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人力资源数据工具+公式+流程大汇总之中山人力资源派遣收藏篇
- 2018-03-26 -

对我们HR中山人力资源派遣来说,如果你不能懂点数据,不能从数据中看出一些背后的逻辑,就好像被关上了了解真实世界的大门,无法客观和理性地面对这个世界。而小编今天索性给大家来个组合套件,一起来聊聊那些非常重要却很多人不清楚的人力资源数据工具、公式、流程。

故常规的招聘达成率、离职率、培训完成率等不在今日探讨范围之内。

人力资源数据分析
工具+公式+流程 

首先我们来说一下,我们常用到的一些数据分析工具和思路:

一、PEST分析法:
political政治、economic经济、social社会、technological技术;
拿到一个数据以后,可以从这四个方面去考量。

二、5W2H分析法:
where、when、who、why、what、how、how much。不解释了;

三、逻辑树分析法:
类似于思维导图,强调穷尽;

四、4P营销理论:
price价格、place地方、product产品、promotion推广;

五、人性认知行为理论:
认知、熟悉、试用、使用、忠诚;

六、常用网络数据工具:
百度指数、淘宝指数、艾瑞咨询、易观智库、CNNIC、比达咨询。

七、数据分析主要维度:
对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法。

接着我们来说一下人力资源数据分析中,很重要却很少人重视的公式。

公式将会从四个方面展开,分别是:成本、时间、数量、质量。
成本篇

人工总成本=员工人工成本+办公室设备等管理费用+处理与福利相关事务的成本+保险和养老费用等强制费用+付薪假期、节假日、病假、教育、娱乐等费用;

内部招聘成本=(内部广告成本+内部推荐奖金+内部重新安置与规划成本+管理时间和差旅成本)/内部雇佣人数;

外部招聘成本=(外部广告成本+外部推荐奖金{外部差旅成本+管理时间和差旅成本)/外部聘用人数;

面试成本=(面试总成本+面试管理总成本)/面试应聘者总数量;
注:面试总成本=每小时标准成本*每次面试时间*面试数量;面试管理总成本=每小时标准劳动成本*每次面试时间*面试数量;

培训成本=(讲师成本+培训设施租用+学员的差旅住宿成本+培训员的工资和福利+学员的工资和福利+培训部门的管理费用)/学员总数;
注:每小时培训成本=培训总成本/总培训小时数;相比统计每个学员的培训成本,每小时培训成本是更深入、更有价值的衡量指标。

间篇

职位空缺填补时间=收到招聘申请的日期-聘任书接受的日期;

新员工工作开始时间=收到招聘申请的日期-新聘用员工开始工作的日期;

平均面试时间=用于面试的总时间/面试总人数;

现有员工平均服务期=总的雇佣年数/平均员工人数;

离职员工平均服务期=离职员工总的雇佣年数/总的离职员工人数;

缺勤率=因缺勤而损失的工作日/(平均员工人数*每位员工每月的工作日数)

注:通过计算各部门的缺勤率,以便发现哪个部门的缺勤率相对更高。在此基础上统计缺勤所造成的时间损失与隐性成本。更重要的是,HR需要了解缺勤率较高背后的真正原因。

数量篇

发布职位聘用比率=雇佣人数/发布职位的数量;

面试职位率=面试数量/收到的申请数;

员工雇佣率=雇用人数/收到的申请数;

推荐通过率=推荐人数/雇用人数等,

岗位评估参数=被评估和审定的岗位数量/系统中所有岗位的数量;

培训通过率=培训考核通过人数/实际培训总人数

超过薪酬级别上限的员工=超过的员工数量/员工的平均数
注:如果存在太多例外,就表示薪酬系统不再履行其功能。

全职员工平均薪酬=全部薪酬/全职员工的数量。
注:这一数据可以按照管理人员和非管理人员分娄统计,作为薪酬制定的参考依据。

员工平均营业收入=总营业收入/全职员工的数量。
注:这一指标综合了营业收入与成本,用于衡量每位全职员工所创造的收益和利润。


质量篇

招聘质量=(新聘员工的平均工作表现分数+新聘员工中一年内被晋升的百分比+新聘员工中服务时间超过一年的百分比)/全体新员工数量;

培训质量=培训后的知识水平/培训前的知识水平;
注:可自我定权重系数或根据考核结果来确定。

技能(行为)改变=培训后通过工作结果、人际关系的关键事件或其他可以观察到的现象所反映出来的技能)/培训前的技能水平;

态度改变=培训后的态度/培训前的态度;

绩效改变=培训后至少90天所给出的绩效评估分数或等级/在培训之前所给出的绩效评估分数或等级;

每个业绩水平上的离职比率=每个业绩水平上的离职人数/总的离职人数;

每个业绩水平上的离职比率=每个业绩水平上的离职人数/在该业绩水平上的总人数。
我们知道了很多数据的公式,该怎么分析呢,流程如何?

一、数据收集:
数据收集主要有两部分,
第一手数据:主要指可直接获取的数据;
第二手数据:指经过加工整理后得到的数据。
根据两部分的数据进行整理。

二、数据处理:
从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。这个过程可能会比较漫长,但是也是比较有意义的。

三、数据分析:
主要侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联、预测。

四、数据展现:
常用数据图:饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图。

五、报告撰写:
有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然,需要有明确的结论,有建议或解决方案。