最新公司人力资源部数据分析版

***公司人力资源部数据分析2015年版

一、基础人事模块（数据截止点2015.1.1---2015.12.31）

1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升）

2、员工增长率（年度）

【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。

【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（2014.12.31在职员工人数）*100％

【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。

3、新员工入职人数部门分布

【定义】是指新入职员工部门分布柱状图

【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。

4、人力资源流动率

【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年

【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数

月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2

季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3

年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之

和）÷4

【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。

5、人力资源离职率

【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。不包括内退和退休人员。

【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100%

【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下，合理的离职率应低于8％。

6、非自愿性的员工离职率

【定义】当企业解雇员工或终止员工工作时，就发生了非自愿性的员工流失。其主要表现为：某员工因不能完成本职工作，不能达到绩效标准，或有严重的或故意的错误行为，不再满足运作要求而引起的员工流失。非自愿性的员工流失不但包括下岗、裁员、辞退等正常形式，而且包括因员工死亡或终生残疾等导致合同失效而引起的非正常形式的员工流失。

【公式】非自愿性的员工离职率＝（解雇员工人数+因残疾而离岗人数+下岗人数）÷统计期平均人数]×100％

【说明】对非自愿性的员工离职数据的分析，有利于辨识员工主要的离职原因，较低的非自愿性员工离职率有利有弊。我们可以通过非自愿性的员工离职率转换视角，重新审视企业的业绩和生产力问题。

7、自愿性员工离职率（可以考虑做一下关键岗位员工离职率）

【定义】是指自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。自愿性员工离职率可能受到很多因素的影响，其中包括员工的个人境况、企业的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。

【公式】自愿性的员工离职率＝（自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数）×100％

【说明】如果某一企业有较高的自愿性的员工离职率，可能是不健康的企业文化的反映，或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估，以及领导不力也会造成该比率的上升，也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。

8、内部变动率

【定义】是指报告期内部门内部岗位调整、在某企业内部调动的人数同总人数的比例。

【公式】内部变动率＝（部门内部岗位调整人数＋企业集团内部调动人数）÷报告期内员工平均人数

【说明】员工调动人次可以反映组织的相对稳定性，可以使相关单位及时关注调动员工的工作情况

9、员工晋升率

【定义】是指报告期内实现职位晋升的员工人数同总人数的比例。

【公式】员工晋升率＝（报告期内实现职位晋升的员工人数）÷报告期内员工平均人数。

【说明】进行员工晋升统计可以反映出企业内部提升的情况，为改进员工发展通道，制定员工职业规划提供依据。

二、人力资源结构分析

1、人员岗位分布

***公司目前分为：职能、市场、教学三种岗位（以花名册为准）

【备注】人员类别划分依据企业所处的姐夫按和行业状况再进行规定。

2、人员学历分布

【定义】是指按照学历划分，报告期末企业（部门）所有在岗员工的最高学历情况统计。包括各学历层次相应的人数以及相应的比重。

【说明】员工学历是指已经正式获得国家承认的最高毕业文凭学历。企业人员学历分为博士、硕士、本科、大专及大专以下五个层次。(目前可以不要博士层次，可能没有，呵呵。。)

3、人员年龄、工龄分析

3.1 人员年龄分布

【定义】是指按照年龄区间划分，报告期末企业（部门）实有人员在各年龄阶段相应的人数以及比重。

【说明】

（1）年龄区间划分为25岁以下、26岁－35岁、36岁－45岁、45岁以上四个区间。

（2）仅仅对年龄分布进行一维分析，只能看出员工的年龄层次结构。只有当把年龄分布和其他相关的指标结合起来，才可以从数据中看出问题，例如将年龄分布和学历分布结合，

或者将年龄分布和人员职位层次结合，组成一个二维的人员结构分析表，才能从双重指标中所显示的数据中，看出人员结构所折射出的具体情况。

（3）对年龄分布进行分析，可以判断组织人员是否年轻化还是日趋老化，组织人员的稳定性和创造性，组织人员吸收新知识、新技术的能力，组织人员工作的体能负荷和工作职位或职务的性质与年龄大小的可能的匹配要求。

以上四项反应情况，均将影响组织内人员的工作效率和组织效能。企业的员工理想

的年龄分配，应呈三角形金字塔为宜。顶端代表45岁以上的高龄员工；中间部位次多，代表36岁－45岁的中龄员工；而底部位人数最多，代表20岁－35岁的低龄员工。

3.2平均年龄

【定义】是指报告期末企业（部门）所有在岗员工的年龄的平均值。

【说明】一般情况，平均年龄与员工知识更新速度和接受新知识的能力成正比。平均年龄越小，员工知识更新速度越快，知识结构层次更全，接受新知识的能力越强，企业的知识资源也就更为丰实。

3.3 人员工龄结构分析

【定义】是指按照工龄区间划分，报告期末企业（部门）实有人员在各工龄阶段相应的人数以及比重。

【公式】各等级人员数量以某企业人力资源部员工花名册数据为准。

【说明】

（1）工龄指标为员工在某企业工作工龄，截至日期为报告期期末，工龄超过半年按一年计算，半年以下按半年计算。

（2）通常工龄越长代表员工忠诚度越高，经验越多，工龄区间划分为5年以下、5年－10年、10年－15年、15年-20年，20年以上五个区间。

***公司工龄区间建议划分：1年以下，1-3年，3-5年，5年以上。

4、人员职级结构分析

【定义】是指按照职称体系划分，报告期末企业（部门）各职称等级上实有人员的数量以及所占总人数的比重。

【公式】各等级人员数量以某企业人力资源部员工花名册数据为准。

【说明】企业等级分为员工、副主管、主管、副主任、主任、副校长、校长7个职级。

三、劳动关系

1、劳动合同签订比例（兼职与全职区分开）

【定义】是指某组织所有人员中签订劳动合同的人数及占总人数的比重

【公式】劳动合同签订比例＝签订劳动合同的人数÷报告期员工内平均人数

【说明】此指标从侧面反映了某企业人力资源管理的规范程度

2、职工社会保险参保率

【定义】是指在组织为职工参加社会保险（职工养老、医疗、工伤、失业、生育保险）的比率

【公式】职工社会保险参保率＝参保人数÷报告期内员工平均人数

四、招聘配置

1、招聘成本评估

1.1 招聘总成本

【公式】招聘成本=内部成本+外部成本+直接成本。

【说明】内部成本为企业内招聘专员的工资、福利、差旅费支出和其它管理费用。外部成本为外聘专家参与招聘的劳务费、差旅费。直接成本为广告、招聘会支出，招聘代理、职业介绍机构收费；大学招聘费用等。

1.2 单位招聘成本

【定义】是指在一次招聘活动中每招聘一位员工所占用的成本。

【公式】单位招聘成本=招聘总成本÷录用总人数

【说明】校园招聘可以做一个招聘成本分析

2、录用人员评估

2.1 应聘者比例

【定义】应聘者比率是指某岗位应聘人数与计划招聘人数的比率

【公式】应聘者比率=（应聘人数÷计划招聘人数）×100%

【说明】该比率说明员工招聘的挑选余地和信息发布状况，该比率越大说明组织的招聘信息颁布的越广、越有效，组织的挑选余地就越大；反之，该比率越小，说明组织的招聘信息发布的不适当或无效，组织的挑选余地也越小。一般来说应聘者比率至少应当在200%以上。招聘越重要的岗位，该比率应当越大，这样才能保证录用的质量。

2.2员工录用比例

【定义】录用率是指某岗位录用人数与应聘人数的比率

【公式】录用率=（录用人数÷应聘人数）×100%

【说明】该比率越小说明可供筛选者越多，实际录用的员工的质量可能比较高；该比率越大，说明可供筛选者越少，实际录用的员工的质量可能比较低。

2.3 招聘完成率（总的招聘完成率和岗位的招聘完成率）

【定义】招聘完成比率是指某岗位录用人数与计划招聘人数的比率

【公式】招聘完成比率=（录用人数÷计划招聘人数）×100%

【说明】该比率说明招聘员工数量的完成情况。该比率越小，说明招聘员工数量越不足。如果为100%则意味着企业按计划招聘到了所有需要的员工。

以下2个分析标准适合校园招聘或者集体招聘的分析（2015年度可以不做分析）

2.4同批雇员留存率

【定义】是指同一批次招聘入企业的雇员直至统计时间为止，仍然在职的人数同同批雇员初始人数的比例。

【公式】同批雇员留存率＝同批雇员留存人数÷同批雇员初始人数×100％

2.5同批雇员损失率

【定义】是指同一批次招聘入企业的雇员直至统计时间为止，所有离职人员人数同同批雇员初始人数的比例。

【公式】同批雇员损失率＝同批雇员离职人数÷同批雇员初始人数×100％同批雇员损失率＝1－同批雇员留存率

【说明】同批雇员留存率和同批雇员损失率反映了员工流失状况，员工流失状况又说明了员工满意度。同批雇员留存率越低（损失率越高），同批雇员员工满意度越低，需要及时

找出并分析员工离职的原因，实施补救；同批雇员留存率越高（损失率越低），员工满意度越高，组织满意度也越高。

3、招聘渠道的分析

【定义】招聘渠道分布是指某单位录用员工通过各渠道进入的数量分布及相应比重。招聘渠道主要有校园招聘、职业中介机构、现场人才招聘会、内部推荐、媒体广告、网上招聘、应聘者直接找上门求职。

内部招聘：主要以内部推荐为主；

外部招聘：除内部推荐以外的渠道均为外部招聘；（外部招聘需要再详细的进行分析：网上招聘、现场招聘、上门求职；其中网上招聘要求对目前现用的网络渠道进行分析评估：前程、智联、58等各种网络渠道，以评估来年网络渠道的选择）

【公式】按以企业为边界分为：内部招聘比率=（内部招聘人数÷录用人数）×100%

外部招聘比率=（外部招聘人数÷录用人数）×100%

以渠道划分则为各渠道录用人员的数量及比率。

【说明】企业在新员工招聘中最好不要局限于采用单一渠道，而应考虑各种渠道的特点灵活使用，来自不同招募渠道的应聘者适应于企业的不同岗位，在招聘过程中根据需要有所偏重采用会得到比较好的招聘效果。

五、培训（总部培训单独分析，分校人事此模块需要分析）

1、培训人员分析

1.1 培训人次

【定义】是指报告期内企业（部门）每次内部培训和外出培训的所有人数累计之和。

【公式】培训人次＝N1＋N2＋……Nn

其中Nn指某次培训参加培训的实际人数。

1.2 内部培训人次（与培训人次计算方法类似）

1.3 外部培训人次（与培训人次计算方法类似）

1.4 依岗位（或者部门）类别计算的受训人员比率

公司人力资源部数据分析版

公司人力资源部数据分 析版 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-

***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数） *100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年 【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数 月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不

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***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数）*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数

月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。 5、人力资源离职率 【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。不包括内退和退休人员。 【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100% 【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下，合理的离职率应低于8％。

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

公司业务数据分析

公司业务数据分析问题 摘要 本文是对公司一季度业务数据分析问题，根据题中所给出的数据，利用SPSS 软件进行相关性统计分析，分别对各业务中指标进行分析，得到各业务之间的关系。同时通过现有的数据和所建立的模型，给出今后发展提出建议。 针对问题一，在对业务量接近饱和问题，首先采用变异系数法求出各项指标的权重，利用灰色变权聚类法，建立白化权函数，确定聚类权、求出聚类系数，再通过比较聚类系数，得出各个业务属于哪个灰类。最后得到业务二和业务三的业务量接近饱和。 针对问题二，根据题中所给的数据，通过SPSS软件得到各指标与收入的相关性系数，其中指标5与收入的相关系数为1，知指标五为收入。在这基础上通过SPSS软件进行相关性统计分析得收入主要和业务一和业务四相关。 针对问题三，考虑各业务之间的相关性及业务相互促进要使得收入增加。首先利用变异系数法计算出各业务中各指标的权重，综合业务中各指标，再通过SPSS得到各业务之间的相关系数，知业务一与业务二、业务三、业务四相关性强，与业务五相关性弱；业务二与业务三、业务四、业务五相关性弱；业务三与业务四、业务五相关性弱；业务四与业务五呈负相关。相互促进情况见表六七。 针对问题四，根据现有的数据，先利用BP神经网络预测出了下一个月各业务的发展情况。为扩大公司的盈利空间以及服务规模，并分析当前的状态给出以后发展的建议：1、推陈出新，使客户选择开通更多业务。2、加强对各业务的宣传。季度分析报告见模型的求解。 关键词：业务指标灰色变权聚类法变异系数法 BP神经网络预测 一问题重述

某互联网公司推出一项服务，此项服务包括5个主要的业务，这5项业务共包含8个指标，某项业务可以含有1个或多个指标，在这8个指标中其中有一个指标是收入。客户可以根据自己的需要选择开通某些业务，各个业务之间没有强制绑定关系，但是某些业务之间通过相互宣传有一定的促进作用。附件中是本公司2012年第一季度的数据，包括各个业务的各个指标的数据：指标数据为0，说明该业务还没有这个指标；从0变为正数说明此项业务开始包含新的功能，新功能具有新的指标。附件中还包括此项服务带来的收入数据。 请你根据各个服务的指标数据和收入数据，完成如下问题： 1、其中某些业务的使用量接近饱和，请你建立模型计算哪些业务量接近饱和， 饱和的指标估计值是多少； 2、根据财务数据，你能判断出哪个指标是收入吗，请你说明收入主要和哪些业 务相关； 3、请你分析出各个业务之间的相关性，哪几个业务相互促进可以使得收入增加； 4、假如你是本服务的项目经理，根据现有的数据和你所建立的模型，给公司总 经理写一份季度分析报告，分析当前的状态以及以后发展的建议，如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。 二问题分析 问题一：因某些业务的使用量接近饱和，要建立模型计算哪些业务量接近饱和，及饱和的指标估计值。对于饱和度的理解可认为，当业务中的指标趋于一个平缓的趋势时接近饱和，因为若该业务已接近饱和则对该业务的指标控制上不会有太大的变化，反之则应还会有一个较大的波动趋势。因此可先用变异系数法确定出每个业务中相应指标的权重。再采用灰色变权聚类分析求解，以饱和及不饱和作为两个灰类，聚类对象为五个业务，而影响业务的指标共有八个可作为聚类指标。建立白化权函数和彻度函数，再通过聚类权，即可得出各业务是否饱和，及其饱和的估计值。 问题二：根据题中所给的财务数据，为判断哪个指标是收入，从各指标之间的相关性出发，考虑各业务中相同指标与收入的相关性，及各业务中不同指标与收入的相关性，利用SPSS软件分别计算出各指标与收入的相关系数，若指标与收入的相关系数为1，则该指标为收入。为说明收入主要和哪些业务相关，考虑各业务与收入相关性，同时考虑收入指标、各业务中指标与总收入的相关性，从而确定收入与哪些业务相关。 问题三：要分析出各个业务之间的相关性，对各业务中有1个或多个指标，我们采用变异系数法求出各指标的权重，将业务中多个指标的权重综合成总指标来考虑，通过各业务中总指标之间的相关性来衡量各业务之间的相关性。要知道哪几个业务相互促进可以使得收入增加，通过Excel对收入进行分析，根据收入在某段时间的波动大小，对收入增加的时间段进行分析，考虑此阶段收入与各业务之间的相关性，从而确定哪些业务相互促进可以使得收入增加。 问题四：根据现有的数据和所建立的模型，分析当前的状态以及以后发展的建议，对如何扩大公司的盈利空间以及服务规模。首先采用BP神经网络系统法建立模型，预测出下一个月各业务中各指标的发展趋势，及其收入的发展情况，结合当前的状态，为以后发展提出了相关建议。 三符号说明

人事部门常用数据分析

人事部门常用数据分析集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

人力资源常用数据分析 一、招聘分析常用计算公式 1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。 2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 3、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％ 4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％ 5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％ 6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％ 7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数 ×100％ 8、骨干员工留存率：中高层员工人数÷月初员工人数*100% 二、考勤常用的统计分析公式 1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％ 2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％ 3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数 2、月计件工资：计件单价×当月所做件数 3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数 4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数 5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数

6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额 ×100％ 7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额 ×100％ 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用 总额×100％ 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数 11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％ 四、培训统计分析公式 培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％ HR常用公式分析 1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数 2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数 3.离职率（主动离职率/淘汰率）＝离职人数/在职总人数 4.异动率＝异动人数/在职总人数 5.人事费用率＝（人均人工成本*总人数）/同期销售收入总数 6.招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/（计划增补人数+临时增补人数） 7.人员编制管控率=每月编制人数/在职人数 8.人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9.离职率=离职人数/（（期初人数+期末人数）/2）

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型

人事部门常用数据分析(20201110163101)

人力资源常用数据分析 —、招聘分析常用计算公式 1、 招聘入职率：应聘成功入职的人数 2、 月平均人数：（月初人数+月底人数） 3、 月员工离职率：整月员工离职总人数 4、 月员工新进率：整月员工新进总人数 5、 月员工留存率：月底留存的员工人数 6、 月员工损失率：整月员工离职总人数 7、 月员工进出比率：整月入职员工总人数 8、 骨干员工留存率：中高层员工人数 二、考勤常用的统计分析公式 1、 个人出勤率：出勤天数 三规定的月工作日X 10% 2、 加班强度比率：当月加班时数 m 当月总工作时数x 10% 3、 人员出勤率：当天出勤员工人数 ?当天企业总人数X 10% 4、 人员缺勤率：当天缺勤员工人数 三当天企业总人数X 10% 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、 月薪工资：月工资额 三21.75天X 当月考勤天数 2、 月计件工资：计件单价 X 当月所做件数 3、 平时加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 1.5倍X 平时加班时数 4、 假曰加班费：月工资额 三24.75天三8小时X 2倍X 假曰加班时数 5、 法定假曰加班费：月工资额 三21.75天m 8小时x 3倍x 法定假曰加班时数 6、 直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额 三企业工资总额X 10% 应聘的所有人数X 10%, 三2 三月平均人数X 10% ?月平均人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三整月离职员工总人数X 100% 月初员工人数*100%

7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额三企业工资总额X 100% 8、人力资源费用率:—定时期内人工成本总额三同期销售收入总额X 10% 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额三同期成本费用 总额X 100% 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额m同期同口径职工人数 四、培训统计分析公式 HR常用公式分析 1?新晋员工比率二已转正员工数 /在职总人数 2补充员工比率二为离职缺口补充的人数/在职总人数 3?离职率（主动离职率/淘汰率）二离职人数/在职总人数 4?异动率二异动人数/在职总人数 5?人事费用率二（人均人工成本裏总人数）/同期销售收入总数 6?招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/ （计划增补人数+临时增补人数） 7?人员编制管控率二每月编制人数/在职人数 8?人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9?离职率二离职人数/ （（期初人数+期末人数）/2） 10?员工进入率二报到人数/期初人数 11. 离职率二离职人数/（期初人数+ 录用人数）X 10% 12. 员工当月应得薪资的计算方程式为：

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软

某公司人力资源部招聘分析报告

人力资源部月招聘分析报告

目录1、简介 1.1 目的 1.2 范围 2、衡量指标定义 3、数据源 4、衡量指标分析 4.1 简历初选通过率 4.2 有效简历率 4.3 初试通过率 4.4 复试通过率 4.5 报到率 4.6 招聘计划完成率 4.7 人均直接招聘成本 4.8 招聘渠道分布 4.9 录用人员信息分布 4.10 月招聘指标汇总 5、发现的问题及改进措施 5.1 问题一 5.2 问题二 5.3 问题三 5.4 问题四

人力资源部月招聘分析报告 关键词： 简历初选通过率、有效简历率、初试通过率、复试通过率、报到率、招聘计划完成率、 人均直接招聘成本、招聘渠道分布、录用人员信息分布。 摘要： 本月人力资源部共对份简历进行了初步筛选，简历初选通过 率为，有效简历率为，初试通过率为，复试合 格率为，报到率为，招聘计划完成率为，最终 录用人，人均直接招聘成本为元。 缩略语清单：

1简介 1.1目的 本报告是对各部门及各子公司招聘工作的衡量和分析，适用对象为公司高层领导、各部门经理、招聘专业人员等 1.2 范围 本报告衡量和分析的范围为年月及各子公司招聘计划完成率，并通过简历初选通过率、有效简历率、笔试通过率、复试通过率、报到率、招聘计划完成率、人均直接招聘费用、录用人员信息渠道分布等指标进行说明。 2 衡量指标定义 本报告使用的衡量指标的定义可见各表标题 3数据源 本报告计算使用的原始数据来源为由拟制，经公司主管领导批准的月招聘计划、月份招聘工作总结。 4衡量指标分析

4.1简历初选通过率=人力资源部初选合格简历数/收到的简历总数 自月日－月日

运营必备的 15 个数据分析方法

提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段 1：观察数据当前发生了什么？ 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况

怎么从公司财务报表中分析一个公司经营状况 假如有两家公司在某一会计年度实现的利润总额正好相同，但这是否意味着它们具有相同的获利能力呢？ 答案是否定的，因为这两家公司的资产总额可能并不一样，甚至还可能相当悬殊。再如，某公司2000年度实现税后利润100万元。很显然，光有这样—个会计数据只能说明该公司在特定会计期间的盈利水平，对报表使用者来说还无法做出最有效的经济决策。但是，如果我们将该公司1999年度实现的税后利润60万元和1998年度实现的税后利润30万元加以比较，就可能得出该公司近几年的利润发展趋势，使财务报表使用者从中获得更有效的经济信息。如果我们再将该公司近三年的资产总额和销售收入等会计数据综合起来进行分析，就会有更多隐含在财务报表中的重要信息清晰地显示出来。可见，财务报表的作用是有一定局限性的，它仅能够反映一定期间内企业的盈利水平、财务状况及资金流动情况。报表使用者要想获取更多的对经济决策有用的信息，必须以财务报表和其它财务资料为依据，运用系统的分析方法来评价企业过去和现在的经营成果、财务状况及资金流动情况。据以预测企业未来的经营前景，从而制定未来的战略目标和作出最优的经济决策。 为了能够正确揭示各种会计数据之间存在着的重要关系，全面反映企业经营业绩和财务状况，可将财务报表分析技巧概括为以下四类：横向分析；纵向分析；趋势百分率分析；财务比率分析。 一、财务报表分析技巧之一：横向分析 横向分析的前提，就是采用前后期对比的方式编制比较会计报表，即将企业连续几年的会计报表数据并行排列在一起，设置“绝对金额增减”和“百分率增减”两栏，以揭示各个会计项目在比较期内所发生的绝对金额和百分率的增减变化情况。 下面，以ABC公司为例进行分析（见下表）。 比较利润及利润分配表分析

人力资源数据分析指标

XX 集团人力资源部 数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目 录 No table of contents entries found. 前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 1 人力资源指标体系框架模型 2 人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资本能力层面指标主要包括与人力资本能力相关的人力资源数量、学历、流动性、年龄、职称等方面的指标； 人力资源效率层指标 HR 运作能力层指标 人力资本能力指标 某某集团人力资源分析指标体系框架

人力资源运作能力层面指标主要包括人力资源基本运作流程：人力资源规划——招聘——培训开发——考核评价——薪酬——劳动关系等反映各个环节运作能力的基本指标； 人力资源效率层面指标是人力资源管理所要达到的基本效率指标，也是人力资源战略实施的效果反映。 一人力资本能力 1人员数量指标 【定义】是指反映报告期内人员总量的指标。 期初人数 【定义】是指报告期最初一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年初人数。 【收集渠道】人力资源部员工信息表 期末人数 【定义】是指报告期最后一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年末人数。 【收集渠道】人力资源部员工信息表 统计期平均人数 【定义】是指报告期内平均每天拥有的劳动力人数，属序时平均数指标。 【公式】 月平均人数= 报告期内每天实有人数之和÷报告期月日数或：=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之和）÷4 【收集渠道】人力资源部员工信息表 2 员工人数流动指标 【定义】是指企业内部由于员工的各种离职与新进所发生的人力资源变动。 【收集渠道】人力资源部员工信息表 人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标。【公式】流动率=（报告期内流入人数＋流出人数）÷报告期内员工平均人数

运营必备的15个数据分析方法

运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。

阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响

浅谈大数据平台建立对企业管理的影响随着网络信息化时代在企业管理占比日益增大，数据对传、数据分析、大大拓展了互联网在企业应用管理中的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，数据将成为企业的核心资产，在企业决策管理中产生深远影响。既是机遇也是挑战。 1、大数据的建立能够使企业防范风险的能力增强， 在大数据时代来临之前，数据作为特殊“资产”，人们更多的是从历史数据中总结规律，查找上一年度的失误与缺陷。在下一年度工作中进行消缺和提升工作不足。但大数据时代的决策最主要的功能就是预测未来，也就是说从数据的分析中寻找不足与缺陷，以大数据提供的分析为依据及时针对某一方面做出整改。以此来降低企业生产运行分险。如果竞争企业可以对行业市场进行预测对企业自身承载能力进行全面透彻的了解，但自己所在的企业不能，那么企业将会失去未来。企业存在的风险是企业系统不能适应环境变化的风险，在数据时代，这种风险更多地是体现在管理者的日常决策中，体现在企业管理决策要面向需求产品的客户的变化上。 2、企业的管理决策权由原来的被动追求价值向主动增加企业价值转变。 大数据的优点在于引导价值，促使企业价值根据良性化发展，对于企业来说，企业价值体现在其企业管理组织架构中，企业原有组织形式是单一的为企业价值而存在和建立的。在数据时代，企业的组织结构形式必须以实现企业的价值增长基础，提高企业在市场经济

的核心竞争力，也就是说，企业的组织架构的变化必将会诱发企业管理决策和领导者决策的变化，大数据就是建立一条无形的通道在生产者和决策者和市场之间行成多元化的隐性联系。使管理者和决策者参与到产品塑造的过程中去，大数据的建立可以有效地可以有效地避免决策者过度的追随价值带来的被动，从根本上引导管理者和决策者改变传统的决策方式。 3.企业创造价值的方式发生改变 在大数据之前企业已形成了一套成熟的管理方法，但依靠业务驱动以及因果思维形成的管理方法始终无法实现最高的管理水平，这种模式永远是现寻求问题的原因再去寻找解决问题的方法，但在未来，数据驱动模式将代替业务驱动模式，大数据技术可以让企业决策者直接看到解决问题的方法，从而分析问题出现的原因，并帮助决策者做出正确决策，这样及排除了决策者个人主观判断对问题的影响，也让企业决策者的决策思维超越了眼前事实。大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步加强大数据技术的完整型，全面性、时效性。大数据信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，将传统数据信息方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。利用有效的 4、企业的管理决策从单一的中高层管理向员工参与决策转变