HR数据分析
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。
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。
人力资源数据分析的方法与应用
人力资源数据分析的方法与应用人力资源是企业发展中非常重要的一个部门,它的工作涉及到员工招聘、培训、福利待遇、绩效考核等多个方面。
而人力资源数据的分析和利用,对企业的发展和决策也具有重要的意义。
本文将从人力资源数据分析的方法、应用和效果等方面进行探讨。
一、人力资源数据分析的方法人力资源数据分析的方法包括数据收集、数据加工和数据可视化等三个方面。
1. 数据收集人力资源数据分析的第一步是收集数据。
数据的来源可以包括企业内部的数据库、HR系统、雇员问卷调查和社交媒体等。
其中,企业内部的数据库和HR系统是最重要的数据来源,这些数据已经收集并存储在系统中,可以通过数据挖掘工具来提取有价值的信息。
而问卷调查和社交媒体等外部数据则需要通过在线工具或调查平台来收集。
2. 数据加工在收集到数据后,就需要进行数据加工,即将数据进行清洗、转换和整合。
数据清洗:清除不存在或不正确的数据,例如重复数据、无效数据和缺失数据等。
数据转换:将数据从不同的格式、样式和程序语言等转换成统一的格式,以便进行数据的整合和分析。
数据整合:将多个数据源的数据进行整合,并建立统一的数据模型和数据体系。
3. 数据可视化数据可视化是将统计数据通过图表、表格、地图等视觉化方式,使人们能够更加直观地理解和理解数据。
通过可视化方法能够更明显的展现大数据,该方法也因此有助于企业决策者快速了解情况和分析可能的趋势。
例如:二、人力资源数据分析的应用人力资源数据分析的应用范围广泛,包括以下几个方面。
1. 人才招聘通过数据分析,企业可以了解到哪些渠道更适合招聘不同背景和技能的人才,继而把招聘成本降低到最低;对于通过招聘来的员工,人力资源部门可以通过分析他们的工作绩效、流失率等指标,进一步调整招聘策略。
2. 员工培训人力资源数据分析可以帮助企业完成有效的员工培训。
通过挖掘员工学习历程中的数据,人力资源部门可以发现影响员工学习效果的因素,并针对性地进行调整。
3. 绩效考核通过数据分析,人力资源部门可以发现目标设定不合理、绩效考核指标不成熟等问题,为员工管理提供科学的指导和辅助。
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。
员工招聘流程的HR数据分析
员工招聘流程的HR数据分析随着企业的发展,员工招聘成为了一个不可避免的过程。
针对这一过程,许多企业开始运用数据分析来优化和改进招聘流程,以提高招聘效率和准确性。
本文将探讨员工招聘流程中的HR数据分析,并分析其在实践中的应用。
一、招聘需求的分析在进行员工招聘时,首先需要进行招聘需求的分析。
这一阶段的数据分析可以帮助企业确定招聘的岗位、数量和所需技能。
通过分析历史招聘数据和业务发展情况,可以预测未来的人员需求,并制定相应的招聘计划。
例如,通过分析过去几年的离职率和流动率,可以预测未来离职的可能性,从而提前进行人才储备。
二、招聘渠道的选择选择合适的招聘渠道对于招聘流程的效果至关重要。
数据分析可以帮助企业评估各种招聘渠道的效果,在不同渠道上发布招聘信息,并跟踪应聘者来源和招聘成本。
通过分析不同渠道的投递率、面试率和录用率等指标,可以确定哪些渠道适合该企业的招聘需求,并针对性地调整招聘策略。
三、简历筛选的优化对于企业而言,面对大量的求职者简历,如何快速、准确地进行筛选成为了一项重要任务。
在这一阶段,数据分析可以帮助企业制定合理的简历筛选标准。
通过分析过去录用员工的背景、经验和表现等因素,可以建立招聘模型,并根据该模型对求职者的简历进行评分和排名。
这样可以提高简历筛选的效率和准确性,同时减轻HR的工作负担。
四、面试流程的优化面试是招聘流程中至关重要的一环,也是HR需要关注的重点。
数据分析可以帮助企业优化面试流程,提高面试的效果。
通过分析候选人的面试评分、面试官的反馈和录用结果等数据,可以识别出有效的面试问题和评估指标,并根据这些数据对面试流程进行调整。
例如,根据过去面试评分高的候选人的共同特点,可以制定更有效的面试问题和评分标准,从而提高面试的准确性和预测力。
五、数据的监控与反馈在整个招聘流程中,数据的监控和反馈是至关重要的。
通过实时监控面试进度、招聘指标的完成情况和职位申请状态等数据,企业可以及时发现问题并进行调整。
hr分析报告
hr分析报告
摘要:
本文基于对公司HR数据的分析,概括了公司人力资源情况,重点分析了员工离职率、招聘效率、员工绩效情况等方面,并提出了相应的问题和对策。
正文:
一、公司人力资源概括
截至本次分析,公司共有员工1000人,其中男性占比58%,女性占比42%。
员工年龄分布比较均衡,年龄在25-45岁之间的员工人数占比超过70%。
各职级员工比例相对平衡,其中中层管理人员占比最高,达到40%。
二、员工离职率
公司员工离职率较高,平均离职率为15%,其中6个月内入职员工离职率更是高达20%。
离职原因分析,其中最主要的原因是
薪酬待遇不符合员工期望和个人发展空间有限。
建议公司在制定薪酬计划时更加注重员工个人发展,考虑加薪或晋升的机会,以留住优秀员工。
三、招聘效率
公司招聘效率有待提高。
平均招聘周期为2个月,与同业相比较为长。
建议公司加强对候选人的筛选和选择,提高招聘效率。
四、员工绩效情况
公司员工绩效表现相对一般,仅有20%的员工绩效达到优秀或卓越水平,50%的员工绩效处于一般水平,另有30%的员工绩效较为欠缺。
建议公司加强对员工工作目标的制定和考核,加强培训和激励,提高员工工作效率和绩效表现。
结论:
以上是本次对公司HR数据的分析结果。
从分析中可以看出公司的员工离职率高、招聘效率低和员工绩效表现一般,这些问题
都需要引起公司的重视。
建议公司在制定薪酬和招聘计划时更注
重员工发展,同时加强对员工的培训和激励,提高员工绩效表现。
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数据分析常用的50个公式
HR数据分析常用的50个公式1. 人力资源总成本(Total Human Resources Cost)= 直接人工成本 + 间接人工成本 + 资本成本2. 平均人力成本(Average Human Resources Cost)= 人力资源总成本 / 总人数3. 人力资源 ROI(Return on Investment)= (收益 - 成本)/ 成本4. 离职率(Turnover Rate)= (离职员工数 / 平均总员工数)× 100%5. 保留率(Retention Rate)= 1 - 离职率6. 新员工流失率(New Hire Attrition Rate)= (新员工离职数 / 新员工入职数)× 100%7. 人力投入产出比(Human Capital ROI)= (员工产出 / 人力资源成本)× 100%8. 员工效能(Employee Productivity)= 总产值 / 员工数量9. 人力资源投资回报率(HR Investment ROI)= (员工产出增加值- 人力资源成本)/ 人力资源成本10. 平均入职时间(Average Time to Hire)= 总招聘时间 / 新入职员工数11. 培训投资回报率(Training Investment ROI)= (员工绩效提升值 - 培训成本)/ 培训成本13. 培训效果(Training Effectiveness)= 培训后绩效 - 培训前绩效15. 平均薪资(Average Salary)= 薪资总额 / 员工数量16. 人均薪资(Per Capita Salary)= 薪资总额 / 总人数17. 人力成本收入比(Labour Cost to Revenue Ratio)= 人力资源成本 / 总收入18. 平均福利成本(Average Benefit Cost)= 福利总成本 / 员工数量19. 平均工作年限(Average Tenure)= (总工作年限 / 在职员工数)× 100%20. 基本薪资增长率(Base Salary Increase Rate)= (当前基本薪资 - 前一年基本薪资)/ 前一年基本薪资21. 人员流动率(Employee Mobility Rate)=(员工流动数 / 平均总员工数)× 100%22. 年度绩效评估通过率(Annual Performance Evaluation Pass Rate)=(通过绩效评估的员工数 / 参评员工数)× 100%23. 异动率(Job Transfer Rate)=(岗位调动员工数 / 平均总员工数)× 100%24. 投入人力资源数(Personnel Investment)= 人力资源成本 / 平均人力资源成本25. 绩效考核通过率(Performance Evaluation Pass Rate)=(通过绩效考核员工数 / 参评员工数)× 100%26. 员工满意度(Employee Satisfaction)= (员工满意度调查结果 / 调查参评员工数)× 100%27. 福利满意度(Benefits Satisfaction)= (福利满意度调查结果 / 调查参评员工数)× 100%28. 学历占比(Education Level Ratio)=(拥有其中一学历员工数/ 总员工数)× 100%29. 职称占比(Job Title Ratio)=(拥有其中一职称员工数 / 总员工数)× 100%30. 男女比例(Gender Ratio)=(男性员工数 / 总员工数)× 100%31. 工龄占比(Seniority Ratio)=(其中一工龄范围的员工数 /总员工数)× 100%32. 性别工资差距(Gender Pay Gap)=(男性平均工资 - 女性平均工资)/ 男性平均工资33. 工作满意度(Job Satisfaction)= (工作满意度调查结果 /调查参评员工数)× 100%34. 员工绩效(Employee Performance)= 目标达成度× 自评分数× 直属上司评分权重 + 团队评分× 团队评分权重 + 公司评分× 公司评分权重35. 员工参与度(Employee Engagement)= 参与人数 / 总人数36. 人均培训小时数(Per Capita Training Hours)= 总培训小时数 / 参加培训的员工数37. 人员匹配度(Person-Job Fit)= (员工的技能匹配度 + 知识匹配度 + 经验匹配度 + 文化匹配度)/ 438. 人力资源费用占比(Human Resources Cost Ratio)= 人力资源总成本 / 总成本39. 人均招聘成本(Per Capita Recruitment Cost)= 总招聘费用/ 新入职员工数40. 新员工满意度(New Employee Satisfaction)= (新员工满意度调查结果 / 调查参评新员工数)× 100%42. 离职成本(Turnover Cost)=(招聘费用 + 培训费用 + 离职补偿费用 + 生产效率减少费用 + 员工流失带来的机会成本)43. 福利费用占比(Benefits Cost Ratio)= 福利总成本 / 总成本44. 平均绩效工资(Average Performance Pay)= 绩效工资总额 / 绩效工资人数45. 平均绩效得分(Average Performance Score)= 绩效总得分 / 总人数46. 员工晋升率(Employee Promotion Rate)=(晋升员工数 / 在职员工数)× 100%47. 薪资差异系数(Salary Variability Index)=(标准差 / 平均薪资)× 100%48. 平均福利满意度(Average Benefits Satisfaction)= 福利满意度总分 / 调查参评员工数49. 岗位空缺周期(Vacancy Cycle Time)=(岗位空缺天数 / 招聘到新员工所需的平均天数)× 100%50. 晋升率(Promotion Rate)=(晋升员工数 / 在职员工总数)× 100%以上是HR数据分析常用的50个公式,这些公式可以帮助HR部门对人力资源管理进行更有针对性的分析和决策。
HR数据分析在决策中的应用
员工离职率分析的意义:通过对员工离职率的分析,可以了解员工的稳定性、公司的人才流失情况以及公司的管理状况,从而为决策提供依据。
03
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员工离职率分析的方法:可以采用图表、数据对比、趋势分析等方法对员工离职率进行分析,以更直观地展示数据和发现问题。
员工满意度调查分析
定义:员工满意度调查是一种了解员工对工作环境、工作内容、公司管理等方面的满意程度的调查方法。
员工能力评估:通过数据分析了解员工的能力和潜力
培训需求分析:基于数据分析结果,确定员工需要接受的培训内容和方向
职业发展规划:根据数据分析结果,为员工制定个性化的职业发展规划
培训效果评估:通过数据分析对培训效果进行评估,为后续培训计划提供依据
PART FIVE
HR数据分析在绩效管理决策中的应用
绩效评估标准制定
制定培训计划:根据数据分析结果,制定符合员工需求的培训计划,包括培训内容、时间、方式等。
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评估培训效果:通过数据分析,评估培训计划的有效性,不断优化和改进培训计划。
培训效果评估
数据分析在培训效果评估中的应用
添加标题
培训前后员工绩效对比分析
添加标题
培训内容与员工需求的匹配度评估
添加标题
培训对员工职业发展的影响评估
薪酬福利与员工绩效的关系
数据分析在薪酬福利决策中的重要性
数据分析在薪酬福利决策中的应用案例
PART SEVEN
HR数据分析在员工保留和离职决策中的应用
员工离职率分析
员工离职率的概念:员工离职率是指在一定时间内离职员工数量与总员工数量的比例。
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员工离职率的计算方法:员工离职率=离职员工数量/总员工数量×100%。
HR数据分析计算公式
HR数据分析计算公式1.人力资源报表计算公式人力资源报表是HR数据分析的基础,可以从中获取员工数量、离职率、人力投入与产出等关键指标。
常见的人力资源报表计算公式包括:-员工数=入职数-离职数-离职率=离职数/平均在职人数-平均在职人数=(期初员工数+期末员工数)/2-人力投入=员工工资总和+福利费用+培训费用+绩效奖金-人力产出=企业产值/平均在职人数2.员工绩效评估计算公式员工绩效评估是HR数据分析中的重要环节,可以帮助企业评估和提升员工的工作绩效。
常见的员工绩效评估计算公式包括:-平均绩效=绩效总分/员工数量-绩效奖金=平均绩效*绩效工资系数-绩效工资系数=绩效等级对应的工资系数-绩效工资=员工基本工资+绩效奖金3.员工满意度计算公式员工满意度是衡量员工对企业工作环境和福利待遇的满意程度,在HR数据分析中具有重要意义。
常见的员工满意度计算公式包括:-平均满意度=所有员工满意度总和/员工数量-员工满意度总和=工资满意度+福利满意度+工作环境满意度+职业发展满意度+上级领导满意度4.员工流失成本计算公式员工流失对企业运营会造成一定的损失,因此需要对其进行分析和评估。
员工流失成本计算公式包括:-员工流失成本=离职员工岗位的补充成本+离职员工培训费用+离职员工产生的业务损失其中,离职员工岗位的补充成本包括招聘费用、面试费用、入职培训费用等;离职员工培训费用包括培训成本和替代培训员工的成本;离职员工产生的业务损失包括业务流失、客户投诉等。
以上只是HR数据分析中的一部分常见计算公式,实际情况中,根据企业的具体需求和数据特点,也会有其他的计算公式。
在进行HR数据分析时,需要根据不同的指标和目的选择合适的公式进行计算和分析,以帮助企业更好地管理和优化人力资源。
人力资源数据分析指标
人力资源数据分析指标一、内容简述人力资源数据分析指标,听起来好像很复杂,但其实它与我们日常的人力资源管理工作息息相关。
简单来说这些指标就是帮助我们更好地了解员工、优化人力资源管理的一些数据。
今天我们就来聊聊这个话题,带大家轻松了解人力资源数据分析指标是什么,以及为什么它们如此重要。
首先这些数据分析指标是基于大量的人力资源数据得出的,这些数据包括了员工的个人信息、工作表现、培训情况、离职率等等。
通过对这些数据的分析,我们可以更全面地了解员工的需求和公司的运营状况。
想象一下这就像是在看一面镜子,让我们看清人力资源的各个方面。
人力资源数据分析指标就像是我们的得力助手,帮助我们更好地管理人力资源。
它们既能帮助我们看清现状,也能指导我们未来的方向。
接下来我们就来详细了解一下这些数据分析指标都有哪些吧!1. 人力资源数据分析的重要性你是否曾疑惑过,为何越来越多的公司开始注重人力资源数据分析呢?原因其实很简单,就如同大数据在各行各业的价值一样,人力资源数据分析也是现代企业管理的“宝藏”。
我们每天都在面对大量的人力资源数据,它们包含了员工的工作状态、员工的职业发展路径以及员工的离职情况等宝贵信息。
对这些数据进行有效分析,不仅能更好地了解员工的需求和期望,还能帮助公司做出更明智的决策。
这就像是一个双向沟通的桥梁,连接着企业与员工的心灵,帮助我们更好地了解彼此。
我们不仅仅是在收集数据,更是在用心聆听每一位员工的声音。
接下来让我们一起深入了解人力资源数据分析的各个重要方面吧!2. 人力资源数据分析的基本概念和目的今天我们要聊一聊关于人力资源数据分析的常识性知识啦,其中我们先要谈谈一个可能经常听说又特别重要的词汇“人力资源数据分析”。
我们知道嘛,企业发展是需要不断地根据人员情况进行相应的决策和安排的,人力资源数据分析就像是咱们日常用的体温计一样,时刻关注着人力资源的温度。
听起来是不是很有意思呢?它主要是基于人员数据进行整理、分析和挖掘的工作。
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。
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。
HR数据分析的50个公式
HR数据分析的50个公式1. 人员流动率(Turnover Rate)=(离职人数÷总在职人数)×100%2. 新员工流失率(New Hire Turnover Rate)=(新员工离职人数÷总新员工数)×100%3. 留任率(Retention Rate)=(在职员工数÷总员工数)×100%4. 平均在职年限(Average Tenure)=(在职员工总工龄÷在职员工数)5. 成本招聘比(Cost Per Hire)= (招聘费用÷ 招聘人数)6. 员工满意度(Employee Satisfaction)= (满意员工数÷ 调查总人数)×100%7. 员工参与度(Employee Engagement)= (参与员工数÷ 调查总人数)×100%8. 员工绩效(Employee Performance)= (绩效优秀员工数÷ 调查总人数)×100%9. 员工效率(Employee Efficiency)=(每小时产出÷每小时工资)10. 平均每员工产值(Average Revenue per Employee)= (营收÷ 员工数)11. 人力成本率(Human Capital Cost Ratio)=(总人力成本÷营业收入)×100%12. 人均人力成本(Cost per FTE)=(总人力成本÷ 全职员工数)13. 平均时薪(Average Hourly Wage)=(总工资÷ 总工时)14. 每员工营收(Revenue per FTE)=(营收÷ 全职员工数)15. 每员工利润(Profit per FTE)=(利润÷ 全职员工数)16. 员工离职成本(Cost of Employee Turnover)=(招聘费用 +培训费用 + 离职补偿金)17. 员工满意度增长率(Employee Satisfaction Growth Rate)=(当前满意度 - 上期满意度)÷ 上期满意度× 100%18. 新员工到岗速度(New Hire Time-to-Productivity)=(上岗日期 - 入职日期)19. 岗位满编率(Headcount Ratio)=(填充职位数÷ 计划职位数)×100%20. 员工培训满意度(Training Satisfaction)=(满意培训员工数÷ 培训参与总人数)×100%21. 培训成本回报率(Training ROI)=(增加的绩效 - 培训成本)÷ 培训成本× 100%22. 员工绩效增长率(Employee Performance Growth Rate)=(当前绩效 - 上期绩效)÷ 上期绩效× 100%23. 薪资满意度(Salary Satisfaction)=(满意员工数÷ 调查总人数)×100%24. 薪资增长率(Salary Growth Rate)=(当前薪资 - 上期薪资)÷ 上期薪资× 100%25. 员工借调率(Secondment Rate)=(借调人数÷ 总员工数)×100%26. 平均离职时间(Average Time of Departure)= (员工离职时间总和÷ 离职员工数)27. 对外招聘率(External Hiring Rate)=(外部招聘人数÷ 总招聘人数)×100%28. 对内晋升率(Internal Promotion Rate)=(内部晋升人数÷ 总晋升人数)×100%30. 急诊离职率(Emergency Departure Rate)=(急诊离职人数÷ 总离职人数)×100%31. 高绩效员工流动率(High Performer Turnover Rate)=(高绩效员工离职人数÷ 高绩效员工数)×100%32. 员工满意度指数(Employee Satisfaction Index)=(满意员工数÷ 总员工数)×10033. 倒伏率(Fallen Rate)=(倒伏员工数÷ 总员工数)×100%34. 员工薪资满意度指数(Employee Salary Satisfaction Index)=(满意薪资员工数÷ 总员工数)×10035. 员工发展需求满足度(Employee Development Needs Met)=(满足发展需求员工数÷ 总员工数)×10036. 培训投入回报(Training Investment Return)=(提升绩效值- 培训投入)÷ 培训投入× 100%37. 员工忠诚度(Employee Loyalty)=(忠诚员工数÷ 总员工数)×10038. 员工心理健康率(Employee Mental Health Rate)=(心理健康员工数÷ 总员工数)×10039. 员工参与公司活动率(Employee Participation Rate)=(参与公司活动员工数÷ 总员工数)×10040. 职位空缺期(Vacancy Period)=(需要招聘天数÷ 总招聘天数)×10041. 员工培训投资率(Training Investment Ratio)=(培训费用÷ 员工薪资总额)×100%42. 新员工培训满意度(New Hire Training Satisfaction)=(满意培训新员工数÷ 总新员工数)×100%43. 每员工招聘费用(Cost per Hire per FTE)=(招聘费用÷ 全职员工数)44. 薪资满意度增长率(Salary Satisfaction Growth Rate)=(当前薪资满意度 - 上期薪资满意度)÷ 上期薪资满意度× 100%45. 离职原因分析(Reasons for Departure Analysis)=(不同离职原因员工数÷ 总离职员工数)×100%46. 员工发展满意度(Employee Development Satisfaction)=(满意发展员工数÷ 总员工数)×100%47. 整体绩效满意度(Overall Performance Satisfaction)=(满意绩效员工数÷ 总员工数)×100%48. 员工推荐率(Employee Referral Rate)=(推荐人数÷ 总员工数)×100%49. 内部晋升率(Internal Mobility Rate)=(内部晋升人数÷ 总员工数)×100%50. 平均提供福利(Average Benefits Provided)=(提供福利员工数÷ 总员工数)×100以上是50个常用的HR数据分析公式,可以帮助企业对人力资源运营进行深入分析和优化。
人力资源数据分析的重要性
人力资源数据分析的重要性概述人力资源(Human Resources,简称HR)是企业中十分关键的部门之一,其职责涵盖员工招聘、培训、绩效评估、薪酬管理等众多方面。
随着信息技术的发展,人力资源数据分析变得越来越重要,它能够为企业提供有价值的洞察,提高招聘效率、优化员工管理和提升绩效。
本文将探讨人力资源数据分析的重要性,并介绍如何有效运用数据分析来提升HR工作效率。
1. 数据驱动的决策在人力资源管理中,数据分析的应用可以帮助HR团队基于客观数据做出决策。
通过收集、整理和分析员工数据,HR部门可以深入了解员工的离职率、绩效评估、晋升通道等关键指标。
这些数据可以帮助企业制定更加科学合理的人力资源管理策略,提高员工满意度和组织绩效。
2. 招聘效率的提升数据分析可以帮助企业优化招聘流程,提高招聘效率。
HR部门可以通过分析历史招聘数据,了解岗位招聘周期、求职者来源等关键信息。
通过对招聘市场的数据分析,可以更好地了解目标群体的特征和需求,从而有针对性地进行招聘活动。
此外,人力资源数据分析还可以帮助HR团队评估招聘渠道的效果,确定哪些渠道是最有效的,从而优化招聘预算和资源配置。
3. 员工绩效管理的优化通过数据分析,HR部门可以全面了解员工的绩效表现,并找出可能的问题和改进空间。
人力资源数据分析可以帮助HR团队识别高绩效员工的特征和行为,以便更好地找到和留住这些人才。
同时,通过对员工绩效数据的分析,HR部门可以及时发现绩效下滑的员工,并采取相应的激励或培训措施,从而提高整个团队的绩效表现。
4. 薪酬管理的科学决策人力资源数据分析可以为薪酬管理提供重要参考。
通过对员工薪酬数据的分析,HR团队可以了解各个岗位的薪酬水平是否合理,是否存在薪酬差距过大的情况。
此外,数据分析还可以帮助HR部门评估薪酬激励措施的效果,确定是否需要调整薪酬政策,以及如何调整。
5. 预测和规划人力资源需求人力资源数据分析还可以帮助企业预测和规划未来的人力资源需求。
人力资源规划的数据分析要点
人力资源规划的数据分析要点人力资源(HR)规划是企业战略管理的重要组成部分,旨在确保企业拥有正确数量和质量的员工,以满足业务需求。
数据分析在人力资源规划中起着至关重要的作用,能够为企业决策提供科学、准确的依据。
本文将讨论人力资源规划中的数据分析要点,以帮助企业更好地进行人力资源规划。
1. 收集并整理数据在开始进行数据分析之前,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数量、流动率、薪酬结构、绩效评估结果等。
确保数据的准确性和完整性非常重要,可以通过使用人力资源管理系统、员工调查、面谈等方式获得所需数据。
2. 定义关键指标在进行数据分析时,需要明确定义关键指标来衡量人力资源规划的绩效和效果。
常见的指标包括员工流动率、雇佣周期、员工绩效、薪酬总额等。
根据企业的特定需求和目标,可以选择适合的指标进行分析。
3. 进行趋势分析趋势分析是人力资源规划中重要的数据分析方法之一。
通过对历史数据的分析,可以预测未来的发展趋势,从而帮助企业做出更准确的人力资源规划决策。
例如,可以通过分析过去几年的员工流动率和招聘周期来预测未来的人员需求,进而制定招聘计划。
4. 进行回归分析回归分析是一种用来分析变量间相互关系的方法,可以帮助企业找出影响人力资源规划的关键因素。
例如,可以使用回归分析来确定员工绩效与培训投资之间的关系,以进一步优化培训计划和资源配置。
5. 制定预测模型基于历史数据和趋势分析结果,可以制定预测模型来预测企业的人力资源需求。
预测模型可以基于时间序列分析、回归分析等方法,结合企业发展计划和战略目标,从而为企业提供合理的用工预测和招聘计划。
6. 进行敏感性分析敏感性分析是对人力资源规划模型进行测试和验证的重要步骤。
通过对关键参数进行调整和变化,可以评估人力资源规划对于变化因素的敏感度,进而调整和完善人力资源规划策略。
7. 制定优化方案根据数据分析的结果和预测模型,可以制定相应的人力资源优化方案。
HR数据分析技巧分享
HR数据分析技巧分享一、介绍人力资源管理是现代企业的重要组成部分,随着时代的发展,企业要求人力资源管理更加科学和高效。
数据分析技术的提升为企业的人力资源管理带来了新的机遇。
本文将分享HR数据分析技巧,帮助企业更好地管理人员。
二、HR数据分析的重要性HR数据分析是HR管理的重要组成部分,它可以帮助企业准确地了解人力资源的状况和趋势,有利于制定科学的人力资源管理策略,通过对数据的挖掘和分析,HR人员可以更好地把握企业人员的情况,为企业的决策提供有力的支持。
三、HR数据分析方法1.数据采集数据采集是HR数据分析的第一步,需要从各种渠道获取数据。
例如:员工绩效数据、招聘成本数据、员工离职数据、薪酬数据等。
2.数据清洗和整理数据采集回来的数据可能存在一些问题,需要对数据进行清洗和整理。
数据清洗包括:数据格式转换、错别字纠正、缺失数据填充等。
数据整理包括:将数据按照特定的方式进行整理,并存储到统一的数据库中。
3.数据分析数据分析是HR数据分析的核心环节,可以通过各种方法对数据进行分析,例如:描述性统计、回归分析、聚类分析等。
四、HR数据分析的应用1.员工招聘HR数据分析可以帮助企业制定合适的招聘政策,例如:根据员工离职率来判断人员缺口,以及根据历年招聘数据来预测未来的招聘需求等。
2.员工离职HR数据分析可以帮助企业了解员工离职的原因和趋势,进而采取有针对性的措施,例如:加强员工福利、优化工作环境等。
3.薪酬管理HR数据分析可以帮助企业制定合适的薪酬政策,例如:根据员工绩效来调整薪酬水平,以及根据行业平均水平来调整薪酬等。
五、结论HR数据分析是企业科学管理人力资源的重要手段,通过HR数据分析可以帮助企业制定合理的人力资源策略,优化企业的人力资源管理。
企业可以通过各种现代化的数据分析工具和方法,来更好地开展HR数据分析。
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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。