人力资源数据分析（经典案例）

2016-12-13 16:50:33 阅读（53183）评论（3）收藏（30）

人力资源信息管理课已经进入到第三期，偶然间看在翻童鞋们写的总结时，发现很多童鞋都写了非常不错的学习心得。

为了不辜负童鞋们呕心沥血写下的学习心得被淹没在“人海”之中，今天学委就带着童鞋们去看看这些童鞋的“学习心得”。

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作者：SCDKing

以下为本篇数据的摘要，想看更多精彩数据分析，请点击标题进入原文查看

对人力资源数据分析的看法：

1. 我们现在是采用EXCEL的自动化运算方式，和目前市面上的E-HR系统对比，脑补会碰到的情况，个人认为会有：

2. 不是专家级别的HR，无法很有深度的谈全方面数据分析的看法，目前我的工作中会涉及到的有“人才结构分析”及“薪酬分析”两样东西比较拿得出手，薪酬分析这么犀利的东西，不方便拿出来，我就谈谈第一个吧；

3. 人才结构分析：（我们基本上每季度统计一次，汇报上头，四个季度正好汇总年度数据）

A. 对男女比例进行统计，反映公司人员性别结构构成，非特殊企业里男女比例不应偏差太过悬殊，对于企业文化等日常活动的实施、员工的管控、工作效率等均有影响，正所谓男女搭配干活不累！

B.对平均年龄进行统计，及时规避公司年龄偏年轻化或老龄化，发现问题展开分析，对各单位、各职等进行细化统计分析，部门偏老龄化的应该调整吸纳新鲜血液，管理层偏年轻的可以调整招聘和晋升机制等等；

人力资源数据分析（经典案例）

C.对职级职等进行跟踪，了解各阶层员工占比，分析管理者与执行经办人员比例是否合理，若比例失衡，如管理人员过多，就应该考虑是否出现架构臃肿的现象，应该要提升管理幅度扁平化架构了。

人力资源数据分析（经典案例）

D.同B项一样，不同的是进行细化了，正常情况下，一家企业的年龄结构分布要么是正金字塔（上端年纪大，底层都是年轻人），要么就是正太分布（两边年纪小和年纪大的，中间是壮年期人员），若非特殊情况，其它分布属于比较畸形的。不利于人才梯队培养及未来发展，比如太过年轻了，内部不容易培养出干部，离职率高；太过老了，会遇到安全、赖着无法换血、退休等等的问题多；所以，发现问题及时汇报，可以开始规划年龄方面的人才结构，支持招聘。

人力资源数据分析（经典案例）

E.都是新近人员表示公司流动速度太快，是否是那些机制，如福利薪酬人才培、企业文化等没有做到位，导致流动快速，都是老员工又体现了企业换血能力太弱，正常情况下应该是呈现正态分布；当然，不同公司情况不一样，也可能会有差别。

人力资源数据分析（经典案例）

F.学历就不用不用解释了，值得一提的是，高新技术企业的申报，大专以上学历是有比例要求的，不统计的话，招聘的童鞋要如何支持公司需求呢？薪酬战略要如何支持呢？

人力资源数据分析（经典案例）

这两张图主要是，要知道我们用工的来源，最好是“雨露均沾”，哪里来的人才都要用，像图中这样，某一个省份比例很高的，万一企业要搬迁到别的省（或市），会发现一大把员工因为家庭不得不辞职，用工就会马上陷入困难；如果企业用工招聘，均来自当地，容易出现政策改变集体（当地人联合起来）罢工的情况，公司就混不下去了。