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 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15