Ⅰ 如何将人力资源可视化
可视化管理也叫目视化管理。
目视化管理实施能否成功，有赖于推行委员会的组织、指导，使工厂各相关部门达成共识，步调一致地展开活动。
一是责任意识要到位。思想是行动的先导，态度决定一切。管理的目的在于提高效率和效益。要取得好的管理结果，必须具备高度的责任感和认真负责的工作态度，这是办好一切事情的关键。
二是责任划分要明确到位。如果管理责任划定不清、线条过粗、考核无据、出现问题，找单位容易、找个人难、找责任人就更难，经常是追紧了各打五十大板，追松了就大事化小，小事化了，管理考核最终找不到落脚点。
三是责任追究要落实到位。近年来，企业人力资源管理暴露和反映出许多问题，往往是因为出现问题以人论事，以教育和纠错为理由，避重就轻，网开一面，扭曲了管理的公正性、公平性和严肃性。
其解决方法有以下几种：
1） 变更职务的工作内容。减少某一职务、职位的工作内容及责任，而转由别的职务人员来承接。
2） 改变及强化现职人员。运用培训或协助方式，来强化现职人员的工作能力。
3） 更动现职人员的职位。如果上述两种方法仍无法达到期望时，表示现职人员不能胜任此职位，因此应予以调动。
Ⅱ 如何做人力资源月报表
HR
工具箱
如何做人力资源月报表
如何给公司领导做月报？应该有哪些统计指标？
人力资源统计指标汇总
：
一、
人员数量指标
1
、按行政单位划分（总部、区域、
）
-
与编制对照；
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、
劳动生产率指标：实物劳动生产率
=
报告期销售额
/
报告期平均人数
*100%
；
五、
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）
。
六、
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%
（通常与流失率比较，用于衡量员工流动）
七、
其他人事业务指标
Ⅲ 如何用excel数据分析人力资源数据
您好，请问您是想知道如何用excel数据分析人力资源数据吗？
Ⅳ 如何做人力资源看板
看板管理的定义 管理看板是把希望管理的项目，通过各类管理板显示出来，使管理状况众人皆知的管理方法。 管理看板是一流现场管理的重要...
Ⅳ 如何通过数据图表展现人力资源实力
HR在每个公司都起着重要作用，他们的工作涉及人才招聘、员工关系、员工培训、薪酬绩效等等，而这些模块中的每个环节又都会产生大量的数据。
如何高效利用这些数据优化工作流程？
如何生成简单易懂的报告让领导一目了然？
这是HR们最关心的两个问题。
传统报告流程之殇
数据统计耗时长
以招聘数据为例：简历收取量、初筛量、进入面试人员数量、邀约量、实际到场初试量、复试量、背调通过量、offer发放量 、入职量等一系列数据，会形成一个招聘数据漏斗，帮助HR观察每个环节的数据流失。
另外按职位、按渠道对这些数据进行汇总，可以发现目前市场上该职位人才招聘的难易程度以及不同招聘渠道的质量。
在传统的Excel处理过程中，要满足上述需求，往往需要建立多个sheet对这些数据做关联。
每次对这些表根据不同维度进行统计，都要耗费HR 2-3个小时的时间。
数据统计运算繁杂
以简历投递量为例，上表例子中，我司HR对每个职位每天的投递量进行了汇总，但是如果想对每个月每个职位在各渠道的简历投递量进行统计观察，在Excel中的操作步骤是如何的呢？
首先在原有表格上新插入一行，或者在其他工作区域，按时间按渠道对投递量进行汇总，得到汇总数据之后，再根据这些数据生成对应的图表。
这个过程繁琐、废时且极易出错。
被动报告，可扩展性差
以往HR给相关负责人提供报告，所有的“套路”都是既定的。
比如每个月的招聘数据报告中，会提供各职位的投递量、通过量等，如果领导突然想知道这些已入职的人员分别都是来源于哪些渠道，这时HR就又需要重新进行统计，然后再汇报。
这还仅仅只是一个小需求，并且我司作为创业公司，数据量相对没那么大。但是如果是在一个成熟的大公司，领导的每一个新增需求都会是HR的噩梦。
如何利用DataHunter提升工作效率？
自动统计，随意拖拽生成图表
无论哪种维度的统计，只需将对应的维度字段拖入到维度区，选择合适的图表类型即可。
传统流程中的数据筛选、选择、统计、生成图表的过程，都被一步完成了。
探索式分析，应对多种需求
在DataHunter中，将完整的原始数据上传，并生成对应图表，后续就可对这些图表进行下钻以满足不同维度的查看需求。
如果想知道已入职的人员分别都是来源于哪些渠道，将渠道和人数分别拖进维度和度量，就能生成柱状图查看。
如果想在基础上查看某个渠道入职人员都去了哪些部门，只需右键相应的柱子，选择部门，就可显示。
自定义看板，超越传统报告
HR可以根据自己的需求，生成多个图表，并将其组合成一个看板。
根据常用指标生成的一个入离职人员情况分析看板，里面涉及：每月人才入职情况、各招聘渠道人才入职情况、入职人才部门归属情况等。
通过这个看板，便可以对公司内的人才流动状况一目了然。
Ⅵ 如何有效的将人力资源数据进行分析
数据分析可以帮助企业更好地洞察数据本质，协助人力部门监督员工表现并合理调度，辅助企业高层确定工作重点，预测未来趋势。
1、 人力成本统计分析
通过人力成本统计分析报表，能够清晰地看出各公司在人才的投入产出比的对比情况，通过钻取功能，能够查看每一个企业的人均利润、人均成本发展趋势情况。
Ⅶ 人力资源的数据分析，怎么做才有价值
人力资源存在的价值，人力资源规划人力资源规划是人力资源管理的综合体。它从企业战略规划的角度，整合人力资源各个模块的业务规划，从而达到服务企业整体的目的。招聘和配置招聘和配置应该被认为是能够为企业创造价值的模块之一。好的招聘工作不仅可以在企业急需人才的时候为企业招聘到合适的人才，还可以通过分析各种数据和就业环境，结合专业能力，预测未来人员流动的趋势。声明：本文部分图片来源于网络，标注来源的数据及相关资料均为引用。原创版权所有，转载请注明来源及作者。
人力资源部将首先选择候选人，数据分析可以帮助企业更好地洞察数据的本质，协助人力资源部门监督员工的表现并做出合理的调度，协助企业高层管理人员确定工作重点并预测未来趋势。人工成本统计分析通过人工成本统计分析报告，可以清晰地看到各公司人才投入产出比的对比，通过钻取功能，可以查看各企业人均利润、人均成本的发展趋势。定期向管理者报告核心人员的离职率是必要的，
Ⅷ 如何提高人力资源岗数据分析能力
先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践
理论：是进行分析的基础
1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的
1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
最后，相关书籍的话，不要脸的自己推荐一下，新书《网站分析实战—如何以数据驱动决策，提升网站价值》已经开始预售，应该马上就有货了，如果有兴趣的话可以关注下。
马科答案：
回答你的第一个问题。如何培养数据分析的能力？
最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。形成闭环，不断提升自己。
如何养成这样的意识呢？简而言之
事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；
事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；
事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备；
这样的意识就是：
事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；
事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；
事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力；
在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。数据既为上，又为己，希望你可以理解。
Ⅸ 数据化人力资源管理应该怎么做
自己编企业规章制度的话，的确很费劲，毕竟这是个需要起码7年一线实战经验积累和专业知识有效结合才能出的成果。不过你在网络上查下“海沛尔 劳动合同”，你就能获得专家为你做的管理文件成品吧，效率很高的，你拿来就能用，用了就让你直接赢在劳资关系运行的起跑线上。
Ⅹ 人力资源数据分析这样才能可以贴近业务进行
要根据员工、部门、企业的绩效来进行数据分析，包括人力资源的投入和业务增长二者的相关关系，还有员工的离职率对业务成交量的影响等多方面。做人力资源数据分析，需要有清晰的思路，（你希望通过分析达到怎样的效果），清算你手上所有的资源，包括可以使用数据衡量的指标，还需要多方沟通，包括和业务部门就数据分析达成共识（这是帮助改进的项目，而非找他们的麻烦和不是）。后续做出了的数据要做验证分析，以下个月份或者季度看是否符合趋势，从而得出结论。