人力资源常用数据有哪些

⑴ 了解一个企业的人力资源水平应当通过哪些数据才能看出

1、人力效率分析

人效分析中，我们首先最关心的是两个指标：

（1）人均产出率情况；（2）人员费用产出效率情况。

人均产出率代表着每个人能够产出多少，产出越多代表团队力量越加雄厚；产出越小，公司整体人员素质程度是降低的。

2、人力结构分析

我们最关心的是公司的人才结构、不同职能的人才结构、不同水平的人才结构、不同教育文化水平的人才结构、不同年龄段的人才结构、不同性别员工的人才结构、不同工作年限的人才结构、不同年龄的人才结构、高管团队中我们员工的年龄结构是什么样的。

人力资源管理领域有多种结构，可以通过数据的量化来表达。本身的结构分析方法是研究资源构成，人力资源是企业最重要的资源，这种资源的构成直接影响企业的资源构成，是企业最重要的资源构成。因此，要深入分析各种比例结构，以确保更合理的人力配置，确保公司的经营和管理顺畅。

⑵ 公司5年内的人力资源规划，需要收集什么数据

根据集团总体战略经营目标，利用三到五年时间，围绕公司核心产业，以积蓄人力资本，构建企业文化为目标，整合组织流程、规范人事体系、建立素质模型、优化薪酬激励，通过人力资源的最大化发展，有力地推动集团向现代化新型企业发展。
需要搜集一下数据：
1.积蓄人力资本：利用3到5年时间，以培养为主、挖掘为辅、引进为补充，造就一支有操守、懂专业、善经营、能管理的人才队伍，包括房地产相关专业人才队伍、营销策划人才队伍、经营管理人才队伍和资本运作人才队伍；并将这支人才队伍锻炼和凝聚成一个上下目标一致、内外价值一致、内部沟通协调、专业能力互补和共担分险成果的高效能团队，
构建企业文化：公司成立和动作多年来，已经形成一定的"文化"和"习惯力量"。但是这种"文化"与刘总倡导的文化还有差异，还存在一些消极面。因此，需要花一段时间来逐渐总结、提炼企业的文化精髓；并通过制度建设和人员培训把这种文化逐渐固化下来，从而影响人的最终行为。企业文化建设一个工期的工程，一方面其建立需要改造人的思想，需要时间；另一方面企业文化需要随着社会和企业的发展而发展，需不断建设。希望五年之内可能形成一个初步的框架和适合企业实际的文化建设模式。
2.整合组织流程：组织机构和部门间权限流程是企业管理的基础。通过整合组织流程，规范各部门职责和相互间的配合关系，理顺分工合作和业务流程，实现高效管理支作可以整合各部门的人力资源，实现人力配置的科学合理，也为整个集团与各控股公司之间理顺关系打下基础。
3.规范人事体系：作为一家集团公司，一个合理规范的人事体系是非常有必要的，这为选用育留提供了最基本的依据，也是集团内部人力资源合理配置与流动的基础。因此需要建立科学规范的集团职位体系、组织架构流程、招聘录用流程、培训发展规范、绩效管理制度和淘汰选拔机制。这一整套人事体系有助于将整个公司对人的管理都纳入制度化的轨道。
4.建立素质模型：员工对企业的贡献主要取决于两个因素：业务能力和工作动力。其中业务能力是基础和前提。企业在不同的发展阶段，对于不同的职位，业务能力的要求是不同的，也就是要求员工具备不同种类和程度的能力。这些能力的种类和程度要求的组合就是能力素质模型。协助员工建议素质模型一方面有利于员工的职业生涯发展，另一方面有利于员工根据公司的实际情况实现终身学习，为打造学习型企业打基础。
5.优化薪酬激励：薪酬是激励员工的重要手段，但不是主要手段，更不是唯一手段。因此，一方面需要设计带有业绩激励导向的薪酬，另一方面，要不段完善包括期权、补充保险等在内的员工保障机制，建立包括内部培训、外派培训、国内外培训基地等在内的员工发展机制。通过这些机制的建立在维护员工关系，实现激励。

⑶ 做HR应该做哪些数据分析为什么呢

这个问题很大，先说说我要的数据有：析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的，就要做了！其实每个公司都有HR要做的数据，只要根据公司要求来做就好了。

我从毕业进入一家港资上市公司人力资源部，截止到如今算是在这个行业做了9年，算是人力资源行业中的一份子。一般人力资源整个的数据与发展应该为三个大的阶段。

1.传统的劳动人事管理阶段，产生于机器化大生产时代，代表性的特点是企业与员工之间是单纯的聘用关系，人力资源部也只负责事务性的工作，人力资源的作用很小。此阶段员工对于企业来说只是会说话的机器。

简单来讲就是围绕选、育、用、留四个方面展开的，由此延展到人力资源的招聘、培训、薪酬、绩效、规划、员工关系、企业文化等几个板块的数据。

⑷ HR必懂的数据指标有哪些

作为人事经理必须要懂得数据指标，我认为有三个分别是：学历、成长经历、专业技能。首先学历将决定这个人的起点高低，如果一个人的学历越高，那么这个人的起点可能就会越高，对于工作和公司的发展，我认为是非常不错的，如果一个人的起点非常低，那么公司把这样的人招聘进来，不仅会浪费大量的培训时间，还会给公司造成很严重的是资金浪费，所以务必要严格把控人才的学历问题，这是招聘最关键的一点。

总结：HR作为把控公司人才的核心关键，必须要对人才进行全面考核才能进行录取，我认为这是一种负责任的表现。因为有很多hr在招聘人员身上，有时候是根本不负责任的，只是走一些过场，但是我认为这样的情况非常不好，招聘进来的人才一旦给公司造成损失是非常不好的，必须要完全对公司负责任，这样才能起到良好招聘作用。

⑸ 各位朋友，想请教一下怎么对人力资源进行数据分析

人力资源的数据分析可以从多个方面来进行：
1、人工成本数据，包括劳动分配率、劳动报酬率、人均人工成本、人工成本占总成本比；
2、效率数据：百元人工成本增加值、百元人工成本销售收入；
3、薪酬结构数据：动浮比、高中基层人均收入对比、级差、档差；
4、招聘配置数据：招聘周期、招聘周期内到岗率、招聘费用控制、职能后勤人员占总人数比、管理人员占总人数比；
5、培训发展数据：人均培训课时（费用）、管理人员人均培训课时（费用）、后备梯队配置比；
6、劳动关系数据：劳务纠纷发生次数、社保公积金覆盖率、劳动合同签订率、劳务纠纷相关费用占总人工成本比

⑹ 人事月报需要统计哪些数据

通常来说，人事月度报表应包含以下内容（从人力资源六大模块来考虑）：

1、招聘和变动：

本月录用人数（外聘、内聘）、到岗人数、人员流失率（分部门、分区域、分性别等）。

2、培训：

本月内训/外训次数、培训内容、培训人数、培训计划完成率人数、部门分布，培训覆盖率、培训费用统计。

3、绩效：

本月绩效较好的人员、较差的人员、各部门绩效的分布情况。

4、薪酬：

本月公司人工成本总额、部门人力成本总额、环比增长率、同比增长率；

5、劳动关系：

本月员工异动（升职、降职）情况、出勤情况、离职人员分析、劳动纠纷情况。

6、重大典型的专项人事活动情况通报：

企业文化建设活动、员工竞聘上岗选拔、职称申报和评审、人才引进计划、人才推荐计划等本月重大典型的人事活动。

(6)人力资源常用数据有哪些扩展阅读：

人事工作指标：

一、人员数量指标：
1、按行政划分（总部、区域、分公司）

2、按性质划分（职能部门）

3、按时间划分（期初人数、期末人数、平均人数-例月平均人数=（月初人数+月末人数）/2）

4、按职务划分（经理级、主管级、文员及员工级）

二、人员素质指标：

1、学历分布（本科以上、本科、大专、中专高中、初中及以下）；平均教育年限；

2、年龄分布（20岁以下、20-29岁、30-39岁、40岁以上）；平均年龄；

3、通常统计人员素质指标时，与人员数量指标结合进行二元组合统计。

三、劳动时间利用指标：

1、出勤率（%）=出勤工日（工时）÷制度工日（工时）×100%；

2、加班加点强度指标（%）=加班加点工时数÷制度内实际工作工时数×100%。

四、劳动报酬指标：

1、工资总额与平均工资（一般按某个范围统计-总部、区域、城市公司）；

2、薪金占人力资源成本、销售额比重；

3、固定与变动薪酬比，用于衡量激励水平；

4、薪金范围分布（某一薪金级别人数分布）。

五、人员流动指标：

1、流失率=报告期流失人数/报告期平均人数*100%

2、同批雇员留存率及损失率（通常用于衡量核心员工的稳定性）
留存率=留下人数/初始人数*100%
损失率=损失人数/初始人数*100%

3、流失人员工龄分布

4、流失人员原因统计分布

5、新进员工比率=报告期入职人数/报告期平均人数*100%

⑺ HR需要掌握的数据分析工具有哪些

MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel、Python、R这几款工具。
MATLAB
MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析的软件，它还可以高效地处理其他很多的数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计，相比于它强大的统计分析功能，这可说是大材小用。它具有丰富的库函数（工具箱）；内嵌绘图功能，可实现数据的多维度展现；同时有良好的交互设计，活跃的社区以及丰富的文档……这些都使它具有极高的易用性，我们也可使用解释执行语言对其进行编程。
SPSS
SPSS是Statistical Proct and Service Solutions的缩写，是一款由IBM公司推出的用于分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等一系列任务的软件产品及相关服务的总称[5]。SPSS可以用在经济分析、市场调研、自然科学等林林总总的领域。它最大的特点是“简单易用”。虽然它对前沿理论的支持不够全面，但是囊括了绝大部分常用的统计方法。简单的操作方式、友好的操作界面，再加上强大的功能，使其在国内统计分析工作领域吸引了大量用户。
Stata
Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序[6]。和SPSS一样，它也支持常用分析方法，可用于多个领域，不过实践中在医学和生物学研究上的应用较多。Stata采用菜单和编程相结合的使用方式，其易用性虽不如SPSS，但在功能上略胜一筹。它在企业和学术机构的应用比较广泛。
SAS
SAS诞生于北卡罗莱纳州立大学，起初只是一个用于分析农业研究的项目。随着需求的增长，它的使用范围扩展至医药企业、银行业以及学术和政府机关。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。SAS功能极其强大，算法包非常完善，但是它是纯编程界面，易用性低且入门困难，适合高级数据分析师或者专业人士使用。在统计分析领域，SAS一度是“统计分析系统”的缩写，被誉为国际上的标准软件和最具权威性的优秀统计软件包。
EViews
EViews是Econometrics Views的缩写，由Quantitative MicroSoftware（QMS）开发，是一款基于Windows设计的统计分析软件[8]。EViews可以用于常规的统计分析，但它在计量经济分析方面特别有效。它的易用性高，且相比于上述其他分析软件，入门级别低。针对计量经济学相关的分析，可以首先考虑该软件。
Excel
Excel是微软公司为Windows操作系统编写的一款电子表格系统，可以画各种图表、做方差分析、回归分析等基础分析。它的专业性虽然不高，但是完全可以胜任日常工作中简单的统计分析工作。同时，它极其方便的操作方式，以及Microsoft Office软件包成员之一的身份，使它成为最流行的个人计算机数据处理软件。
Python
Python是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明的一种面向对象的解释型编程语言，并于1991年公开发行第一个版本。Python是本书各种代码实现所使用的语言。之所以把Python语言列为数据分析的工具，是因为围绕它实现的各种数据分析与数据可视化的开源代码库被广泛应用。同时，Excel、SPSS等工具虽然具有可操作的界面，但并不能有效地结合Hadoop、Hive等组件有效地处理海量数据，而这些都是Python可以胜任的。
R
R是专用于统计分析以及可视化的语言，是AT&T研发S语言时的产物，可以认为是S语言的另一种实现方式。同Python一样，R也提供了极其丰富的库函数来做统计和展现。因为R太过强大且拥有大量的用户，为了能顺应用户的习惯，降低学习的成本，Python在数据处理上的很多库函数都是模仿R的实现，以保持与其基本一致的使用方式。

⑻ hr报表有哪些

HR报表根据模块的不同，报表信息也有所不同，总体可分为以下几个大的方面，如有帮助，请采纳，谢谢~如果需要相关的表格模板可以到人事星球官网搜索下载

1、人力资源状况分析

人力资源管理的基础报表，管理当前企业人员的基本信息，如工龄汇总，年龄分析，性别分析，学历结构分析等。通过将不同种类信息划分为多个模块在同一张报表中展示汇总数据。

2、人员动态分析报表

人员动态分析也是管理层最为关注的报表，人员动态分析报表人员是对新入职及离职相关数据进行分析，具体包括：新进与离职人员对比、新进人员各部门分布图、新进人员招聘渠道分析、各部门离职人员分布及离职方式分析、离职人员年资分析、离职率变化分析等。

3、各部门人员信息汇总

各部分人员信息除了管理层最为关心外，各部门经理也是最为关注，主要分析部门内人员的基本信息，面临的用户则为部门经理，细化部门数据。

4、日常事务性报表分析

日常事务性报表主要是对于人力资源管理部门而言最为繁杂和更新频率高的报表，对于员工的日常工作数据进行汇总分析，如考勤分析等。日常事务性分析主要以表格类报表居多。

⑼ 人力资源经理应对哪些数据进行分析

人力资源经理应对以下几方面数据进行分析：
1.劳动力生命周期的数据
数据分析可以提供员工从招聘到退休的整个生命周期内阶段的能力。
一切都始于进行劳动力的战略规划工作。HR 数据可以基于角色和地位进行分割，并进一步的分析和识别员工之间能力的差距。下一步就是观察人才库，用合适的人选来填补这些空白，以避免某种特定的劳动力的短缺。
2. 企业绩效与企业员工相关的数据
管理和提高企业绩效要求有效和持续的员工人数控制，又可以提高公司盈利能力。基于现有的数据和见解进行规划的HR经理可以精心制定招聘政策和优化人员配置水平。通过这一点，他们可以保持最低的有效人数，确保在任何时候都令人满意的服务交付。这也有助于对聘用额外的工人支付加班费用的利弊权衡的评估。
3. 企业员工学习和培训方面的数据
学习和发展新的技能，培训，培训感应和方向形成所有HR路线图的关键部分。人力资源经理可以评估不同的学习产品，哪些是适合哪层的员工。这种学习发展的项目和方案会影响中期和长期的员工绩效和任职。可操作的信息还可以为工作人员的监督计划提供深刻的见解，以及一些活动、招生和指定计划的完成如何影响劳动力的整体素质。
4.从保留人才的角度收集员工信息和数据
保留员工和他们对组织的总体忠诚是组织的成功和长期盈利能力的关键。人力资源部门在启用、保障和促进所有员工和员工队伍的保留方案中发挥着的重要作用。对员工信息的定期收集和数据分析，将在需要的时候为HR高级经理们提供更有洞察力的见解。这对员工绩效的管理和优化其功能是非常重要的。
商务和人力资源主管以及职能经理能够对顶层、中等或底层的雇员获得及时的关注和相关信息。此外还可以对不同层次的员工的内部调动进行跟踪和分析，为开发、培训和留住关键的员工提供重要的方针。人才保留策略也可以根据员工流动对绩效的影响和整体保留的成本来精心设计。
5.有关员工薪酬、奖励与绩效方面的数据
数据分析可以帮助监测工资成本，可变薪酬和加班预算。他们可以提供关于员工薪酬、奖励与绩效的实用的见解，而数据筛选还可以寻找表现优异和一致的员工。人力资源经理和管理人员也可以提供必要的资金把企业经营活动和定期的劳动力投资联系起来。各种劳动力有关的参数和指标都可以为服务经理提供意见，以帮助他们了解客户的满意程度，服务的交付成本和联络中心员工绩效。

⑽ 人力资源分析需要分析哪些数据

人力资源分析书面的东西有很多资料参考，我就不去找那些东西来糊弄你了。你要先刚做好这些工作，那么这些东西你需要拿到手：
企业的组织结构，各部门岗位说明书、岗位职责等，然后了解公司岗位现在在职人员数据（学历、年龄、工龄、职位、收入等等），目前员工的流失率，然后还有目前同行业的企业的薪酬表格，最好能搞到同行的标杆企业的相关资料，还有就是岗位工资指导价等，这些拿到以后，然后了解公司的目前的业务状况以及未来的发展规划，根据这些规划，来做你们企业的人力资源分析，具体还需要问什么的，站内消息给我，我们可以交流。