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1、,人力资源量化管理与数据分析,数据分析的观念,一：数据本身不产生价值，如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键。二：数据分析以结果为导向。三：业务指导数据，数据驱动业务。四：数据分析是一个解决问题的过程，并不是结果。,数据分析的思路,数据分析思路,1.明确为什么分析,2.搞清楚分析什么,3.学会如何分析,人力资源数据分析常用方法,时间维度,同比,环比,空间维度,公司间,部门间,时间维度,空间维度,人力资源数据分析常用方法-时间对比分析,举例：某公司人数随时间变化情况,同比：202年1月人数与201年1月人数相比同比增长数量=10100-10000=100（人）。环比：202年2月人数与202年
2、1月人数相比环比增长数量=10200-10100=100（人）。,人力资源数据分析常用方法-空间对比分析,举例：四家公司与岗位之间人数对比表,从横向上看，B公司a岗位人数比A公司a岗位人数多500人（2500-2000），B公司a岗位人数是A公司a岗位人数的1.25倍（25002000），B公司a岗位人数比A公司a岗位人数多25%（5002000100%）。从纵向上看，A公司b岗位人数比a岗位人数多1000人（3000-2000），A公司b岗位人数是a岗位人数的1.5倍（30002000），A公司b岗位人数比a岗位人数多50%（10002000100%）。交叉来看，A公司d岗位人数比B公司c岗
3、位人数多1000人（5000-4000），A公司d岗位人数是B公司c岗位人数的1.25倍（50004000），A公司d岗位人数比B公司c岗位人数多25%（10004000100%）。,数据分析操的作流程,人力资源量化管理与数据分析的操作流程可以分成四步，分别是找到问题、形成方案、采取行动、持续评估。,统计人力资源数据指标,数据收集,员工工时成本,新员工损失成本,福利成本,人力成本产值比,人均产值,人均培训成本,缺勤成本,劳资关系成本,面试成本,员工重置成本,数据指标,指标1,指标2,指标3,指标4,指标5,指标6,指标7,关联业务,用数据说话,关联业务,支持可持续发展,人力资本绩效衡量表（仅供
4、参考）,常用的人力资源效率指标,人力资源效率指标,万元工资销售收入,劳动生产率,人均销售收入,人均净利润,万元人工成本净利润,万元工资净利润,人力资源管理关键效率指标,人力资源管理效率分析,CAGE=30%,CAGE=30%,CAGE=36%,CAGE=-4.6%,CAGE=6.8%,CAGE=-10.3%,人员结构分析,某公司员工年龄结构图,说明：公司共有员工2857人。公司员工的平均年龄为35岁，其中30岁及30步以下的员工人数为1115人，占员工总人数的39%；31岁到40岁的员工人数为715人，占员工总人数的25%；41到50岁的员工人数为628人，占员工总人数的22%；50岁以上的员
5、工人数为399人，占员工总人数的14%。,招聘过程的量化分析,从上表能够看出，虽然这种招聘渠道在招聘车间主任岗位与招聘操作工岗位相比贡献度不高，但是从收取的简历和岗位的契合程度、人选参加面试的意愿、人选录用的比例以及最终到岗的比例来说，通过这种招聘渠道招聘车间主任比招聘操作工的效率更高。,招聘渠道费用效果分析,从招聘人员的总数看，确实D渠道比B、C两种渠道招聘到的人才都多，但从岗位层级看，我们能发现D渠道招聘基层管理岗位和中层管理岗位的能力远不如B、C两种渠道，但是在招聘基层岗位方面的能力较强。,离职率的量化分析,通过上表的数据，能够得出如下结论。（1）离职率有逐年上升的趋势，而且增长速度较快
6、。（2）不考虑中间7个月的数据，该组织全年离职的最高峰稳定集中在2月份，最低峰稳定集中在12月份和1月份。（3）2015年的2月份和3月份离职率增长幅度较大。,离职率某时期的离职人数（期末人数+某时期的离职人数）100%。,人才离职的司龄量化分析,某公司各子公司离职人才司龄分析样表,1.入职2周之内离职:员工入职2周之内离职，往往与入职管理流程的关系较大。2.入职2周到3个月离职：员工入职2周到3个月之间离职的原因通常与岗位工作本身有关。3.入职3个月以上到1年离职：员工入职3个月以上到1年之间离职，通常与员工的直属领导有关。4.入职1年以上到2年以上离职：员工入职1年以上到2年之间离职，原因通常与公司的价值观或公司文化有关。5.入职2年以上到5年离职：员工入职2年以上到5年之间离职，原因通常与职业晋升和发展有关。6.入职5年以上离职：员工入职5年以上离职，原因通常与外部环境有关。,人才离职的原因量化分析,感谢聆听！,Thank you！,
