人力资源数据分析方法 - 对比分析/频率分析

1、数据对比

• 同比：今年和去年进行对比

• 环比：这个月上个月进行对比

• 数量变化=这期数据 – 上期数据

• 倍数变化=本期数据/同期数据

• 增长率=（本期数据 – 上期数据）/上期数据

对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。

在人效的数据分析中也会引入对比的概念，主要是因为人效分析是会和财务数据相关联，而财务数据是需要进行历史数据的对比的，所有人效的数据关键指标是需要进行对比。

数量变化，倍数变化在的数据对比在KPI的绩效设计中用的比较多，在KPI的关键指标绩效设计中，当我们选择了KPI指标后，我们就需要对KPI指标进行量化，KPI的量化就是由绝对值，差值和比值构成。

比如我们设计一个招聘专员的KPI绩效指标，有个绩效指标叫 岗位发布 – 岗位信息编辑，那对这个指标进行量化的时候我们就会以编辑错误的次数为考核指标，这个次数就是绝对值。差值和比值在销售的考核指标中出现的比较多，比如分段的考核金额，超过了标准销售额给予不同的奖金提成。

10.2 频率分析

频率分析是指在样本数据中在某个区域里出现的数据的个数和数据出现个数的占比。如果数据是做内部的参考，我们一般比较关注数据的值，也就是说在区域里数据出现的个数或者是值。如果数据是和外部进行对标，由于每个企业的数据基数不一样，所以在数据呈现的形式上，我们一般会选择该数据的占比。

在人员资源模块，一般在人员结构和薪酬分布中频率分布的数据分析会出现的比较多。在人员结构的数据分析中 工龄，年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据，在薪酬的数据分析中，我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。

频率分析统计方法的优点是数据比较的直观，并且可以根据分析的需求来调整数据区间，但是缺点是数据不够集中，所以在区间的选择上就至关重要，比如我们在做公司的工龄数据分组上，如果是创业型的公司我们在工龄上会以“月”为单位，如果对于公司年数比较久的，那我们就会选择”年”。

在频率的数据可视化上我们我们可以用直方图和数据透视表分组来做呈现

10.2.1直方图：

直方图是在2013版OFFICE上出现的的一种代表频率关系的图表，直方图可以一键生成各个分组数据的频率，但是在数据的显示上直方图只能显示数据的数值，不能显示数据的占比。

选中年龄数据– 插入直方图 – 点击确定，直接生成年龄的直方图

在直方图中X轴的数据区间可以通过坐标轴选项进行更改，比如上图的坐标轴是以5岁为一个单位，你可以对这个区间进行调整，变成10岁一个区间。