次之,行政部门最少。
此外,公司在分支机构之间的人员分布较为均匀,且人员配备较为合理。
三、人员招聘与离职情况分析1.招聘情况报告期内,公司共招聘了XXX名新员工,其中XX%为校招。
招聘的新员工中,XX%为本科及以上学历,XX%为硕士研究生及以上学历,表明公司在提高人才素质方面取得了一定的进展。
此外,招聘效果的分析显示出公司招聘渠道和策略的合理性,为公司的人力资源供应提供了有效保障。
2.离职情况报告期内,公司有XXX名员工离职,其中XX%为主动离职,XX%为被动离职,XX%为自然流失。
离职员工主要集中在销售和行政等部门,且离职率最高的岗位为XX岗位。
进一步分析发现,离职员工中XX%为年轻员工,XX%为资深员工,显示了公司在员工留存方面仍存在一定的问题。
四、人才培养与绩效评估情况分析1.培训和发展公司在报告期内组织了XXX次培训活动,共投入XX万元用于培训费用。
此外,公司还通过外部培训和内部培训相结合的方式,提高员工的专业素养和综合能力。
培训效果评估显示,大部分员工对培训活动表示满意,并能够有效应用培训内容到实际工作中。
2.绩效评估公司对员工的绩效进行了全面评估,共有XXX名员工通过了绩效考核。
考核结果显示,XX%的员工达到或超过了预期绩效,XX%的员工达到了预期绩效,XX%的员工未能达到预期绩效。
人力资源人员最常用的统计分析公式超详细
人力资源人员常用的统计分析公式人力资源的从业者工作中常用的统计分析公式,笔者简单统计汇总如下: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%----------------------- Page 2-----------------------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----------------------- Page 3-----------------------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/间接人员劳社部发[2008]3 号关于职工全年月平均工作时间和工资折算问题的通知,各省、自治区、直辖市劳动和社会保障厅(局):根据《全国年节及纪念日放假办法》(国务院令第513 号)的规定,全体公民的节日假期由原来的10 天增设为11 天。
人力资源人员常用的统计分析公式
人力资源人员常用的统计分析公式人力资源的从业者工作中常用的统计分析公式,笔者简单统计汇总如下: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%培训出勤率:实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100%。
人力资源数据分析方法
人力资源数据分析方法1. 前言在现代企业管理中,数据分析已经成为人力资源管理的重要手段之一。
通过对人力资源数据的收集和分析,企业能够更好地了解员工的福利、培训需求、绩效表现等方面,从而制定更有效的人力资源策略。
本文将介绍几种常用的人力资源数据分析方法,帮助企业更好地理解和应用人力资源数据。
2. 关键指标分析关键指标分析是人力资源数据分析的基础,通过对一些关键指标的统计和分析,企业能够直观地了解员工绩效、员工满意度、离职率等关键方面的情况。
例如,可以通过统计每个岗位的员工绩效得分,对比不同岗位之间的差异,从而找出弱项并采取相应的改进措施。
此外,还可以通过分析员工满意度的调查结果,了解员工对企业文化、管理制度等方面的评价情况,有针对性地进行改进。
3. 数据挖掘分析数据挖掘分析是一种更加深入和细致的数据分析方法,通过应用统计学和机器学习的技术,挖掘出隐藏在数据中的有价值的信息。
在人力资源管理中,数据挖掘可以应用于员工招聘、绩效评估、培训需求预测等方面。
例如,可以通过分析员工的历史绩效数据和培训记录,建立一个预测模型,帮助企业判断新员工是否适合某个岗位,以及他们在未来的表现可能如何。
数据挖掘分析不仅能提高招聘和绩效评估的准确性,还可以节省企业的时间和成本。
4. 文本分析在大数据时代,企业不仅能够收集和分析结构化的数据,如绩效评估表、员工满意度问卷等,还可以收集和分析非结构化的文本数据,如员工的邮件、内部交流记录等。
通过应用文本分析技术,企业可以从大量的文本数据中提取关键词、情感倾向等信息,了解员工对企业的态度和观点。
例如,可以通过分析员工邮件中的关键词,判断员工在工作中遇到的主要问题和需求,以便进行相应的改进和支持。
5. 可视化分析可视化分析是一种将数据以图形化形式展示的方法,通过图表、图像等形式帮助用户更好地理解和分析数据。
在人力资源数据分析中,可视化分析可以应用于员工流动、绩效评估等方面。
例如,可以通过绘制柱状图或折线图,清晰地展示不同部门或岗位的员工离职率变化趋势,帮助企业发现员工流动的规律和趋势,进而制定相应的留人策略。
人力资源调研分析报告(优秀5篇)
人力资源调研分析报告(优秀5篇)(实用版)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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人力资源数据统计
人力资源数据统计引言概述:人力资源数据统计是指通过收集、整理和分析人力资源相关数据,以获取有关员工、招聘、培训和绩效等方面的信息。
这些数据对于企业的决策制定和战略规划至关重要。
本文将从五个大点出发,详细阐述人力资源数据统计的重要性和应用。
正文内容:1. 人员信息统计1.1 员工基本信息统计:包括员工的姓名、性别、年龄、学历等基本信息,用于了解员工的整体情况和结构。
1.2 员工流动情况统计:包括员工的入职、离职、调动等情况,用于分析员工流动原因和趋势,为人力资源规划提供依据。
1.3 员工绩效评估统计:包括员工的绩效评估结果、得分情况等,用于评估员工的工作表现和激励机制的制定。
2. 招聘数据统计2.1 招聘渠道统计:包括不同招聘渠道的效果评估,如招聘网站、校园招聘、中介机构等,用于优化招聘渠道和提高招聘效率。
2.2 招聘流程统计:包括招聘流程中各个环节的数据统计,如简历筛选、面试通过率、录用比例等,用于优化招聘流程和提高招聘质量。
2.3 招聘成本统计:包括招聘过程中的各项费用统计,如广告费用、中介费用等,用于控制招聘成本和制定合理的招聘预算。
3. 培训数据统计3.1 培训需求统计:通过员工的培训需求调查和反馈,统计不同岗位和部门的培训需求,用于制定个性化的培训计划。
3.2 培训效果统计:通过培训后的评估和反馈,统计培训的效果和影响,用于评估培训的有效性和改进培训方案。
3.3 培训投入统计:包括培训的时间、费用、师资等投入统计,用于控制培训成本和评估培训的投入产出比。
4. 绩效数据统计4.1 绩效目标达成统计:通过统计员工的绩效目标达成情况,评估员工的工作表现和目标管理的有效性。
4.2 绩效评分分布统计:统计员工绩效评分的分布情况,用于评估绩效评分的公平性和准确性。
4.3 绩效奖励统计:统计员工绩效奖励的发放情况,用于评估绩效奖励制度的公正性和激励效果。
5. 数据分析与决策5.1 数据分析工具与技术:介绍人力资源数据分析常用的工具和技术,如Excel、SPSS等,用于提高数据分析的效率和准确性。
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。
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现代人力资源统计分析(一)(讲课提纲之一统计分析)统计分析是指根据统计研究的目的,运用各种统计指标和统计分析方法,对经过加工整理的统计资料进行分析研究,认识客观现象的状态,揭示其本质及其规律性,预测其前景,并据以提出解决问题的对策措施。
统计分析把数据、情况、问题、建议等融为一体,既有定量分析,又有定性分析,比一般的统计数据更集中、更系统、更鲜明地反映客观实际,又便于人们阅读、理解和利用,是充分展示各种统计成果的重要形式。
由于统计分析可以综合表现和传播多种信息,因而统计部门主要是通过分析报告给领导当参谋,向社会公众传递统计信息,领导部门和社会公众也往往通过统计分析报告来评价统计工作水平,增进对统计工作的了解和认识,并运用统计来研究问题和指导工作,通过统计来了解社会经济信息。
因此统计分析在宏观决策、经济管理和社会经济生活中都具有十分重要的意义。
一、统计分析的特点和知识的积累(一)统计分析的特点1、用统计数据说话。
2、理论及实践要相结合,定量分析及定性分析相结合。
3、统计分析的对象具有综合性。
4、统计分析的范围具有广泛性。
从统计分析涉及问题的广泛程度来看,有综合分析和专题分析;从所分析总体范围的不同来看,有宏观经济分析和微观经济分析;从一般认识的角度来看,有状态分析、规律分析和前景分析。
统计分析及经济分析、财务分析、企业经营状况分析以及其他各种分析研究活动有着密切的联系。
值得一提的是,由于统计分析中的进度分析有不同于其他分析的特殊目的,所以其在分析问题的方法、阐明问题的重点上,还必须具有“新”和“快”的特点。
(二)统计分析知识的积累在研究复杂的社会经济现象时,要正确把握社会经济运行的趋势,把握政策和时代脉搏,提出科学准确的观点和建议,是需要一定的知识积累的。
1、熟悉统计制度方法、统计指标的经济社会意义和拥有状况。
统计分析是一种实证分析,统计数字是统计分析的主要依据之一。
因此,完整地理解、科学地筛选和准确地运用统计指标十分重要。
2、加强学习。
一要认真学习和掌握党和国家的方针、政策,提高自身政策理论水平。
二要学习经济、社会理论知识,不断学习充电,了解相关的经济、社会学科和专业知识,提高驾驭统计数据的能力。
一篇好的分析报告,首先要有理论支撑。
而且如果我们说某篇统计分析报告写得好,我们一定可以看得到其中的理论痕迹。
三要掌握统计学原理和经济统计学的知识,学会针对不同的分析对象和分析目的熟练运用统计分析方法。
四要学习他人的好的分析方法和分析写作布局。
3、对本地区(企业)本专业的基本情况(历史、现状和未来规划)要有足够的了解。
深入实际,多作调查研究,掌握第一手材料;广泛听取意见,多开一些企业家和基层干部座谈会,多参加一些综合和专业部门的会议,了解和掌握有关的实际情况;注意搜集各方面的材料,要收集统计数据资料、会计资料,还要收集相关的国家政策、法律法规、基层素材、典型资料及其他一些及分析对象相关的专业资料和背景资料,对报刊、杂志和网络上的有关报道和分析材料多加留意。
这些都有助于加深自己对研究对象和相关问题的理解和认识。
4、写作方式的积累。
比如,“综合分析报告”有几种写作方式,“汇报材料”有几种写作方式,“进度统计分析报告”有几种写作方式,都要善于总结。
二、统计分析运用的方法统计分析的方法如同其他科学的研究方法一样,包含哲学方法、一般科学方法和本专业特殊的科学研究方法。
哲学方法就是统计分析必须以唯物主义辨证法作为方法论的指导。
对事物的认识要从简单到复杂,从特殊到一般,从偶然到必然,从现象到本质来认识。
要坚持全面观点、发展观点,从事物的发展变化中观察问题,从事物的相互依存、相互制约中分析问题。
一般科学方法是科学的各个领域普遍适用的方法,逻辑学和数学就是这样的方法。
就统计分析来说,本专业特殊的研究方法就是统计学原理部分中提到的相对数(包括结构、比例、比较、强度、目标完成程度相对指标)、平均数(算术和调和平均数、众数、中位数、几何平均数)、差异系数、分组法、时间数列、统计指数、相关及回归分析等分析方法,以及综合评价、差异评价分析等统计学特有的研究方法。
从应用角度来看,统计分析方法又可分为经验方法和数理统计方法两大类。
经验方法是指及初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法,如对比分析、分组分析、综合指标分析、平衡分析、因素分析等,这类方法简单、实用、约束条件少,因此应用十分广泛。
数理统计方法是以数学理论特别是概率论为基础,通过对现象变动的分析来探究其必然规律,如主成分分析、回归分析和预测、循环波动分析等,这类方法可以提高统计分析的科学性。
(一)简单评价和综合评价1、统计评价的基本概念统计评价是最初步也是最基本的统计分析方法。
所谓统计评价,就是从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低、速度的快慢以及各种关系是否协调。
传统的统计评价方法是简单的数量比较,由于这种方法适应范围广,约束条件少,并且可以简明地对研究对象进行评价,因此,这仍然是一种被广泛采用的了解情况、发现问题、提示矛盾的基本方法。
2、简单评价就是将一项统计指标或指标体系中的各个指标,分别选择时间、空间评价标准,选择计划或规划标准、经验或理论标准,逐一进行评价。
简单比较按指标的不同可分为:利用总量指标进行的规模比较,用以说明规模的大小;利用平均水平进行的一般水平比较,用以说明水平的高低;利用速度指标进行的比较,用以说明速度的快慢;利用结构指标、比例指标、强度指标等进行的比较,用以说明各种关系是否协调。
按比较的方式不同又可分为相对比较和相差比较:相对比较采用相除的方式,用以说明相对增长(或下降)的程度,一般适用于总量指标、平均指标;相差比较采用相减的方式,用以说明评价指标及评价标准之间的绝对差额,相差比较适用于一切指标,特别是速度指标,以及表现各种关系的结构指标、比例指标等,如以百分比表示的速度、结构等指标相减后,称为增速提高或下降(回落)了若干个百分点。
简单评价就是比较分析,是将指标进行对比,计算差异,以便进一步分析和评价所研究地区和行业的发展状况。
具体运用这种方法时,通常是以本期实际指标及上期、上年同期、固定基期的实际指标对比,可以了解指标的发展情况,预计发展变化规律和趋势。
统计学原理中的动态数列,就是指某项指标在不同时期的数值在时间上的发展变动比率。
由于基数不同,分为发展速度(报告期/基期)、增长速度(报告期/基期-1)、平均发展(增长)速度(报告期/基期,然后开几年方)、环比(比上期)发展(增长)速度等。
特别要注意平均增长速度的表述,如2001-2007年,基期年是2000年,计算的是7年平均增速,开7次方。
比较分析还可以及规划(计划)指标对比,计算规划(计划)完成程度;及其他地区同类指标对比,可以找出本地区的优势、差距和不足等。
比较或强度相对指标。
它指在经济活动过程中,两个相互联系的相关指标之间的比率。
它可说明经济效益情况。
如销售(成本)利润率、劳动生产率、人均出口创汇等。
在运用比较分析法时,必须十分强调指标之间的可比性,必须使对比指标之间在时间、范围、内容、项目、计算方法等各方面一致。
如果存在不可比的情况,应进行调整计算,剔除不可比因素影响后,再进行对比。
只有指标可比,比较的结果才有实际意义,才能说明实际问题。
3、综合评价综合评价是评价分析的一种方法,是从简单评价发展而来的,它是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标值,对多个参评单位进行的综合评价。
评价结果不再是具有具体含义的统计指标,而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。
在统计系统进行的工业经济效益综合评价、全面建设小康社会综合评价、社会发展水平综合评价、科技进步统计监测等工作,都是运用综合评价方法的例子。
步骤:(1)确定综合评价指标体系和各指标的权重。
(2)搜集数据并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理,以消除量纲的影响。
相对化处理是最简单、最常用的方法,即先对评价指标确定一个标准值,然后计算各指标值及标准值之比。
(3)对经过消除量纲处理后的指标值(变量值)加权后进行汇总,计算综合评价指数或综合评分值。
(4)根据综合评价指数或综合评分值对参评单位进行排序和评价分析。
(1)确定综合评价指标体系,这是综合评价的基础和依据。
选择统计指标的方法可分为两类,一类是定性方法,常用的效果较好的方法就是专家评判法,它是通过研讨会或征询意见的方式,集各位专家的智力优势和经验来选择指标。
另一类是定量法,常用的是试算法,即通过历史资料的试算来判断指标的重要性、有效性和敏感性,从一批较为类似的指标中删除那些不太重要和不敏感的指标,从而达到简化指标体系,减少工作量的目的。
还有一种定量方法是通过计算相关系数来对指标进行选择,并借助于系统聚类法来实现,在许多统计分析软件中都有这方面的处理程序。
确定综合评价指标体系应遵循以下原则:一是指标体系的设计要紧扣分析评价主题,抓住反映评价对象最基本的方面,抓住主要矛盾和主要方面。
二是要注意指标的全面性和系统性。
全面性是指指标体系的选择尽可能从不同的角度反映评价对象各方面的全貌。
系统性是指各指标之间要具有一定的内在联系,而不是杂乱无章的罗列。
三是简洁有效,指标之间不能有重复的内容,尽可能筛选并删除一些可有可无的指标。
四是要注意指标的敏感性。
指标应能比较敏感地反映评价对象的变化。
有些指标虽然很重要,但多年变化幅度很小,也不能作为理想的评价指标。
五是要注意指标的可行性,指标设置要有利于资料的取得,尽可能选择现成的、常用的统计指标。
(2)搜集数据并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理,以消除量纲的影响。
消除量纲的方法主要有相对化处理、函数化处理(又称功效函数法和功效系数法)和标准化处理三种相对化处理是最简单、最常用的方法,即先对评价指标确定一个标准值,然后计算各指标值(以下用x i 表示)及标准值(以下用x m表示)之比(以下用x i ’表示)。
在计算时还要将“正指标”和“逆指标”区别对待。
正指标是指实际值越大越好,如产值、利润等,大多数统计指标都属于正指标。
但也有一些指标实际值越小越好的指标,如成本、万元产值综合能耗等。
正指标和逆指标要分别按以下方法处理:正指标:x i ’= m ix x 逆指标:x i ’= i m x x标准值可以有多种选择,如计划(规划)数、历史最好水平、上期水平、经验或理论标准等,但需要根据研究目的来确定。
通常也可以用参评单位某一时期(也可以是当期)的平均值或最优值作为标准值。
例如,在1998年修改后的工业经济效益综合评价中,7项指标中的总资产贡献率、流动资产周转率、成本费用利润率和劳动生产率指标的标准值,是在1993—1996年4年平均值的基础上,经过适当调整后确定的。
资本保值增值率、资产负债率和产品销售率,则主要根据符合我国工业经济实际发展应达到的一般合理水平而确定的。