要说整个公司最没有地位、工资最低的,那应该就是招聘HR了,每天不是在面试就是在筛简历,面得人都快比公司人数还要多了,仍然觉得没有什么能力提升。
那招聘HR真的没出路吗?那错了,看看下面这位人力HR总监做的数据分析,就知道为啥人家能拿几十万,你只能拿几千块了。
下面帮大家详细拆解下,月度人力资源数据分析表的几个主要部分:
1、人员结构分析
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主要包括人数、学历、年龄、工龄、各职能人员占比等分析,关键指标如下:
- 公司各部门人数:了解各个部门的人员编制情况
- 公司各岗位人数:主要了解关键岗位的人员数量,同时浏览各个岗位的人数,来判断岗位人数是否合理,时候是可以裁人数
- 公司各学历占比:通过数据的占比,来分析公司现在人员学历的组成情况,根据数据对人员招聘的学历要求做调整。
- 员工各年龄人数:了解现在公司主要的人员年龄的构成,通过年龄的分析来进行相关的一些岗位的调整,和公司企业文化的建立
- 各工龄段人数:根据各工龄的人员数据的占比,来分析公司各个层级的人员,形成各个层级的梯队,从而对梯队进行人员优化。
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主要包括人力成本结构,人力成本效率,人力成本占比等分析,这些指标能够反应一家公司人力资源的战斗力,也是人力资源数据分析中关键的一部分。
- 人力成本总额/同比:对比历年的人力成本,结合公司的历年成本,营业额等财务数据来对于成本做一个分析判断
- 【分析报告|这位人力HR总监的数据分析能力,太牛了!大多数人根本没有】人力成本结构:人力成本结构包含工资,福利,培训成本,招聘成本等,通过这些数据的对比,我们来分析判断总体成本占比情况,最终优化成本
- 人力成本占比:在公司整的成本里人力成本占据了多少的比例,与往年的数据进行对比,从而对来年的数据进行预测
- 人力成本利润率&人力成本效率:指单个人力成本所产生的公司营业额和利润,这个数据可以在同行业进行数据的对比,突出了公司人力资源成本的价值
- 全员劳动生产率:人工成本效率是考核企业经济活动的重要指标,是企业生产技术水平、经营管理水平、员工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现,全员劳动生产率的纵向和横向比较反映了人力资源使用的优劣程度。
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- 工资、奖金,福利各类别占比:分析年度薪酬中各个类别的薪酬占比,从而对各个类别的占比数据有个合理的判断
- 部门薪酬占比:各个部门年度的薪酬占比,分析判断哪些部门薪酬占比数据的异常
- 职级薪酬占比:各个职级的薪酬占比,通过这组数据来分析各职级人员薪酬占比的合理性
- 历年年度薪酬数据对比:对一年的12个月的数据和历年的数据进行对比,找出数据的规律,为来年的次薪酬预算做参考依据
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- 招聘完成率:这个是招聘模块最关键的指标,通过这个指标,我们来判断一个招聘人员的招聘完成情况,同时需要注意的是,这个招聘完成率,是在一定的招聘周期内完成的
- 招聘质量:试用期通过人数/录用人数,通过招聘质量判断哪些部门的招聘质量比较低,然后分析为什么低,原因在哪里?我们是否可以给出解决方案,提升招聘质量
- 招聘各阶段转化率:这些指标可以判断出岗位在招聘完成率的过程中,哪个环节出现了问题 各渠道招聘费用人数占比:选择合适的渠道,进行岗位的投放
- 招聘周期:招聘周期反映一个岗位的招聘难度
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通过对离职原因、离职人员的分析,知道员工为什么离职,什么样的人可能会离职,采取相应的措施,提升员工的留存率
- 离职原因分析
- 关键岗位离职人数
- 离职人员年龄分布
- 各级离职人数
- 离职人员工龄分布
- 数据分析报告制作
传统的人力资源数据报告一般都是下面这样的,ppt里插入图表,下面在加上大段的文字描述,数据展示不够直观、大段文字也影响大家的阅读效率
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其实可以采用可视化报告的形式来进行汇报,比如这样的:
FineBI制作的人力资源数据分析报告 利用丰富的可视化图表展现数据,让数据分析结果一目了然,在加上简洁的文字说明,让整个报告简洁大方,可读性强
如何制作这样的可视化报告呢?最简单快速的方法是用BI工具,以我熟悉的FineBI给大家简单演示一下操作过程:
1、上传数据 将Excel数据导入FineBI
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2、数据处理 BI工具自带数据处理功能,在FineBI中,可以利用自助数据集对数据进行过滤、新增、分组、公式计算等等一系列的加工处理,鼠标点击就能操作,不需要写复杂的公式
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3、可视化分析 FineBI中提供非常丰富的可视化图表,拖拽纬度和指标到坐标轴就能生成图表,还可以对图表进行个性化的配置,Excel里那些复杂的图表制作步骤,在BI工具几秒就能完成
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4、报告制作 所有的图表制作完成之后,在仪表板上拖拽布局排版,就像ppt排版一样简单,还可以加入图片、文字等元素,丰富整个数据报告,各个图表组件之间还能实现数据的联动和钻取
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这样的一份生动的数据可视化报告比ppt类报告强多了,在汇报时也更加方便领导理解我们的分析过程,认可我们的分析结论
最后放上人力资源数据分析整体的指标拆分图:
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