人力资源数据

人力资源数据Tag内容描述：<p>1、背景概述基于企业规模不断扩大，提高决策科学性和合理性的需要，根据公司做精做细的经营方针，特建立与之相适应的人力资源分析体系。分析主要从管理和财务角度进行，以指标形式予以体现。1.人力资源指标体系框架模型2 .人力资源分析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*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，在此前提下某公司人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资*力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。（1）人力资*力层面指标主要包括与人。</p><p>2、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）23、月员工离职率：整月员工离职总人数月平均人数1004、月员工新进率：整月员工新进总人数月平均人数1005、月员工留存率：月底留存的员工人数月初员工人数1006、月员工损失率：整月员工离职总人数月初员工人数1007、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1002、加班强度比率：当月加班时数当月总工作时数1003。</p><p>3、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 录目 录2前言 某某集团人力资源指标体系框架模型41 人力资源指标体系框架模型42 人力资源指标体系框架模型说明4一人力资本能力51人员数量指标51.1 期初人数51.2期末人数51.3统计期平均人数52 员工人数流动指标52.1人力资源流动率52.2净人力资源流动率62.3人力资源离职率62.4 非自愿性的员工离职率62.5自愿性员工离职率72.6人力资源新进率72.7知识型员工离职率72.8内部变动率73.人力资源结构指标73.1人员岗位分布73.2人员受教育情况分析指标83.3 人员年龄、工龄分析指标93.4人员。</p><p>4、数据挖掘在人力资源信息分析中的应用数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。摘要：企业的竞争归根结底是人才的竞争，如何全面掌握和合理利用人才资源是公司人力资源管理的首要问题。本文首先简单介绍了数据挖掘。</p><p>5、试论ERP人力资源数据管理方法对企业改革的促进作用Abstract:The implementation of ERP in the business process,data management throughout the implementation process,and data processing work directly affects the quality and progress of the system is smooth and successful implementation of on-lking ERP HR module restructuring,it is necessary to standardize integration,integration of the personnel information data processing,thereby making the information accurate,timely and further optimization of huma。</p><p>6、第一章 第二章 企业需要提升人力资源效能 如何开展人力资源数据分析 人力成本贵 制造业企业产品成本中 人工成本已从十年前的8 15 增长到目前15 25 根据人社部公布的数据 2011年 2013年 全国最低工资标准年平均增幅。</p>