京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析在人力资源管理当中的应用之 人工成本分析
随着人力资源管理理论和管理实践的迅速发展,人力资源管理的各大模块的职能已趋完善,如何提升人力资源管理的价值,是传统的人力资源转型的核心,在这当中,人力资源管理的专业化水平的提升是人力资源管理职能扩大和深化的关键。而在人力资源专业化的提升过程当中,数据分析扮演中至关重要的角色,它使得人力资源管理的理念、技术及技巧更加的科学化。人力资源提升到人力资本的高度,是发展,也是转型,其中一个很重要的载体,也是数据分析。因此,可以说,人力资源管理的数据分析方法是人力资源管理发展的重要趋势之一。
|
人力资源管理的数据分析三层面
|
人力资源管理的数据分析方法有三个层面:第一个一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。
|
人工成本构成
|
|
人工成本分析三维度
|
企业内部人工成本的数据分析的目的和意义是通过分析企业内部人工成本的合理化程度,评估企业人工成本支出的是否达到最佳的投入产出状态。即人工成本的有效性。因此如何评估人工成本的有效性决定了人工成本的分析维度。结合笔者为企业开展人力资源管理咨询的经验,我们可以将人工成本分析通过三个维度来进行分析:一是人工成本水平的竞争性;二是人工成本构成的合理性;三是人工成本对企业和员工的效用。
|
人工成本
岗位类别
|
薪酬福利成本
|
人力资源职能成本
|
|||||
|
薪酬
|
福利
|
招聘
|
培训
|
绩效
|
……
|
||
|
层级维度
|
高层管理
|
|
|
|
|
|
|
|
中层管理
|
|
|
|
|
|
|
|
|
…….
|
|
|
|
|
|
|
|
|
职能维度
|
人力资源
|
|
|
|
|
|
|
|
财务管理
|
|
|
|
|
|
|
|
|
销售
|
|
|
|
|
|
|
|
|
……
|
|
|
|
|
|
|
|
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30