公司 管理 系统 人力 资源 部 大 数据 分析 报告 2021 年 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 1 / 15 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

1 人力 资源 数据 分析 最近 几 天 ， 支付宝 、 抖 音 、 酷狗 、 喜马拉雅 等 公司 相继 发布 2019 年 个人 使用 报告 ， 发现 自己 的 所作所为 都 在 上面 展现 的 一览无余 没有 死角 ， 一 方面 感到 数据 分析 的 可怕 ， 另外 一 方面 在 想 是否 可以 利用 数据 在 促进 工作 的 提升 ， 同时 也 将 预感 ， 对 组织 人力 资源 进行 数据 化 分析 将 是 HR 的 必备 技能 ， HR 数据 分析 师 将 是 未来 HR 领域 炙手可热 的 工种 。 由于 缺少 数据 关联 支持 和 技术 能力 以及 HR 视角 的 限制 ， 以前 的 分析 更 多 停留 在 人事 基础 数据 固态 分析 ， 无法 支持 组织 目标 ， 本文 可以 提供 一些 观点 助 你 打开 HR 数据 分析 大门 。 人员 数据 分析 仅 在 数据 收集 专注 于 实现 特定 管理 目标 时 才 有效 ， 尽管 很 多 公司 都 想 采用 人员 数据 分析 这 一 核心 概念 ， 但 许多 公司 仍 只是 分析 手边 最近 的 数据 ， 分析 结果 还 没有 意义 和 价值 。 人员 数据 分析 项目 的 失败 通常 可以 归结 为 一 件 事 ： HR 在 几乎 没有 任何 重要 关联 的 数据 中 找 答案 。 为了 避免 人员 数据 分析 项目 失败 ， 必须 遵循 系统 的 、 具有 成本 效益 的 方法 。 为此 ， 需要 两 个 工具 ： 人员 数据 分析 模型 和 直线 经理 指标 定义 研讨 会 。 人员 数据 分析 模型 人员 衡量 指标 方法 论 认为 ， 对 人员 计划 进行 投资 的 主要 原因 （ 可能 是 唯一 原因 ） （ 例如 招聘 ， 发展 ， 继任 计划 和 薪酬 ） 是 提供 需要 的 员工 能力 ， 以 推动 员工 绩效 达到 实现 具体 的 组织 目标 。 可以 用 以下 方式 直观 表示 ： 如果 此 模型 链 中 的 任何 链接 中断 ， 则 意味 着 对 人员 计划 的 投资 未 实现 预期 的 组织 目标 。 模型 中 的 任何 两 块 之间 的 链路 被 称为 统计 相关 性 。 当 两 块 相关 时 ， 可以 根据 另 一 块 值 的 变化 来 预测 一 块 值 的 变化 。 例如 ： 培训 计划 可以 提高 员工 的 能力 水平 ， 进而 可以 预期 地 相应 提高 员工 的 绩效 等级 。 这 表明 能力 和 员工 绩效 是 相关 的 。 如果 能力 和 员工 绩效 之间 2 的 关联 性 很 差 ， 那么 提高 员工 能力 水平 的 培训 计划 将 不会 导致 员工 绩效 的 提高 ， 只 会 导致 预算 的 浪费 。 如何 创建 具有 强 相关 性 支持 的 人员 数据 集合 1 、 组织 目标 指标 组织 目标 数据 反映 了 实现 业务 目标 的 程度 。 尽管 越来越 倾向 于 将 文化 和 环境 措施 包括 在内 ， 但 该 数据 通常 还是 以 财务 术语 来 表示 。 员工 目标 （ 如 保留 或 参与 ） 不 应 与 组织 目标 相 混淆 。

人力 资源 大 数据 分析 一 、 人力 资源 大 数据 分析 概述 人力 资源 大 数据 分析 作为 新 时代 人力 资源 管理 的 重要 工具 ， 正日 益 受 到 广泛 关注 。 随着 互联网 、 云 计算 和 物 联 网 等 技术 的 飞速 发展 ， 企业 所 收集 的 数据 量 呈 指数 级 增长 这些 数据 包含 了 员工 的 个人 背景 、 工作 表现 、 行为 模式 等 多维 度 信息 。 据 统计 ， 全球 企业 每年 产生 的 数据 量 已 超过 1 . 7 ZB ， 其中 人力 资源 数据 占据 了 相当 大 的 比例 。 例如 ， 我 国 某 大型 企业 通过 整合 内部 人力 资源 信息 系统 和 外部 招聘 网站 数据 ， 成功 构建 了 一个 涵盖 员工 招聘 、 培训 、 绩效 评 估 等 全 方位 的 大 数据 平台 ， 实现 了 对 人力 资源 状况 的 实时 监控 和 科学 决策 。 人力 资源 大 数据 分析 的 核心 在于 通过 数据 挖掘 和 统计 分析 ， 揭示 人力 资源 管理 的 内在 规律 ， 为 企业 管理 层 提供 决策 支持 。 例如 ， 通过 对 员工 离职 数据 的 深入 分析 ， 企业 可以 发现 离职 的 主要 原因 ， 并 针对 性 地 调整 薪酬 福利 、 工 作 环境 等 策略 ， 有效 降低 员工 流失 率 。 据 麦肯锡 全球 研究 院 报告 ， 通过 大 数据 分析 ， 企业 的 员工 留存 率 可以 提高 5 % ， 从而 每年 为 企业 节省 数 百万 美元 的 成本 。 人力 资源 大 数据 分析 的 应用 领域 广泛 ， 涵盖 了 员工 招 聘 、 绩效 管理 、 薪酬 福利 、 员工 发展 等 多 个 方面 。 在 招聘 1 环节 ， 通过 分析 候选 人 的 社交 媒体 行为 、 在线 求职 记录 等 信息 ， 企业 可以 更 精准 地 预测 候选 人 未来 的 工作 表现 。 在 绩效 管理 中 ， 大 数据 分析 可以 帮助 企业 建立 科学 合理 的 绩 效 评估 体系 ， 实现 绩效 与 薪酬 的 精准 匹配 。 在 薪酬 福利 管 理 中 ， 大 数据 分析 可以 为 企业 提供 市场 薪酬 水平 的 参考 ， 确保 薪酬 竞争 力 。 在 员工 发展 方面 ， 大 数据 分析 可以 帮助 企业 识别 员工 的 潜力 ， 提供 个性 化 的 职业 发展 规划 。 在 具体 案例 分析 方面 ， 谷歌 公司 通过 分析 员工 的 日常 行为 数据 ， 成功 预测 了 员工 的 离职 风险 ， 从而 提前 采取 措 施 进行 干预 ， 降低 了 离职 率 。 此外 ， 阿里 巴 巴 集团 利用 大 数据 分析 技术 ， 对 员工 的 工作 表现 进行 实时 监控 ， 并 根据 分析 结果 调整 员工 的 工作 任务 和 培训 需求 ， 提高 了 员工 的 工作 效率 和 满意 度 。 这些 成功 案例 表明 ， 人力 资源 大 数据

摘要 ： 以 大 数据 技术 为 研究 背景 ， 在 阐述 大 数据 概念 的 同时 分析 了 大 数据 时代 给 企业 人力 资源 管理 工作 造成 的 影响 ， 而后 对 大 数据 在 人力 资源 管理 过程 中 的 应用 情况 以及 要点 进行 总结 探究 ， 希望 在 本文 的 论述 后 ， 能够 给 相关 领域 的 管理 人员 提供 一定 的 借鉴 。 关键 词 ： 企业 人力 资源 ； 大 数据 ； 应用 要点 中图 分类 号 ： F 272 . 92 文献 标识 码 ： A 引言 新 时期 背景 下 ， 随着 我国 科学 技术 的 不断 发展 ， 在 人力 资源 管理 当中 越来越 多 的 新 技术 得以 应用 ， 大 数据 作为 常见 的 一 项 技术 策略 ， 通过 大 数据 技术 的 应用 能够 对 人力 资源 管理 进行 综合 管控 提高 了 人力 资源 的 管理 水平 。 因此 对 大 数据 的 应用 要点 进行 分析 寻找 出 更为 科学 有效 的 人力 资源 管理 模式 ， 对 企业 的 发展 有着 很 重要 的 帮助 。 分 地 利用 大 数据 技术 ， 加强 信息 化 建设 ， 让 企业 内部 的 各项 数据 都 能够 合理 开发 和 应用 ， 从而 提高 人力 资源 的 管理 效率 和 质量 ， 这 是 未来 企业 人力 资源 管理 的 主要 趋势 ， 是 不 可 逆转 的 。 基于 此 ， 企业 的 管理 者 需要 认识 到 大 数据 技术 带来 的 优势 ， 同时 也 要 认识 到 企业 面临 的 竞争 压力 。 虽然 数据 信息 化 给 企业 的 发展 提供 帮助 ， 但是 不 可 否认 的 是 其 也 会 给 企业 造成 较 大 的 风险 ， 需要 及时 做出 改进 和 调整 ， 以 更 好 的 适应 时代 的 发展 ， 加强 互联网 安全 管理 ， 让 企业 更加 安全 、 稳定 的 运行 。 1 大 数据 的 概念 3 大 数据 时代 企业 人力 资源 管理 面临 的 问题 现代 社会 的 高速 发展 ， 信息 化 技术 成为 人们 生活 与 企业 人力 资源 管理 对于 企业 发展 壮大 有 直接 的 影响 ， 也 是 企业 的 重要 组成 部分 。 现代 社会 高速 发展 ， 科学 技术 水平 逐步 提升 ， 企业 人力 资源 管理 面临 着 很 多 的 隐性 问题 ， 并且 逐步 体现 出来 。 结合 目前 人力 资源 管理 实际 情况 ， 调查 了解 企业 的 实际 情况 ， 总结 出 如下 问题 ： 3 . 1 企业 人力 资源 管理 架构 落后 大 数据 等 先进 科学 技术 的 应用 ， 企业 人力 资源 管理 工作 必 不 可 少 的 技术 之一 ， 而 衍生 出来 的 大 数据 更 是 人们 重要 的 工作 。 当前 社会 高速 发展 ， 信息 量 日 益 增大 ， 人们 需要 通过 大 数据 分析 掌握 相应 信息 ， 为 自己 工作 与 生活 提供 便利 条件 。 大 数据 是 科学 技术 发展 之 下 的 产物 ， 从 美国 一 份 调查 报告 显示 ， 每年 互联网 产生 的 数据

摘要 : 如今 大 数据 时代 已经 来临 , 在 企业 管理 中 , 很 多 公司 已经 开始 运用 大 数据 管理 公司 业务 。 同样 , 大 数据 也 给 企业 人力 资源 管理 带来 了 新 的 变化 。 本文 从 大 数据 时代 背景 出发 , 对 人力 资源 管理 领域 的 大 数据 内容 以及 大 数据 在 人力 资源 管理 环节 中 的 应用 进行 思考 , 分析 大 数据 时代 具有 信息 安全 的 风险 ， 并 提出 企业 要 加强 对 大 数据 管理 的 责任 意识 ， 以及 提高 网络 安全 技术 水平 等 对策 , 最终 实现 企业 现代 化 高 质量 、 高 效率 的 人力 资源 管理 , 提高 企业 竞争 力 。 关键 词 : 大 数据 ; 人力 资源 管理 ; 分析 一 、 问题 的 提出 当今 信息 社会 的 快速 发展 推动 了 技术 手段 的 不断 翻新 , 近 几 年 , “ 大 数据 ” 这 一 词语 开始 逐渐 步入 人们 的 视线 。 麦肯锡 全球 研究 所 ( McKinsey Global Institute ) 在 2011 年 5 月 发表 的 关于 《 大 数据 ： 创新 、 竞争 和 生产 力 的 下 一个 新 领域 》 报告 中 最 早 提出 了 大 数据 这 一 概念 数据 , 已经 渗透 到 当今 每 一 行业 和 业务 职能 领域 ; 海量 数据 的 挖掘 和 应用 意味 着 新 一 波 生产 率 增长 和 消费 者 盈余 浪潮 的 到来 。 研究 机构 Gartner 定义 “ 大 数据 ” 是 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 。 大 数据 时代 的 到来 标志 着 一 场 全球 革命 性 的 变革 , 正如 最 早 洞察 大 数据 时代 发展 趋势 的 数据 科学 家 之一 的 维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格 在 他 所 著 《 大 数据 时代 》 一 书 中 前瞻 性 地 指出 , 大 数据 带来 的 信息 风暴 正在 变革 我们 的 生活 、 工作 和 思维 ， 大 数据 开启 了 一次 重大 的 时代 转型 。 目前 , 很 多 企业 的 人力 资源 管理 已经 处在 基于 大 数据 的 实践 活动 中 , 据 IBM 在 2013 年 的 一 项 调查 显示 , 28 % 的 企业 已经 开始 做 大 数据 的 试验 ; 47 % 的 企业 已经 开始 做 大 数据 的 相关 活动 。 在 2013 年 6 月 发布 的 《 中国 人力 资源 服务 业 白皮书 》 指出 , 以 云 计算 为 核心 的 人力 资源 SaaS ( 软件 即 服务 ) 和 大 数据 分析 将 成为 人力 资源 服务 行业 的 发展 趋势 , 更 是 阐明 了 把 大 数据 分析 技术 融入 到 人力 资源 将 是 未来 我国 人力 资源 发展 的 新 模式 。 大 数据 时代 是 数据 信息 “ 大 爆发 ” 时代 , 同时 也 是 企业 人力 资源 管理 大 变革 的 时代 。 二 、 企业 人力 资源 管理 中大 数据 的 内容 1 . 记录 员工 基本 信息 的 原始 数据 原始 数据 ， 主要 是 指

一 、 大 数据 的 特点 及 应用 价值 1 大 数据 的 特点 所谓 “ 大 数据 ” 是 指 利用 崭新 处理 方式 以 提升 信息 利用 率 、 提升 决策 能力 的 多元 化 信息 资产 。 大 数据 时代 企业 管理 已经 挣脱 了 传统 管理 的 陈旧 模式 , 进而 转向 利用 数据 分析 、 数据 整合 进行 企业 战略 制定 或 调整 ， 利用 数据 优势 增加 企业 的 发展 竞争 力 。 在 人力 资源 管理 领域 引入 大 数据 思维 ， 能够 有效 提升 工作 效率 ， 同时 也 是 新 时期 企业 管理 中 人力 资源 管理 管理 的 重大 创新 。 2 大 数据 的 价值 首先 ， 大 数据 具有 高度 透明 性 ， 而且 获取 途径 更为 广泛 。 第 二 , 大 数据 的 应用 能够 促使 企业 决策 流程 发生 质变 。 利用 既 有 数据 结果 进行 分析 ， 能够 对 企业 决策 的 制定 发生 本质 影响 ： 通过 数据 分析 对 用户 进行 定位 ， 实现 市场 变化 的 实时 跟踪 , 个性 化 营销 得以 实现 。 第 三 , 大 数据 的 应用 能够 提升 算法 的 可靠 性 和 转化 率 ， 有些 企业 利用 算法 对 生产 线 传感 数据 进行 分析 ， 从而 创建 出 自动 调节 程序 ， 避免 了 高 成本 的 人工 干预 , 减少 企业 运营 的 风险 损失 , 最终 实现 企业 产出 值 增加 。 第 四 ， 能够 建立 起 数据 基础 上 的 商业 运营 模型 。 大 数据 的 发展 是 新型 公司 形式 出现 , 并 能够 建立 以 信息 驱动 为 主 的 商业 运营 模型 。 相关 企业 都 能够 在 价值 链 中 起 到 积极 作用 ， 并 通过 市场 交易 创建 更 有 参照 性 的 “ 排 出 数据 ” 。 二 、 大 数据 在 人力 资源 管理 中 的 应用 1 实现 人力 资源 的 网络 化 管理 大 数据 分析 是 以 海量 数据 为 支撑 的 ， 通过 人力 资源 数据 的 不断 拓展 ， 数据 将 更为 丰富 。 数据 库 建设 的 加强 ， 能够 有效 提升 数据 采集 能力 ， 增加 有效 数据 的 积累 ， 促使 人力 资源 管理 更为 客观 规范 ， 更 具有 实施 针对 性 。 大 数据 的 运用 能够 为 人力 资源 管理 提供 更为 细化 的 量化 参考 ， 能够 针对 人员 流动 、 管理 绩效 、 考核 指标 、 考核 结果 等 做出 客观 分析 ， 并 对 分析 内容 进行 整合 归纳 ， 从而 制定 出 更为 合理 的 人才 引进 、 培养 、 调度 计划 。 通过 对 人力 资源 信息 的 全面 分析 ， 建立 起 更为 科学 的 人才 评测 以及 人力 资源 考核 模式 ， 真正 发挥 人力 资本 的 优势 ， 为 提出 战略 性 企业 管理 据 侧 做出 正确 分析 和 预测 。 2 实现 扁平 化 人员 管理 大 数据 的 应用 ， 为 扁平 化 组织 管理 提供 了 便利 条件 ， 更 有利 于 员工 创新 及其 职业 生涯 发展 。

人力 资源 数据 分析 在 当今 竞争 激烈 的 商业 环境 中 ， 人力 资源 数据 分析 正 成为 企业 不 可 或 缺 的 工具 。 通过 数据 驱动 的 洞察 ， 企业 能够 更 好 地 理解 其 人才 趋 势 ， 提升 人才 管理 效率 ， 以 适应 日 益 变化 的 市场 环境 。 一 、 人力 资源 数据 分析 的 重要 性 1 、 人才 策略 调整 ： 人力 资源 数据 分析 能 帮助 企业 了解 员工 队伍 的 结 构 和 技能 分布 ， 从而 引导 企业 进行 更 精准 的 招聘 和 培训 决策 。 例 如 ， 如果 数据 显示 企业 缺乏 某 一 特定 技能 或 专业 的 员工 ， 那么 企业 可以 针对 性 地 开展 招聘 或 培训 计划 。 2 、 员工 保留 优化 ： 通过 分析 员工 离职 率 和 留任 率 等 数据 ， 企业 可以 更 好 地 理解 员工 的 需求 和 期望 ， 从而 调整 员工 福利 和 工作 环境 ， 提 高 员工 的 满意 度 和 忠诚 度 。 3 、 绩效 评估 改进 ： 人力 资源 数据 分析 可以 帮助 企业 了解 员工 的 绩效 表现 ， 识别 出 哪些 策略 能够 最大 程度 地 激发 员工 的 工作 效率 。 例 如 ， 如果 数据 显示 某些 员工 的 生产 力 在 特定 环境 下 显著 提高 ， 那么 企业 可以 尝试 将 更 多 的 资源 投入 到 这种 环境 中 。 二 、 如何 进行 人力 资源 数据 分析 1 、 数据 收集 ： 首先 需要 收集 相关 的 数据 ， 包括 员工 数量 、 职位 分 布 、 薪酬 福利 、 培训 发展 、 绩效 评估 等 方面 的 数据 。 2 、 数据 清洗 ： 对 收集 到 的 数据 进行 清洗 和 整理 ， 去除 异常 值 和 重复 数据 ， 确保 数据 的 质量 和 准确 性 。 3 、 数据 分析 ： 使用 统计 学 和 数据 挖掘 技术 对 数据 进行 深入 分析 ， 发 现 数据 背后 的 规律 和 趋势 。 4 、 结果 呈现 ： 将 分析 结果 以 图表 、 报告 等 形式 呈现 出来 ， 便于 理解 和 使用 。 三 、 结论 人力 资源 数据 分析 是 一 种 强大 的 工具 ， 它 可以 为 企业 的 决策 者 提供 深入 的 洞察 ， 以 更 好 地 理解 其 人才 队伍 并 优化 其 人力 资源 策略 。 通 过 使用 人力 资源 数据 分析 ， 企业 可以 更 好 地 调整 其 人才 策略 ， 优化 员工 保留 率 ， 改进 绩效 评估 ， 从而 驱动 人才 的 无限 可能 ， 提升 企业 的 整体 竞争 力 。 在 当今 快速 发展 的 商业 环境 中 ， 人力 资源 部门 的 作用 日 益 凸显 。 人 力 资源 分析 指标 作为 评估 和 管理 人力 资源 的 重要 工具 ， 可以 帮助 组 织 更 好 地 理解 其 员工 队伍 ， 进而 优化 人力 资源 战略 ， 提升 组织 绩 效 。 员工

大 数据 时代 人力 资源 数据 分析 大 数据 时代 ， 随着 人力 资源 管理 理论 和 管理 实践 的 迅速 发展 ， 人力 资 源 管理 各 模块 职能 已 趋 完善 , 如何 提升 人力 资源 管理 价值 , 实现 传统 人力 资源 转型 , 关键 取 决 于 人力 资源 管理 专业 化 水平 的 提升 , 而 其中 数据 分析 则 扮演 着 至 关 重要 的 角色 ， 它 使 人力 资源 管理 理念 、 技术 及 技巧 更加 科学 化 , 这 也 是 人力 资源 提升 到 人力 资本 的 重要 载体 , 人力 资源 管理 的 数据 分 析 方法 已经 人力 资源 管理 发展 的 重要 趋势 之一 。 人力 资源 管理 团队 通过 有 目的 , 持续 性 的 数据 收集 与 分析 , 开始 更 深 入 地 理解 公司 战略 投射 到 公司 人力 资源 管理 的 具体 需求 , 作为 人力 资源 管 理 团队 决策 的 依据 ， 指导 公司 人力 资源 决策 和 发展 方向 。 人力 资源 管理 数据 分析 方法 有 三 个 层面 ： 第 一 个 层面 是 人力 资源 管理 基本 信息 分析 ， 这 是 一 项 基础 工作 ， 是 人事 管理 阶段 管理 和 处理 信息 的 主 要 方法 ， 例如 建立 员工 信息 档案 、 员工 考勤 记录 、 加班 记录 等 。 第 二 个 层 面 是 人力 资源 管理 各 职能 模块 的 内 外部 信息 分析 。 它 决定 人力 资源 管理 各 项 职能 模块 运作 的 健康 程度 。 其中 包括 人工 成本 分析 、 薪酬 福利 外部 竞争 性 和 内部 公平 性 分析 、 绩效 考核 结果 分析 、 培训 需求 及 效果 分析 等 。 第 三 个 层面 是 人力 资本 计量 分析 。 这 是 一个 相对 更 有 深度 的 核算 分析 方法 , 真 正 体现 了 人力 资本 的 概念 。 它 客观 的 评估 人力 资本 的 投入 与 产出 , 让 人力 资本 管理 真正 体现 为 企业 增值 。 从 数据 分析 角度 ， 通过 了解 外部 同行 企业 人力 资源 管理 趋势 ， 通过 深 入 分析 内部 人力 资源 管理 现状 , 运用 数据 对比 的 方式 , 优化 内部 人力 资本 结构 , 提升 人力 资本 管理 的 效率 , 预测 外部 行业 与 企业 内部 人力 资源 发展 趋势 等 内容 ， 是 人力 资源 管理 数据 分析 的 灵魂 所在 。 比如 招聘 领域 , 几 十年 来 , 招聘 的 黄金 标准 是 简历 和 面试 , 但是 简历 可以 隐藏 上 千 个 错误 , 面谈 中 倾向 于 那些 口才 好 、 风度 好 的 应聘 者 , 我们 如何 立足 主观 判断 、 面试 经验 和 企业 价值 观 体系 基础 上 , 通过 哪些 数据 分 析 结论 判断 应聘 者 是否 胜任 ? 大 数据 正在 通过 创造 新 的 关于 求职 候选 人 的 验证 信息 来 改变 这 点 。 如何 从 企业 大量 尘封 的

关键 词 : 大 数据 ꎻ 人力 资源 管理 ꎻ 应用 当前 ꎬ 由于 社会 福利 制度 的 进一步 完善 ꎬ 相关 企业 的 人力 资源 部门 也 对 其 管理 制度 与 奖励 体系 展开 了 新 一 轮 的 改革 ꎬ 合理 根据 员工 绩效 进行 管理 ꎬ 对 员工 进行 激励 能 充分 调动 员工 工作 热情 ꎬ 促进 企业 发展 ꎮ 一 、 我国 企业 人力 资源 管理 的 重要 性 在 新 时代 背景 下 ꎬ 随着 全球 经济 的 不断 推进 ꎬ 我国 很 多 理 所 涉及 工作 人员 的 总体 价值 提升 ꎬ 通过 确保 人力 资源 管理 所 涉及 工作 人员 常态 化 具备 高度 符合 要求 的 综合 素质 及 专业 素养 ꎬ 进而 保证 事业 单位 人力 资源 管理 的 整体 成效 ꎬ 另 一 方面 在于 注重 事业 单位 内部 其他 工作 人员 的 总体 价值 提升 ꎬ 促进 其 在 日常 生产 经营 过程 当中 为 事业 单位 的 深化 发展 贡献 出 应有 的 积极 力量 ꎬ 而 通过 对于 大 数据 相关 科学 技术 的 积极 应用 ꎬ 能够 对 事业 单位 内部 工作 人员 的 基本 背景 及 现实 情况 进行 全面 跟踪 了解 把握 ꎬ 这 就 为 针对 性 适应 性 地 采取 人力 资源 管理 举措 提供 了 可能 ꎬ 可以 考虑 进行 工作 岗位 调整 优化 或者 深入 全面 谈心 谈话 等 具体 方式 方法 ꎬ 明显 提升 人力 资源 管理 相关 具体 工作 开展 的 实效 性 及 准确 性 ꎬ 这 就 能够 切实 有效 发挥 好 人力 资源 管理 对于 事业 单位 平稳 健康 运行 发展 的 积极 作用 ꎮ 企业 都 面临 国内 外 市场 的 双重 压力 ꎮ 所以 ꎬ 为了 赶上 国际 市场 发展 的 步伐 ꎬ 人力 资源 管理 创新 工作 需 更加 侧重 对 人员 培训 的 创新 ꎮ 因为 在 当前 知识 经济 时代 ꎬ 不仅 市场 经济 迅猛 发展 ꎬ 同时 ꎬ 市场 结构 也 在 不断 地 发生 改变 ꎮ 企业 要 想 获得 持久 发展 ꎬ 就 一定 要 创建 一 支 适应 性 强 ꎬ 并且 综合 素养 较 高 的 人才 队伍 ꎮ 高 水平 的 人才 队伍 可以 有效 提高 企业 的 核心 竞争 力 ꎬ 提高 企业 市场 竞争 地位 ꎬ 但 关键 在于 人员 的 培训 ꎮ 除 此 之外 ꎬ 薪资 体系 也 是 人力 资源 管理 的 一 项 重要 工作 ꎮ ( 四 ) 创新 人力 资源 管理 模式 企业 要 想 获得 更 大 的 发展 就 必须 对 传统 的 人力 资源 管 二 、 大 数据 在 人力 资源 管理 中 的 应用 ( 一 ) 构建 “ 数据 人力 ” 的 新型 人力 资源 管理 组织 模式 首先 ꎬ 企业 应 重视 由 人力 资源 管理 等 方面 产生 的 数据 ꎬ 理 进行 革新 ꎬ 在 这 一 过程 中 必须 创新 人力 资源 管理 的 模式 ꎬ 进而 留住 更 多 的 人才 ꎬ 根据 员工 的 实际 情况 不断 优化 、 完善 人力 资源 管理 模式 ꎮ 首先 ꎬ 制订 健全

摘要 : 在 大 数据 时代 的 背景 下 ， 技术 ， 信息 和 管理 思想 之间 的 相互 良性 互动 ， 会 创造 出 越来越 多 的 企业 管理 模式 ， 思路 ， 方法 ， 将 其 加以 实现 和 发挥 ， 从而 为 企业 的 发展 创造 出 无尽 的 活力 和 创新 空间 。 本文 从 大 数据 时代 背景 出发 ， 分析 大 数据 的 定义 和 特点 和 作用 ， 根据 大 数据 的 自身 属性 分析 其 在 人力 资源 管理 的 作用 ， 并 提出 企业 应 重视 大 数据 管理 的 危机 意识 ， 在 提高 企业 自身 的 安全 技术 水平 的 同时 ， 最终 实现 提高 企业 现代 化 经营 水平 ， 高 水平 的 人力 资源 管理 ， 提高 企业 的 管理 水平 等 建议 。 关键 词 : 大 数据 人力 资源 管理 一 、 前言 近年 来 ， 各 行 各业 都 将 注意 力 集中 在 大众 信息 数据 的 挖掘 和 应用 上 ， 这 充分 证明 了 大 数据 时代 已经 到来 ， 并 已经 对 我们 的 生活 产生 了 深远 影响 。 这种 趋势 已经 渗透 至 企业 管理 的 工作 中 去 ， 包括 人力 资源 管理 。 二 、 大 数据 的 定义 和 特点 “ 大 数据 ” 是 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 来 适应 海量 、 高 增长 率 和 多样 化 的 信息 资产 。 维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格 被 誉为 “ 大 数据 商业 应用 第 一 人 ” ， 在 其 著作 《 大 数据 时代 》 中 曾 阐述 大 数据 的 核心 就是 预测 未来 ， 而 大 数据 时代 最大 的 转变 就是 ， 放弃 对 因果 关系 的 渴求 ， 而 取而代之 关注 相关 关系 。 因此 可知 ， 在 其 概念 被 提出 之后 就 在 社会 上 引起 了 广泛 的 反响 ， 因为 大 数据 不仅 涉及 到 信息 的 预测 技术 方面 ， 还 涉及 到 社会 的 众多 领域 ， 这 使得 大众 的 决策 行为 不再 依靠 过去 的 经验 和 直觉 判断 ， 而是 通过 科学 的 数据 分析 和 推理 得出 有 依据 的 理论 和 结果 。 在 本文 介绍 大 数据 的 作用 之前 ， 还 应该 了解 大 数据 自身 的 特点 ， 从而 便于 理解 其 在 人力 资源 管理 方面 的 应用 。 通过 广泛 的 查阅 资料 并 详细 分析 后 ， 笔者 认为 大 数据 有 以下 几 个 最为 突出 的 特点 。 1 . 技术 人工 智能 化 。 “ 大 数据 ” 在 技术 视角 可以 看作 是 大 范围 数据 集合 的 高速 智能 化 处理 。 通过 技术 手段 ， 可以 充分 挖掘 信息 、 规则 、 机制 等 ， 进而 对 未来 的 态势 做出 预测 。 在 现在 和 不远 的 未来 ， 想 要 对 信息 进行 智能 化 处理 ， 就 必须 运用 人工 智能 技术 、 数据 管理 分析 、 预测 化 、 感知 化 。 当前 的 人 机 交互 、 数据 挖掘 和 开发 、 自然 语言 编

摘要 ： 人力 资源 管理 是 企业 管理 的 一 项 重要 内容 ， 加强 人力 资源 管理 ， 是 提高 人力 资源 利用 率 ， 降低 人力 资源 成本 的 重要 举措 。 大 数据 时代 ， 为 企业 人力 资源 管理 工作 的 开展 带来 了 巨大 的 便利 ， 企业 应 紧 抓 机遇 ， 发挥 大 数据 技术 优势 ， 创新 人力 资源 管理 模式 ， 提升 人力 资源 管理 水平 及 核心 竞争 力 ， 保障 企业 有序 发展 。 本文 首先 分析 了 大 数据 时代 企业 人力 资源 管理 机遇 ； 其次 分析 了 大 数据 时代 企业 人力 资源 管理 挑战 ； 最后 探讨 了 大 数据 时代 企业 人力 资源 管理 创新 对策 。 关键 词 ： 大 数据 时代 ； 企业 ； 人力 资源 管理 ； 机遇 挑战 ； 创新 对策 更加 理想 的 人力 资源 管理 工作 成效 。 引言 : 21 世纪 ， 企业 发展 对于 优秀 人才 的 竞争 越来越 激烈 。 人力 资源 是 企业 发展 的 第 一 战略 资源 ， 做好 人力 资 3 . 人力 资源 管理 工作 影响 力 增强 传统 人力 资源 管理 模式 下 ， 管理 者 所 能够 应用 、 参考 源 管理 工作 至 关 重要 。 大 数据 时代 ， 企业 传统 人力 资源 管 的 数据 有限 ， 导致 管理 工作 以 主观 经验 为 主 ， 管理 模式 粗 理 弊端 日 益 突出 ， 严重 影响 企业 人力 资源 管理 工作 效率 和 放 化 ， 所 制定 的 人力 资源 管理 模式 、 决策 具有 较 强 的 片面 质量 。 将 大 数据 技术 和 企业 人力 资源 管理 相 结合 ， 促进 企 性 、 主观 性 ， 不 利于 企业 发展 。 将 大 数据 技术 和 企业 人力 业 人力 资源 管理 变革 ， 有 助 于 达到 人尽其才 的 效果 ， 为 企 资源 管理 工作 结合 ， 搭建 大 数据 人力 资源 管理 平台 和 系统 , 业 可 持续 发展 奠定 有利 的 基础 。 及时 录入 人力 资源 信息 并 对 其 展开 多 层次 的 分析 ， 获得 真 一 、 大 数据 时代 企业 人力 资源 管理 机遇 分析 实 有效 的 人力 资源 管理 数据 ， 促进 企业 人力 资源 管理 服务 1 . 人力 资源 管理 战略 地位 提高 水平 的 提升 。 同时 ， 大 数据 时代 ， 引导 职工 积极 主动 参与 到 传统 人力 资源 管理 模式 下 ， 人力 资源 管理 工作 繁琐 复 人 人力 资源 理 工作 中 ， 加强 和 职工 之间 的 互动 ， 聆听 其 对 杂 ， 需要 投入 大量 的 时间 和 精力 ， 并 无 过多 的 时间 进行 人 人力 资源 管理 工作 的 意见 建议 ， 进而 对 企业 人力 资源 管理 力 资源 站 类型 管理 思考 。 大 数据 时代 ， 企业 人力 资源 管理 体系 、 模式 予以 调整 创新 ， 深入 了解 职工 的 根本 需求 、 绩效 信息 化 水平 提升 ， 在 开展 人力 资源 管理 工作 时 利用 大

摘要 ： 人力 资源 规划 对 企业 战略 提升 ， 促进 人才 管理 创新 发挥 着 重要 的 作用 。 企业 传统 管理 决策 存在 定性 大于 定量 ， 缺乏 大 数据 分析 支撑 。 笔者 企业 历经 11 年 长期 系统 的 优化 建设 ， 挖掘 潜力 数据 展现 深 层次 规律 ， 从 人力 资源 流程 管理 、 知识 管理 、 绩效 管理 和 人才 管理 四 个 模块 构建 体系 ， 再 运用 报表 模型 对 大 数据 进行 动态 分析 ， 用 大 数据 思维 辅助 人力 资源 战略 规划 ， 实现 一 站 式 管理 创新 。 关键 词 ： 量化 分析 ； 大 数据 ； 人力 资源 管理 一 、 前言 随着 大 数据 时代 的 到来 ， 信息 技术 的 迅猛 发展 ， 高效 的 人力 资源 规划 管理 关系 到 企业 人事 管理 科学 持续 化 发展 。 针对 企业 人力 资源 现状 数据 分析 ， 人工 定性 比对 分析 给 企业 带来 的 有用 价值 很 少 ， 而 人力 资源 大 数据 统计 分析 将 真实 可靠 的 事实 数据 作为 依据 ， 推动 人力 资源 创新 改革 。 本文 基于 此 ， 以 大 数据 环境 为 背景 ， 人力 资源 管理 为 研究 对象 ， 通过 对 人力 资源 管理 量化 四大 业务 模块 及 报表 动态 统计 展开 阐述 ， 将 量化 分析 技术 运用 到 人力 资源 规划 管理 工作 中 ， 运用 协同 平台 集成 的 信息 数据 ， 进行 大 数据 交互 联动 ， 结合 人员 日常 工作 轨迹 流程 管理 和 科研 有形 化 知识 管理 ， 定制 量化 绩效 考核 指标 ， 搭建 企业 特色 的 人才 梯队 管理 模式 。 再 联合 数据 动态 统计 分析 ， 多样 化 报表 展示 平台 ， 达到 大 数据 时代 人力 资源 管理 变革 。 二 、 大 数据 视阈 下 人力 资源 管理 变革 数据 （ data ） 、 指标 （ measure ） 、 信息 （ information ） 、 量化 分析 （ metric ） 截然 不同 ， 但 又 彼此 关联 。 每 一个 都 建立 在 另 一个 的 基础 之 上 。 量化 分析 由 信息 和 其它 量化 分析 组成 ， 数据 组成 指标 ， 指标 组成 信息 。 数据 是 最 简单 的 信息 形式 ， 人力 资源 数据 庞大 多样 化 ， 关联 性 错综 复杂 。 有效 利用 人力 资源 系统 信息 资源 ， 提升 管理 工作 准确 性 和 客观 性 。 经过 大 数据 分析 ， 获得 人力 生产 各项 指标 ， 如 员工 知识 文档 贡献 率 、 员工 考勤 休假 率 、 员工 绩效 考核 优秀 率 、 员工 工作 业绩 完成 率 等 ， 通过 分析 支撑 人力 资源 决策 [ 1 ] 。 首先 要 建立 标准 化 、 信息 化 的 “ 大 数据 ” ， 如 人员 基本 信息 、 考勤 记录 、 岗位 记录 、 成果 信息 、 绩效 考核 情况 等 。 通过 对 日常 流程 、 绩效 、 成果 、 人才 培养 等 记录 的 详细 情况 分析 ， 最大 程度

关键词：人力资源管理；数据分析； DecisionAnalysis如果上班时间得不到保障，工作任务也很难按时完成。1引言随着信息技术的进一步发展，各行各业都相继实现了信息（2）业绩分析，不同类型的员工的工作性质不一样，例如销售人员、财务人员、开发人员等，为了确保评价的公平性，采用完成额定工作的百分比作为指标，如果没能按时完成则该指标效益1，如果超额完成则大于1。（3）行为分析，当今社会是一个信息化的社会，本企业员工表现在计算机中的行为是可以捕获得到的，因此可以根据员工的行为可以大致反映该员工的工作状态，该指标是一个工作状态指标。化，人力资源管理也不例外，绝大部分的企业都有种类不一的信息化系统。但据调查绝大部分企业的人力资源管理系统仅仅实现了数据录入、存储、维护等简单功能，即管理人员只是减轻了数据存储、数据查询等工作量，在企业经营管理、企业战略决策等方面人力资源管理系统并没有太多的助益。为此本文提出对大量的人力资源系统的

关键 词 ： 大 数据 ； 人力 资源 ； 管理 策略 大 数据 时代 的 发展 不仅 让 企业 的 发展 模式 发生 了 改变 ， 而 定期 开展 专业 岗位 的 培训 课程 ， 通过 提高 工作 人员 的 专业 能力 ， 且 企业 想 要 更 好 地 发展 ， 就 需要 对 自身 的 管理 方式 进行 优化 。 通 引导 不同 部门 的 专业 发展 ， 结合 人力 资源 ， 制定 相应 的 发展 规 过 对 人力 资源 管理 模式 进行 创新 和 优化 ， 提高 人力 资源 的 利用 划 ， 合理 利用 人力 资源 信息 。 率 ， 并 合理 运用 人 ， 避免 造成 严重 的 浪费 。 在 大 数据 时代 的 背景 （ 三 ） 提高 管理 人员 专业 能力 下 ， 企业 可以 通过 大量 的 信息 数据 分析 人力 资源 的 运用 计划 ， 通 人力 资源 管理 部门 的 工作 人员 自身 的 专业 能力 会 直接 影 过 创新 规划 发展 目标 ， 推动 企业 的 长久 发展 。 大 数据 对于 企业 的 响 对 信息 的 分析 ， 因此 ， 企业 需要 不断 地 提高 管理 人员 的 工作 人力 资源 管理 而 言 是 全新 的 发展 ， 经营 者 在 迎来 发展 机会 的 同 能力 ， 制定 相关 制定 ， 约束 工作 人员 ， 定期 组织 学习 和 交流 ， 引 时 ， 必须 结合 大 数据 时代 的 特征 ， 选择 合适 的 发展 计划 ， 迎接 新 导 工作 人员 进行 更新 和 学习 ， 提高 对 人力 资源 管理 的 了解 。 为 的 挑战 ， 实现 人力 资源 的 最大 化 利用 。 了 提高 对 大 数据 技术 的 应用 ， 企业 应当 设置 专门 的 大 数据 技术 岗位 ， 通过 提高 管理 人员 的 相关 知识 或 招聘 专业 的 工作 人员 ， 一 、 大 数据 背景 下 人力 资源 管理 存在 的 问题 虽然 企业 可以 结合 大 数据 时代 制订 合理 的 发展 计划 ， 但是 引导 人力 资源 管理 部分 的 发展 ， 提高 自身 的 专业 水平 ， 提高 人 在 部分 细节 方面 还 无法 更 好 地 实施 ， 使 企业 发展 受 到 了 一定 的 才 资源 的 利用 [ 2 ] 。 阻碍 。 部分 企业 自身 对 人力 资源 管理 的 认知 并 不 到位 ， 对 人力 资 （ 四 ） 科学 招聘 人才 源 的 利用 率 较 低 ， 工作 人员 的 专业 能力 与 岗位 发展 并 不 协调 。 企 大 数据 技术 作为 发展 迅速 的 科技 ， 对 企业 的 发展 有着 重要 业 的 招聘 流程 过于 复杂 ， 部分 招聘 并 没有 对 人才 信息 进行 详细 的 作用 ， 因此 ， 企业 需要 招聘 相应 的 专业 人才 ， 通过 大 数据 技术 分析 ， 导致 错失 了 适合 且 发展 的 重要 人才 。 而且 在 人力 资源 的 利 对 人才 信息 进行 分析 ， 结合 岗位 的 实际 需求 ， 选择 发展 前景 更 好用 方面 还 存在 严重 问题 ， 没有 针对 性 的 发展 目标 ， 工作 过于

人力 资源 数据 分析 汇报 人 ： 202 X - 01 - 03 • 人力 资源 数据 分析 概述 • 人力 资源 数据 收集 与 整理 • 人力 资源 数据 分析 技术 • 人力 资源 数据 可视 化 CATALOGUE • 人力 资源 数据 分析 应用 目 录 • 人力 资源 数据 分析 的 挑战 与 未来 发 展 CATALOGUE 01 人力 资源 数据 分析 概述 定义 与 目的 定义 人力 资源 数据 分析 是 指 运用 数据 分析 方法 和 工具 ， 对 人力 资源 数据 进行 分 析 和 挖掘 ， 以 获取 有 价值 的 信息 和 洞 察 。 目的 人力 资源 数据 分析 旨在 为 企业 的 人力 资源 管理 提供 决策 支持 ， 帮助 企业 更 好 地 理解 员工 队伍 状况 ， 优化 人力 资 源 配置 ， 提高 人力 资源 效率 ， 促进 企 业 战略 目标 的 实现 。 人力 资源 数据 分析 的 重要 性 降低 成本 优化 资源 配置 数据 分析 可以 帮助 企业 发现 人力 资源 管理 和 运营 中 的 瓶颈 和 浪费 ， 从而 降低 成本 。 数据 分析 可以 帮助 企业 了解 员工 队伍 的 实 际 情况 ， 优化 人力 资源 的 配置 ， 实现 人 岗 D 匹配 。 C B 提升 员工 满意 度 提高 决策 质量 A 通过 数据 分析 ， 企业 可以 更加 科学 、 客观 地 制定 人力 资源 政策 ， 提高 决 通过 数据 分析 ， 企业 可以 更 好 地 了解 员工 的 实际 需求 和 期望 ， 制定 更 有 针对 性 的 员 工 福利 政策 ， 提升 员工 满意 度 。 策 质量 。 人力 资源 数据 分析 的 流程 结果 呈现 数据 清洗 与 整理 将 分析 结果 以 图表 、 报告 等 形 式 呈现 出来 ， 便于 理解 和 应用 。 对 收集 到 的 数据 进行 清洗 、 整 理 和 分类 ， 确保 数据 的 准确 性 和 完整 性 。 数据 收集 数据 分析 决策 应用 将 分析 结果 应用 于 人力 资源 管 理 和 决策 制定 中 ， 以 实现 优化 和 提高 效率 。 收集 与 人力 资源 相关 的 数据 ， 包括 员工 基本 信息 、 绩效 数据 、 培训 数据 等 。 运用 数据 分析 方法 和 工具 对数 据 进行 深入 分析 ， 发现 数据 之 间 的 关联 和 规律 。 CATALOGUE 02 人力 资源 数据 收集 与 整理 数据 来源 与 类型 内部 数据 包括 员工 档案 、 考勤 记录 、 绩效 评估 、 培训 记录 等 。 外部 数据 社交 媒体 数据 如 行业 报告 、 市场 调研 、 竞争 对手 分析 等 。 员工 在 社交 媒体 上 的 言论 和 行为 ， 可以 反映 其 工作 态度 和 价值 观 。 数据 收集 方法 手工

一般 会 在 企业 规模 不断 扩大 ， 公司 要 做 精细 化 经营 管理 ， 以 提高 决策 的 科学 性 和 合理 性 的 时候 ， 需要 做 的 一 系列 人力 资源 数据 纵向 、 横向 对比 分析 。 人力 资源 指标 体系 框架 模型 人力 资源 管理 的 目的 是 为了 在 现有 人力 资源 基础 上 ， 通过 人力 资源 管理 运作 ， 实现 人力 资源 的 效率 目标 。 因此 ， 人力 资源 分析 分为 以下 层次 ： （ 1 ） 人力 资源 资本 能力 指标 ： 主要 包括 人力 资源 数量 、 学历 、 结构 、 流动 性 、 年龄 、 职称 等 ； （ 2 ） 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 配置 、 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 ； （ 3 ） 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 。 人员 岗位 分布 学历 分布 年龄 分布 工龄 分布 统计 期 平均 人数 员工 增长 率 新 员工 入 职 人数 新 员工 转正 人数 人力 资源 流动 率 人力 资源 离职 率 关键 岗位 离职 率 关键 岗位 在岗 率 员工 晋升 率 人力 资源 资本 能力 指标 示例 1 人力 资源 资本 能力 指标 示例 2 人力 资源 资本 能力 指标 示例 3 人力 资源 资本 能力 指标 示例 42 * * * 年 1 至 6 月份 ， 共 离职 116 人 ， 离职 人员 主要 为 一线 业务 人员 ， 其中 总部 离职 2 人 ， 核心 岗位 人员 （ 助 总 / 副总 ） 离职 5 人 。 管理 人员 达 187 人次 ， 占 36 % ； 办公室 文员 达 115 人次 ， 占 22 % ； 生产 人员 达 213 人次 ， 占 42 % 。 全年 培训 请假 缺勤 人次 达 150 人次 ， 占 计划 培训 人次 的 23 % 。 培训 总 课时 是 145 课时 。 （ 三 ） 职业 资格 证 的 考证 情况 通过 与 工贸 技师 学院 进行 培训 合作 ， 公司 总共 51 人 报名 参加 了 职业 技能 资格 证 的 考试 。 预计 通过 率 在 95 % 。 （ 四 ） 培训 费用 外部 培训 费用 总计 为 20797 元 ， 内部 培训 费用 主要 是 饮用 矿泉 水 。 培训 数据 分析 也 可以 比较 去年 同期 的 数据 ， 分析 动态 变化 ， 以 便于 做 下 一步 的 计划 ， 找 出 培训 中 出现 的 问题 。 人力 资源 运作 能力 指标 薪酬 1 、 20 * * 年 1 至 6 月份 的 人工 成本 总额 同 比 均 高于 2013 年 （ 奖金 、 人数 、 晋升 、 社保 公积金 ） 。 2 、 20 * * 年 总体 人工 成本 预算 11 , 544 . 63 万 元 ， 截止 到 6 月 30 日 使用 5007 . 4 万 元 ， 占 年度 总 成本 的 43 . 37 % 。 万 元 工资 净利 人均 净 利润 润 万 元 工资 销售 收入 人力 资源 效率 指标 人均 销

人力 资源 数据 分析 人力 资源 数据 分析 概述 人力 资源 数据 分析 主要 是 从 管理 和 财务 角度 进行 , 以 指标 的 形式 予以 体现 。 一般 会 在 企 业 规模 不断 扩大 , 公司 要 做 精细 化 经营 管理 ， 以 提高 决策 的 科学 性 和 合理 性 的 时候 ， 需 要 做 的 一 系列 人力 资源 数据 纵向 、 横向 对比 分析 。 人力 资源 指标 体系 框架 模型 人力 资源 管理 的 目的 是 为了 在 现有 人力 资源 基础 上 , 通过 人力 资源 管 理 运作 ， 实现 人力 资源 的 效率 目标 。 因此 , 人力 资源 分析 分为 以下 层次 : ( 1 ) 人力 资源 资本 能力 指标 : 主要 包括 人力 资源 数量 、 学历 、 结构 、 流动 性 、 年龄 、 职称 等 ; ( 2 ) 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 配置 、 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 ( 3 ) 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 。 人力 资源 战略 指标 + 人力 资源 效率 人力 资源 规划 招聘 配置 + 培训 与 开发 + HR 运作 能 劳动 关系 管理 + 薪酬 与 福利 管理 考核 与 评价 人力 资本 能 人力 资源 数量 、 质量 、 结构 等 基本 情况 指标 + 人力 资源 分析 指标 体系 框架 + 目录 01 人力 资源 资本 能力 指标 02 人力 资源 运作 能力 指标 03 人力 资源 效率 指标 人员 数量 指标 员工 人数 流动 指标 人力 资源 结构 指标 指 报告 期 内 人员 总量 的 指标 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 。 人员 岗位 分布 学历 分布 年龄 分布 工龄 分布 统计 期 平均 人数 员工 增长 率 新 员工 入 职 人数 新 员工 转正 人数 人力 资源 流动 率 人力 资源 离职 率 关键 岗位 离职 率 关键 岗位 在岗 率 员工 晋升 率 人力 资源 资本 能力 指标 — — 示例 1 总体 编制 及 在岗 数据 1150 1100 1050 1000 950 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 总 编制 6 月 1101 1101 1101 1080 1080 1080 总 在岗 1072 1068 1061 1049 1034 1014 人力 资源 资本 能力 指标 — — 示例 2 人力 资源 资本 能力 指标 — — 示例 3 分支 机构 岗位 结构 分析 6 . 7 % 总 经理 / 副总 经 18 . 0 % 理 /

摘要 ： 大 数据 技术 的 有效 应用 可以 为 改良 企 事业 单位 人力 资源 管理 工作 提供 更加 完整 的 支持 。 本文 首先 对 大 数据 在 人力 资源 管理 工作 中 存在 的 问题 进行 了 研究 分析 ， 并 制定 了 提升 人力 资源 管理 相关 工作 综合 质量 的 具体 策略 ， 对 提升 企 事业 单位 人力 资源 综合 管理 质量 ， 具有 十分 重要 的 意义 。 关键 词 ： 大 数据 ； 人力 资源 管理 ； 创新 引言 业 单位 发展 战略 提供 精准 支持 ， 进而 满足 企 事业 单位 人力 资源 管理 方案 的 调整 需要 。 但是 ， 现有 的 一些 大 数据 应用 方案 重大 项目 服务 中心 的 主要 职责 之一 ， 是 监督 检查 重点 项 在 创新 设计 过程 中 缺乏 对 工作 理念 的 精准 研究 ， 尤其 对于 传统 人力 资源 管理 思维 的 局限 性 总结 不够 完整 ， 无法 在 创新 性 目 、 财政 投资 的 工程 进度 、 资金 使用 以及 投资 概算 控制 ， 由 思维 的 融 人和 应用 方面 取得 理想 进展 ， 难以 为 大 数据 技术 应 于 涉及 事项 较 多 ， 这 就 需要 专业 知识 精 的 高 素质 人才 ， 对 大 数据 进行 系统 理论 分析 。 人力 资源 管理 工作 的 创新 有 助 于 人力 资源 多 方面 价值 的 开发 ， 在 当前 大 数据 技术 资源 创新 普及 用 价值 的 开发 提供 帮助 。 在 制定 人力 资源 管理 理念 的 创新 策略 过程 中 ， 务必 加强 对 信息 技术 多 方面 应用 价值 的 关注 ， 尤其 要 对 大 数据 技术 普及 过程 中 ， 人力 资源 管理 工作 环境 所 发生 的 深刻 变化 加以 考察 ， 使 工作 理念 的 创新 都 可以 与 大 数据 的 关键 时期 ， 加强 对 人力 资源 管理 创新 情况 的 关注 ， 并 制定 大 数据 在 人力 资源 管理 领域 的 创新 性 应用 策略 ， 是 很 多 企 事业 单位 高度 关注 的 问题 资源 的 推广 情况 保持 一致 ， 为 企 事业 单位 有效 提升 人力 资源 管理 水平 提供 帮助 。 一些 人力 资源 管理 理念 在 创新 过程 中 缺乏 对 大 数据 技术 应用 相关 影响 的 全面 总结 分析 ， 虽然 在 一定 1 基于 大 数据 的 人力 资源 管理 工作 存在 问题 程度 上 实现 了 人力 资源 管理 团队 成员 思想 的 转化 ， 但 对于 信 1 . 1 人力 资源 管理 模式 的 变革 存在 不足 息 化 技术 的 应用 局限 性 总结 不够 全面 ， 无法 在 全面 了解 大数 现有 的 一些 人力 资源 管理 模式 的 改革 工作 缺乏 对 人力 资 据 技术 影响 力 的 基础 上 ， 实现 人力 资源 管理 方法 的 创新 ， 也 使得 大 数据 技术 的 应用 价值 无法 得到 明确 。 部分 人力 资源 管 源 的 发展 需求 调查 总结 ， 尤其 是 对于 企 事业 单位

第 一 章 人力 资源 数据 挖掘 概述 ( 1 ) 人力 资源 数据 挖掘 作为 现代 人力 资源 管理 的 重要 工具 ， 已经 广泛 应用 于 企业 的 人力 资源 管理 实践 中 。 随着 信息 技术 的 飞速 发展 ， 企业 积累 了 大量 关于 员工 绩效 、 招聘 培训 、 薪酬 等 方面 的 数据 。 这些 数据 中 蕴含 着 丰富 的 信息 和 潜在 的 价值 ， 通过 对 这些 数据 的 挖掘 和 分析 ， 企业 可以 更 好 地 理解 员工 行为 ， 优化 人力 资源 决策 ， 提高 人力 资源 管理 的 效率 和 效果 。 据 统计 ， 我国 企业 的 人力 资源 数据 量 每年 以 30 % 的 速度 增长 ， 到 2025 年 ， 我国 企业 的 人力 资源 数据 总量 将 超过 1 PB 。 ( 2 ) 人力 资源 数据 挖掘 涉及 多 个 领域 ， 包括 统计 学 、 计算机 科学 、 信息 学 等 。 通过 数据 挖掘 技术 ， 可以 从 大量 数据 中 提取 有 价值 的 信息 ， 如 员工 流失 风险 预测 、 人才 梯队 建设 分析 、 招聘 效果 评估 等 。 例如 ， 某 知名 互联网 企业 通过 对 员工 离职 原因 的 数据 挖掘 ， 发现 离职 员工 在 离职 前 的 工作 满意 度 普遍 较 低 ， 从而 采取 措施 提高 员工 的 工作 满意 度 ， 降低 了 员工 流失 率 。 此外 ， 数据 挖掘 还 可以 帮助 企业 发现 员工 能力 的 不足 ， 有 针对 性 地 制定 培训 计划 ， 提升 员工 整体 素质 。 1 ( 3 ) 在 人力 资源 数据 挖掘 的 过程 中 ， 常用 的 技术 包括 关联 规则 挖掘 、 聚 类 分析 、 分类 分析 、 时间 序列 分析 等 。 这些 技术 可以 帮助 企业 从 不同 角度 对 人力 资源 数据 进行 深入 挖掘 。 例如 ， 聚 类 分析 可以 将 员工 按照 相似 性 进行 分组 ， 便于 企业 了解 不同 员工 群体 的 特点 ， 从而 制定 有 针对 性 的 管理 策略 。 在 实际 应用 中 ， 数据 挖掘 技术 已经 取得 了 显著 成效 。 据 调查 ， 应用 数据 挖掘 技术 的 企业 ， 其 人力 资源 管理 水平 平均 提升 了 15 % ， 员工 绩效 提升 了 10 % ， 企业 整体 运营 效率 提高 了 8 % 。 第 二 章 人力 资源 数据 挖掘 方法 与 技术 ( 1 ) 人力 资源 数据 挖掘 方法 主要 包括 数据 预 处理 、 特征 选择 、 模型 构建 和 结果 评估 等 步骤 。 数据 预 处理 是 挖掘 过程 中 的 关键 环节 ， 它 涉及 数据 清洗 、 数据 集成 、 数据 转换 和 数据 规约 等 。 例如 ， 某 企业 通过 数据 预 处理 ， 将 员工 绩效 数据 中 的 缺失 值 填充 ， 异常 值 处理 ， 以及 将 不同 数据 类型 统一 为 同 一 格式 ， 为 后续 分析 奠定 了 基础 。 ( 2 ) 特征 选择 是 数据 挖掘 中 的 一 项 重要 技术 ， 它 旨在 从 大量 特征 中 筛选 出 对 预测 目标 有 显

一 、 引言 随着 全球 经济 的 快速 发展 ， 企业 对 人力 资源 的 需求 日 益 增长 ， 人力 资源 管理 的 重要 性 也 日 益 凸显 。 在 众多 企业 中 ， 人力 资源 管理 的 效率 和 质量 直接 影响 到 企业 的 竞争 力 和 发展 速度 。 然而 ， 传统 的 基于 经验 的 人力 资源 管理 方法 已经 无法 满足 现代 企业 的 需求 。 据 统计 ， 全球 范围 内 ， 企业 每年 在 人力 资源 管理 上 投入 的 资金 高达 数 千 亿 美元 ， 但 仍 有 超过 50 % 的 企业 表示 人力 资源 管理 的 效率 有待 提高 。 大 数据 技术 的 兴起 为 人力 资源 管理 带来 了 新 的 机遇 。 大 数据 分析 能够 从 海量 数据 中 挖掘 出 有 价值 的 信息 ， 帮助 企业 更 好 地 了解 员工 行为 、 预测 市场 趋势 、 优化 人力 资源 配置 。 例如 ， 根据 麦肯锡 全球 研究 院 的 预测 ， 到 2025 年 ， 全球 大 数据 市场 将 增长 到 3 . 4 万 亿 美元 ， 其中 人力 资源 大 数据 市场 规模 将 超过 1000 亿 美元 。 以 阿里 巴 巴 集团 为 例 ， 其 通过 大 数据 分析 实现 了 对 员工 绩效 的 精准 评估 。 通过 分析 员工 的 在线 行为 数据 ， 如 工作 时 长 、 工作 频率 、 任务 完成 情况 等 ， 阿里 巴 巴 的 人力 资源 部门 能够 对 员工 的 工作 表现 进行 量化 评估 ， 从而 实现 人力 资源 的 优化 配置 。 这种 基于 大 数据 的 人力 资源 管理 模式 不仅 提高 了 人力 资源 管理 的 效率 ， 也 提升 了 员工 的 工作 满 1 意 度 和 企业 的 整体 竞争 力 。 在 我国 ， 随着 “ 互联网 + ” 行动 计划 的 深入 推进 ， 大 数据 在 人力 资源 管理 中 的 应用 也 日 益 广泛 。 许多 企业 开始 尝试 利用 大 数据 技术 进行 人才 招聘 、 员工 培训 、 薪酬 福利 管理 等 工作 。 例如 ， 华为 公司 通过 大 数据 分析 ， 实现 了 对 人才 需求 的 精准 预测 ， 从而 优化 了 招聘 策略 ， 提高 了 招聘 效率 。 这些 成功 的 案例 表明 ， 基于 大 数据 分析 的 人力 资源 管理 系统 具有 巨大 的 发展 潜力 ， 有望 成为 未来 人力 资源 管理 的 重要 趋势 。 二 、 大 数据 分析 在 人力 资源 管理 中 的 应用 ( 1 ) 大 数据 分析 在 人力 资源 管理 中 的 应用 主要 体现 在 招聘 与 人才 选拔 环节 。 通过 分析 候选 人 简历 、 社交 媒体 行为 和 在线 测试 结果 ， 企业 能够 快速 筛选 出 符合 职位 要求 的 候选 人 。 例如 ， 谷歌 利用 其 强大 的 数据 分析 能力 ， 成功 地 将 候选 人 的 简历 与 公司 内部 员工 的 工作 表现 数据 相 结合 ， 从而 提高 了 招聘 的 准确 性 和 效率 。 ( 2 ) 在 员工 绩效 评估 方面 ， 大 数据 分析 能够