Ⅰ 如何將人力資源可視化
可視化管理也叫目視化管理。
目視化管理實施能否成功，有賴於推行委員會的組織、指導，使工廠各相關部門達成共識，步調一致地展開活動。
一是責任意識要到位。思想是行動的先導，態度決定一切。管理的目的在於提高效率和效益。要取得好的管理結果，必須具備高度的責任感和認真負責的工作態度，這是辦好一切事情的關鍵。
二是責任劃分要明確到位。如果管理責任劃定不清、線條過粗、考核無據、出現問題，找單位容易、找個人難、找責任人就更難，經常是追緊了各打五十大板，追鬆了就大事化小，小事化了，管理考核最終找不到落腳點。
三是責任追究要落實到位。近年來，企業人力資源管理暴露和反映出許多問題，往往是因為出現問題以人論事，以教育和糾錯為理由，避重就輕，網開一面，扭曲了管理的公正性、公平性和嚴肅性。
其解決方法有以下幾種：
1） 變更職務的工作內容。減少某一職務、職位的工作內容及責任，而轉由別的職務人員來承接。
2） 改變及強化現職人員。運用培訓或協助方式，來強化現職人員的工作能力。
3） 更動現職人員的職位。如果上述兩種方法仍無法達到期望時，表示現職人員不能勝任此職位，因此應予以調動。
Ⅱ 如何做人力資源月報表
HR
工具箱
如何做人力資源月報表
如何給公司領導做月報？應該有哪些統計指標？
人力資源統計指標匯總
：
一、
人員數量指標
1
、按行政單位劃分（總部、區域、
）
-
與編制對照；
2
、按性質劃分（職能部門、
）
；
3
、按時間劃分（期初人數、期末人數、平均人數
-
例月平均人數
=
（月初人數
+
月末人數）
/2
）
；
4
、按職務劃分（經理級、主管級、文員及員工級）
二、
人員素質指標
1
、
學歷分布（本科以上、本科、大專、中專高中、初中及以下）
；平均教育年限；
2
、年齡分布（
20
歲以下、
20-29
歲、
30-39
歲、
40
歲以上）
；平均年齡；
3
、
通常統計人員素質指標時，與人員數量指標結合進行二元組合統計。
三、
勞動時間利用指標
1
、出勤率（
%
）
=
出勤工日（工時）÷制度工日（工時）×
100%
；
2
、加班加點強度指標（
%
）
=
加班加點工時數÷制度內實際工作工時數×
100%
。
四、
勞動生產率指標：實物勞動生產率
=
報告期銷售額
/
報告期平均人數
*100%
；
五、
勞動報酬指標
1
、工資總額與平均工資（一般按某個范圍統計
-
總部、區域、城市公司）
；
2
、薪金占人力資源成本、銷售額比重；
3
、固定與變動薪酬比，用於衡量激勵水平；
4
、薪金範圍分布（某一薪金級別人數分布）
。
六、
人員流動指標
1
、流失率
=
報告期流失人數
/
報告期平均人數
*100%
2
、同批雇員留存率及損失率（通常用於衡量核心員工的穩定性，
）
留存率
=
留下人數
/
初始人數
*100%
損失率
=
損失人數
/
初始人數
*100%
3
、流失人員工齡分布
4
、流失人員原因統計分布
5
、新進員工比率
=
報告期入職人數
/
報告期平均人數
*100%
（通常與流失率比較，用於衡量員工流動）
七、
其他人事業務指標
Ⅲ 如何用excel數據分析人力資源數據
您好，請問您是想知道如何用excel數據分析人力資源數據嗎？
Ⅳ 如何做人力資源看板
看板管理的定義 管理看板是把希望管理的項目，通過各類管理板顯示出來，使管理狀況眾人皆知的管理方法。 管理看板是一流現場管理的重要...
Ⅳ 如何通過數據圖表展現人力資源實力
HR在每個公司都起著重要作用，他們的工作涉及人才招聘、員工關系、員工培訓、薪酬績效等等，而這些模塊中的每個環節又都會產生大量的數據。
如何高效利用這些數據優化工作流程？
如何生成簡單易懂的報告讓領導一目瞭然？
這是HR們最關心的兩個問題。
傳統報告流程之殤
數據統計耗時長
以招聘數據為例：簡歷收取量、初篩量、進入面試人員數量、邀約量、實際到場初試量、復試量、背調通過量、offer發放量 、入職量等一系列數據，會形成一個招聘數據漏斗，幫助HR觀察每個環節的數據流失。
另外按職位、按渠道對這些數據進行匯總，可以發現目前市場上該職位人才招聘的難易程度以及不同招聘渠道的質量。
在傳統的Excel處理過程中，要滿足上述需求，往往需要建立多個sheet對這些數據做關聯。
每次對這些表根據不同維度進行統計，都要耗費HR 2-3個小時的時間。
數據統計運算繁雜
以簡歷投遞量為例，上表例子中，我司HR對每個職位每天的投遞量進行了匯總，但是如果想對每個月每個職位在各渠道的簡歷投遞量進行統計觀察，在Excel中的操作步驟是如何的呢？
首先在原有表格上新插入一行，或者在其他工作區域，按時間按渠道對投遞量進行匯總，得到匯總數據之後，再根據這些數據生成對應的圖表。
這個過程繁瑣、廢時且極易出錯。
被動報告，可擴展性差
以往HR給相關負責人提供報告，所有的「套路」都是既定的。
比如每個月的招聘數據報告中，會提供各職位的投遞量、通過量等，如果領導突然想知道這些已入職的人員分別都是來源於哪些渠道，這時HR就又需要重新進行統計，然後再匯報。
這還僅僅只是一個小需求，並且我司作為創業公司，數據量相對沒那麼大。但是如果是在一個成熟的大公司，領導的每一個新增需求都會是HR的噩夢。
如何利用DataHunter提升工作效率？
自動統計，隨意拖拽生成圖表
無論哪種維度的統計，只需將對應的維度欄位拖入到維度區，選擇合適的圖表類型即可。
傳統流程中的數據篩選、選擇、統計、生成圖表的過程，都被一步完成了。
探索式分析，應對多種需求
在DataHunter中，將完整的原始數據上傳，並生成對應圖表，後續就可對這些圖表進行下鑽以滿足不同維度的查看需求。
如果想知道已入職的人員分別都是來源於哪些渠道，將渠道和人數分別拖進維度和度量，就能生成柱狀圖查看。
如果想在基礎上查看某個渠道入職人員都去了哪些部門，只需右鍵相應的柱子，選擇部門，就可顯示。
自定義看板，超越傳統報告
HR可以根據自己的需求，生成多個圖表，並將其組合成一個看板。
根據常用指標生成的一個入離職人員情況分析看板，裡面涉及：每月人才入職情況、各招聘渠道人才入職情況、入職人才部門歸屬情況等。
通過這個看板，便可以對公司內的人才流動狀況一目瞭然。
Ⅵ 如何有效的將人力資源數據進行分析
數據分析可以幫助企業更好地洞察數據本質，協助人力部門監督員工表現並合理調度，輔助企業高層確定工作重點，預測未來趨勢。
1、 人力成本統計分析
通過人力成本統計分析報表，能夠清晰地看出各公司在人才的投入產出比的對比情況，通過鑽取功能，能夠查看每一個企業的人均利潤、人均成本發展趨勢情況。
Ⅶ 人力資源的數據分析，怎麼做才有價值
人力資源存在的價值，人力資源規劃人力資源規劃是人力資源管理的綜合體。它從企業戰略規劃的角度，整合人力資源各個模塊的業務規劃，從而達到服務企業整體的目的。招聘和配置招聘和配置應該被認為是能夠為企業創造價值的模塊之一。好的招聘工作不僅可以在企業急需人才的時候為企業招聘到合適的人才，還可以通過分析各種數據和就業環境，結合專業能力，預測未來人員流動的趨勢。聲明：本文部分圖片來源於網路，標注來源的數據及相關資料均為引用。原創版權所有，轉載請註明來源及作者。
人力資源部將首先選擇候選人，數據分析可以幫助企業更好地洞察數據的本質，協助人力資源部門監督員工的表現並做出合理的調度，協助企業高層管理人員確定工作重點並預測未來趨勢。人工成本統計分析通過人工成本統計分析報告，可以清晰地看到各公司人才投入產出比的對比，通過鑽取功能，可以查看各企業人均利潤、人均成本的發展趨勢。定期向管理者報告核心人員的離職率是必要的，
Ⅷ 如何提高人力資源崗數據分析能力
先從問題本身來回答一下，培養數據分析的能力，簡單說就是 理論+實踐
理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。
實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。
最後，相關書籍的話，不要臉的自己推薦一下，新書《網站分析實戰—如何以數據驅動決策，提升網站價值》已經開始預售，應該馬上就有貨了，如果有興趣的話可以關注下。
馬科答案：
回答你的第一個問題。如何培養數據分析的能力？
最重要的是形成數據分析的思想、意識，並不斷在實踐過程中找到數據的關聯性，挖掘其內在含義，提升自己的數據分析能力，並利用分析結果對未來的工作作出前瞻和指導，也同時檢驗自己的成果。形成閉環，不斷提升自己。
如何養成這樣的意識呢？簡而言之
事前，採集歷史數據，分析數據關聯性，推測可能的模型和影響因子；
事中，採集線上數據，同前期規劃模型作比較，找到實際問題中的亟待解決的問題和模型改善，為進一步產品改進等做可能性、關聯性分析；
事後，歸納數據，發現自己分析的不足、考慮問題的全面性，為接下來的分析工作做經驗儲備；
這樣的意識就是：
事前估計，為什麼會有這樣的預測，有什麼樣的數據或是模型支持此分析結果；
事中監測，有哪些突變或是自己尚未前瞻到的異常用戶數據，如何將其融合到新一輪的數據分析中，如何更好的為產品改進服務；
事後總結，在這次事件中有哪些問題，問題的原因出自哪裡，模型的問題還是客觀性或是其他問題，不斷提升自己的數據領悟力；
在數據分析中，重數據，卻不拘泥於數據；考慮模型，但要動態變化；不能為數據而數據，應該是客觀的評析數據，提出合理的分析結果；不斷在實踐中提升自己的感悟能力，這不是一朝一夕的事。數據既為上，又為己，希望你可以理解。
Ⅸ 數據化人力資源管理應該怎麼做
自己編企業規章制度的話，的確很費勁，畢竟這是個需要起碼7年一線實戰經驗積累和專業知識有效結合才能出的成果。不過你在網路上查下「海沛爾 勞動合同」，你就能獲得專家為你做的管理文件成品吧，效率很高的，你拿來就能用，用了就讓你直接贏在勞資關系運行的起跑線上。
Ⅹ 人力資源數據分析這樣才能可以貼近業務進行
要根據員工、部門、企業的績效來進行數據分析，包括人力資源的投入和業務增長二者的相關關系，還有員工的離職率對業務成交量的影響等多方面。做人力資源數據分析，需要有清晰的思路，（你希望通過分析達到怎樣的效果），清算你手上所有的資源，包括可以使用數據衡量的指標，還需要多方溝通，包括和業務部門就數據分析達成共識（這是幫助改進的項目，而非找他們的麻煩和不是）。後續做出了的數據要做驗證分析，以下個月份或者季度看是否符合趨勢，從而得出結論。