范文一:HR数据分析
[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力资******力相关的人力资源数量、学历、结构、流动性、年龄、职称等方面的指标;
(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。一、人力资******力1.人员数量指标
【定义】是指反映报告期内人员总量的指标。
1.1期初人数
【定义】是指报告期最初一天企业实有人数,属时点指标。如月、季、年初人数。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
1.2期末人数
【定义】是指报告期最后一天企业实有人数,属时点指标。如月、季、年末人数。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
1.3统计期平均人数
【定义】是指报告期内平均每天拥有的劳动力人数,属序时平均数指标。
【公式】
月平均人数=报告期内每天实有人数之和÷报告期月日数或:=(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
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
【收集渠道】人力资源部员工花名册
【备注】服务未满一年的按员工入职工作月份折算
1.4员工增长率
【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=本期新增员工人数/上年同期员工人数*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。
1.5新员工入职人数
【定义】是指现有员工人数减去原有企业员工人数。
【说明】该项指标可以帮助企业考虑是否需要对基础职位的设置进行调整。同时,还与培训需求有较大关联。
1.6新员工转正人数
【定义】是指获得转正的员工人数与新员工入职人数的比例。
【说明】对比新员工入职人数和新员工转正人数,可以看出员工招聘的质量。同时,也可以对培训、薪酬、岗位设置等工作提供指导性数据。2.员工人数流动指标
【定义】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。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.1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)÷报告期内员工平均人数
【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。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.2净人力资源流动率
【定义】净人力资源流动率是补充人数除以统计期平均人数。所谓补充人数是指为补充离职人员所雇佣的人数。
【公式】净流动率=(补充人数÷统计期平均人数)*100%
【说明】分析净人力资源流动率时,可与离职率和新进率相比较。对于一个成长发展的企业,一般净人力资源流动率等于离职率;对于一个紧缩的企业,其净流动率等于新进率;而处于常态下的企业,其净人力资源流动率、新进率、离职率三者相同。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.3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、公司辞退、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+合同到期不再续签人数)÷统计期平均人数×100%
【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位,如果以年度为单位,就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下,合理的离职率应低于8%。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.4非自愿性的员工离职率
【定义】当企业解雇员工或终止员工工作时,就发生了非自愿性的员工流失。其主要表现为:某员工因不能完成本职工作,不能达到绩效标准,或有严重的或故意的错误行为,不再满足运作要求而引起的员工流失。非自愿性的员工流失不但包括下岗、裁员、辞退等正常形式,而且包括因员工死亡或终生残疾等导致合同失效而引起的非正常形式的员工流失。
【公式】非自愿性的员工离职率=[(解雇员工人数+因残疾而离岗人数+下岗人数)÷统计期平均人数]×100%
【说明】对非自愿性的员工离职数据的分析,有利于辨识员工主要的离职原因,较低的非自愿性员工离职率有利有弊。我们可以通过非自愿性的员工离职率转换视角,重新审视企业的业绩和生产力问题。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.5自愿性员工离职率
【定义】是指自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。自愿性员工离职率可能受到很多因素的影响,其中包括员工的个人境况、公司的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。
【公式】自愿性的员工离职率=(自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数)×100%
【说明】如果某一企业有较高的自愿性的员工离职率,可能是不健康的企业文化的反映,或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估,以及领导不力也会造成该比率的上升,也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.6关键岗位员工离职率
【定义】是指处于关键岗位而自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。此指标可能受到很多因素的影响,其中包括员工的个人境况、公司的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。
【公式】关键岗位员工离职率=(关键岗位自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数)×100%
【说明】如果某一企业有较高的关键岗位自愿性的员工离职率,可能是不健康的企业文化的反映,或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估,以及领导不力也会造成该比率的上升,也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.7内部变动率
【定义】是指报告期内部门内部岗位调整、在某公司内部调动的人数同总人数的比例。
【公式】内部变动率=(部门内部岗位调整人数+企业/集团内部调动人数)÷报告期内员工平均人数
【说明】员工调动人次可以反映组织的相对稳定性,可以使相关单位及时关注调动员工的工作情况
【收集渠道】人力资源部员工花名册
2.8员工晋升率
【定义】是指报告期内实现职位晋升的员工人数同总人数的比例。
【公式】员工晋升率=(报告期内实现职位晋升的员工人数)÷报告期内员工平均人数。
【说明】进行员工晋升统计可以反映出企业内部提升的情况,为改进员工发展通道,制定员工职业规划提供依据。
【收集渠道】人力资源部员工花名册3.人力资源结构指标
所谓人力资源结构分析也就是对企业现有人力资源的调查和审核,只有对企业现有人力资源有充分的了解和有效的运用,人力资源的各项计划才有意义。
3.1人员岗位分布
【定义】是指按照特定的岗位划分,报告期末企业(部门)各岗位上实有人员的数量以及所占总人数的比重。
【公式】各岗位人员数量以某公司人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】任何企业的人员都可以分成五大类:管理人员、技术人员、市场人员、生产人员和服务人员(后勤人员),管理人员又包含人力资源管理、财务管理、研发管理、工艺管理、质量管理、生产管理以及其他管理人员;技术人员又包含研发人员、工程人员、中试人员、质检人员、工艺人员,市场人员包括销售人员、营销人员、市场技术支持人员、客服人员;生产人员包括基本生产工人和辅助生产工人;后勤人员指招待员、清洁工、司机等。通过以每年年终的数据,观察不同类别人员的变化以及同类职群不同级别人员的变化,可以得到组织人才结构性的变化,如,高级专业员工的短缺。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
【备注】人员类别划分依据企业所处阶段和行业状况进行再规定
3.2人员学历分布
【定义】是指按照学历划分,报告期末企业(部门)所有在岗员工的最高学历情况统计。包括各学历层次相应的人数以及相应的比重。
【说明】员工学历是指已经正式获得国家承认的最高毕业文凭学历。某公司人员学历分为博士、硕士、本科、大专及大专以下五个层次。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.3人员年龄、工龄分析指标
3.3.1人员年龄分布
【定义】是指按照年龄区间划分,报告期末企业(部门)实有人员在各年龄阶段相应的人数以及比重。
【说明】
(1)年龄区间划分为25岁以下、26岁-35岁、36岁-45岁、45岁以上四个区间。
(2)仅仅对年龄分布进行一维分析,只能看出员工的年龄层次结构。只有当把年龄分布和其他相关的指标结合起来,才可以从数据中看出问题,例如将年龄分布和学历分布结合,或者将年龄分布和人员职位层次结合,组成一个二维的人员结构分析表,才能从双重指标中所显示的数据中,看出人员结构所折射出的具体情况。
(3)对年龄分布进行分析,可以判断组织人员是否年轻化还是日趋老化,组织人员的稳定性和创造性,组织人员吸收新知识、新技术的能力,组织人员工作的体能负荷和工作职位或职务的性质与年龄大小的可能的匹配要求。
以上四项反应情况,均将影响组织内人员的工作效率和组织效能。企业的员工理想的年龄分配,应呈三角形金字塔为宜。顶端代表45岁以上的高龄员工;中间部位次多,代表36岁-45岁的中龄员工;而底部位人数最多,代表20岁-35岁的低龄员工。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.3.2平均年龄
【定义】是指报告期末企业(部门)所有在岗员工的年龄的平均值。
【说明】一般情况,平均年龄与员工知识更新速度和接受新知识的能力成正比。平均年龄越小,员工知识更新速度越快,知识结构层次更全,接受新知识的能力越强,企业的知识资源也就更为丰实。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.3.3人员工龄结构分析
【定义】是指按照工龄区间划分,报告期末企业(部门)实有人员在各工龄阶段相应的人数以及比重。
【公式】各等级人员数量以某公司人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】
(1)工龄指标为员工在某公司工作工龄,截至日期为报告期期末,工龄超过半年按一年计算,半年以下按半年计算。
(2)通常工龄越长代表员工忠诚度越高,经验越多,工龄区间划分为5年以下、5年-10年、10年-15年、15年-20年,20年以上五个区间。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.4人员资质等级结构
【定义】是指按照职称体系划分,报告期末企业(部门)各职称等级上实有人员的数量以及所占总人数的比重。
【公式】各等级人员数量以某公司人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】某公司职称结构根据职能不同设定4-5个不同级别,具体参见《某公司职位职称体系手册》。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.5新增职位数量
【定义】是指每年比上一年新增加的职位数量
【说明】该项数据可以反映职位管理系统的变化程度
【收集渠道】人力资源部员工花名册
3.6某职位人员更换频率
【定义】是指以年为周期,统计某职位上人员的更换频率。
【说明】如果某个职位上人员更换频率太高,则需考虑该职位的要求是否合理,是否应该安排更高职级的人员任职等问题
【收集渠道】人力资源部员工花名册二、人力资源运作能力1.招聘指标
1.1招聘成本评估指标
1.1.1招聘总成本
【定义】是指组织一次招聘活动所占用的全部成本的总和。
【公式】招聘成本=内部成本+外部成本+直接成本。
【说明】内部成本为企业内招聘专员的工资、福利、差旅费支出和其它管理费用。
外部成本为外聘专家参与招聘的劳务费、差旅费。直接成本为广告、招聘会支出;招聘代理、职业介绍机构收费;大学招聘费用等。
【收集渠道】人力资源部、各招聘单位、财务部
1.1.2单位招聘成本
【定义】是指在一次招聘活动中每招聘一位员工所占用的成本。
【公式】单位招聘成本=招聘总成本÷录用总人数
【收集渠道】人力资源部、各招聘单位、财务部
1.2录用人员评估指标
录用人员评估指标是根据招聘计划对录用人员的质量和数量进行评价,招聘工作结束后,对录用人员进行评估是一项非常重要的工作。只有在招聘成本较低,同时招聘人员数量充足且质量较好时,才说明招聘工作效率高。评估招聘人员的数量和质量可以从以下几个方面来进行。
1.2.1应聘者比率
【定义】应聘者比率是指某岗位应聘人数与计划招聘人数的比率
【公式】应聘者比率=(应聘人数÷计划招聘人数)×100%
【说明】该比率说明员工招聘的挑选余地和信息发布状况,该比率越大说明组织的招聘信息颁布的越广、越有效,组织的挑选余地就越大;反之,该比率越
小,说明组织的招聘信息发布的不适当或无效,组织的挑选余地也越小。一般来说应聘者比率至少应当在200%以上。招聘越重要的岗位,该比率应当越大,这样才能保证录用的质量。
【收集渠道】人力资源部
1.2.2员工录用比率
【定义】录用率是指某岗位录用人数与应聘人数的比率
【公式】录用率=(录用人数÷应聘人数)×100%
【说明】该比率越小说明可供筛选者越多,实际录用的员工的质量可能比较高;该比率越大,说明可供筛选者越少,实际录用的员工的质量可能比较低。
【收集渠道】人力资源部
1.2.3招聘完成比率
【定义】招聘完成比率是指某岗位录用人数与计划招聘人数的比率
【公式】招聘完成比率=(录用人数÷计划招聘人数)×100%
【说明】该比率说明招聘员工数量的完成情况。该比率越小,说明招聘员工数量越不足。如果为100%则意味着企业按计划招聘到了所有需要的员工。
【收集渠道】人力资源部
1.2.4员工到位率
【定义】员工到位率是指某岗位实际报到人数与通知录用人数的比率
【公式】员工到位率=(到职人数÷录用人数)×100%
【说明】该比率说明招聘员工数量的实际完成情况。该比率越小,说明招聘员工实际到岗人数越不足。如果为100%则意味着企业按计划招聘到了所有需要的员工,且所有员工按期到岗。
【收集渠道】人力资源部
1.2.5同批雇员留存率
【定义】是指同一批次招聘入公司的雇员直至统计时间为止,仍然在职的人数同同批雇员初始人数的比例。
【公式】同批雇员留存率=同批雇员留存人数÷同批雇员初始人数×100%
【收集渠道】人力资源部员工花名册
1.2.6同批雇员损失率
【定义】是指同一批次招聘入公司的雇员直至统计时间为止,所有离职人员人数同同批雇员初始人数的比例。
【公式】同批雇员损失率=同批雇员离职人数÷同批雇员初始人数×100%
同批雇员损失率=1-同批雇员留存率
【说明】同批雇员留存率和同批雇员损失率反映了员工流失状况,员工流失状况又说明了员工满意度。同批雇员留存率越低(损失率越高),同批雇员员工满意度越低,需要及时找出并分析员工离职的原因,实施补救;同批雇员留存率越高(损失率越低),员工满意度越高,组织满意度也越高。
【收集渠道】人力资源部员工花名册
1.3招聘渠道分布
【定义】招聘渠道分布是指某单位录用员工通过各渠道进入的数量分布及相应比重。招聘渠道主要有校园招聘、职业中介机构、现场人才招聘会、内部推荐、媒体广告、网上招聘、应聘者直接找上门求职。
【公式】按以企业为边界分为:内部招聘比率=(内部招聘人数÷录用人数)×100%
外部招聘比率=(外部招聘人数÷录用人数)×100%
以渠道划分则为各渠道录用人员的数量及比率。
【说明】公司在新员工招聘中最好不要局限于采用单一渠道,而应考虑各种渠道的特点灵活使用,来自不同招募渠道的应聘者适应于公司的不同岗位,在招聘过程中根据需要有所偏重采用会得到比较好的招聘效果。
【收集渠道】人力资源部
1.4填补岗位空缺时间
【定义】填补岗位空缺的时间是用来衡量一个组织从某个岗位出现空缺到雇佣到该岗位候选人的平均天数。
【公式】填补岗位空缺的时间=填补岗位空缺所花费的总天数
【说明】填补岗位空缺所需要的时间包括:填补空缺岗位的需要被认可后通知人力资源部门的时间;将该空缺岗位登广告,公布在报纸或公司网站上的时间;候选人提交申请时间,招聘筛选时间,领导批准候选人时间,通知候选人候选人接受公司提供的岗位所需的时间等。
如果公司填补一个岗位空缺的时间高于行业标准,这会对组织造成许多负面影响。部门间的进一步比较可以帮助公司决定在填补空缺岗位的过程中哪些部门花费的时间比较长。
【收集渠道】人力资源部2. 培训指标
2.1培训人员数量指标
2.1.1培训人次
【定义】是指报告期内企业(部门)每次内部培训和外出培训的所有人数累计之和。
【公式】培训人次=N1+N2+……Nn
其中Nn 指某次培训参加培训的实际人数。
【收集渠道】人力资源部
2.1.2内部培训人次
【定义】是指报告期内企业(部门)每次内部培训的所有人数累计之和。
【公式】培训人次=N1+N2+……Nn
其中Nn 指某次培训参加培训的实际人数。
【收集渠道】人力资源部
2.1.3外部培训人次
【定义】是指报告期内企业(部门)每次外出培训的所有人数累计之和。
【公式】培训人次=N1+N2+……Nn
其中Nn 指某次培训参加培训的实际人数。
【收集渠道】人力资源部
2.1.4内外部培训人次比例
【定义】是指报告期内企业(部门)组织员工内部培训和外出培训两种形式培训人数的比例。
【公式】内外部培训人数比例=内部培训人数÷外部培训人数
【收集渠道】人力资源部
2.1.5依岗位类别计算的受训人员比率
【定义】受训人员比率用来衡量某一部门接受培训的员工人数,以及该部门受训员工数目在整个组织的培训人数当中所占的比例。
【公式】依岗位类别计算的受训人员比率=某一岗位类别受训员工的人数÷接受培训的员工总人数
【说明】这种计算可以明确显示出公司对各类员工的培训的投资水平与培训的重点所在。
【收集渠道】人力资源部
2.2培训费用指标
2.2.1培训费用总额
【定义】是指报告期内企业(部门)为员工培训所花费的费用总额,即内部培训费用和外出培训的费用之和,或者是岗前培训费用、岗位培训费用和脱产培训费用之和。
【公式】培训费用总额=内部培训费用+外出培训费用
=岗前培训费用+岗位培训费用+脱产培训费用
【说明】按照利用培训资源的不同,某公司的培训可以分为内部培训和外出培训。所谓内部培训就是在企业内部进行,所用资源包括培训讲师、场地、讲义、教具等等,都使用内部资源;相反,外出培训仅仅指脱产外出接受培训。其中请外部培训师来公司授课,或者参与某公司公司的培训也所归入内部培训。
【收集渠道】人力资源部
2.2.2人均培训费用
【定义】是指报告期内企业(部门)每位员工平均花费的培训费用。
【公式】人均培训费用=报告期内培训总费用÷报告期内员工平均人数
【收集渠道】人力资源部
2.2.3岗前培训费用
【定义】是指报告期内企业(部门)对上岗前的新员工在企业文化、规章制度、产品知识、基本技能等方面进行培训所发生的费用。
【收集渠道】人力资源部
2.2.4岗位培训费用
【定义】是指报告期内企业(部门)为使员工达到岗位要求以及产品知识更新而对其知识、技能进行培训而发生的费用。
【收集渠道】人力资源部培训中心
2.2.5脱产培训费用
【定义】是指报告期内因企业(部门)根据工作的需要,允许员工脱离工作岗位接受短期(一年内)或长期(一年以上)的培训(即为员工提供继续深造机会)而发生的成本,其目的是为企业(部门)培养高层次的管理人员或专门的技术人员,而发生的培训费用。
【收集渠道】人力资源部
2.2.6培训费用占薪资比
【定义】是指报告期内企业(部门)员工培训各项费用之和同该时期内员工工资总额的比例。
【公式】培训费用占薪资比=报告期内培训费用÷报告期内工资总额×100%
【说明】培训费用占薪资比并不是越高越好,合理的培训费用占薪资比一般水平为2%-5%。一般情况下,如果培训费用占薪资比高于5%,表明企业(部门)非常重视员工培训,但培训费用过高,人力成本过高;如果低于2%,表明企业(部门)对员工培训不够重视,或者说明为了节约挖潜,充分进行内部培训。
【收集渠道】人力资源部、各单位
2.2.7内外部培训费用比例
【定义】是指报告期内企业(部门)员工内部培训费用与外部培训费用的比例。
【公式】内外部培训费用比例=内部培训费用÷外部培训费用
【收集渠道】人力资源部
2.3培训效果指标
2.3.1平均培训满意度
【定义】是指报告期内企业(部门)员工对此期间内的所有培训的平均满意程度。
【公式】平均培训满意度=(TA1+TA2+……+TAn)÷报告期内培训次数其中TAn 是指某次培训的平均满意度。
或者:平均培训满意度=∑报告期内某次培训某员工的满意度÷报告期内培训人次
【说明】培训满意度越高培训效果越好。
【收集渠道】人力资源部
2.3.2培训测试通过率
【定义】是指报告期内企业(部门)员工参加培训后进行测试的通过率
【公式】培训测试通过率=通过测试人数÷参加培训人数
【说明】培训测试通过率越高相对培训效果越好。
【收集渠道】人力资源部3. 绩效管理指标
3.1绩效工资的比例
【定义】是指报告期内企业(部门)员工获得的绩效工资占工资总额的比例
【公式】绩效工资比例=(绩效工资总额÷工资总额)*100%
【说明】不同的岗位应该设置不同的绩效工资比例,具体请参见某公司《薪酬福利管理制度》
【收集渠道】各单位
3.2员工绩效考核结果分布
【定义】是指报告期内企业(部门)员工绩效考核结果进行分类,各类别员工数量以及占总数的比例。
【公式】X类员工比例=(绩效考核结果为X 的员工数÷员工总数)*100%
【说明】通常每类绩效评级员工的比例分布应符合正态分布,如果出现某一类员工过多的情况,则应该重新审视绩效考核的指标标准是否过低或过高、或者存在人为因素。
【收集渠道】人力资源部4.薪酬指标
4.1外部薪酬指标
4.1.1不同行业薪酬水平
【定义】是指国内不同行业平均薪酬水平状况
【说明】通过比较不同行业平均薪酬水平状况可以反映某某所处行业的特点和薪酬总体水平。
【收集渠道】外部权威网站、咨询公司、薪酬数据调查机构等
4.1.2医药行业薪酬水平
【定义】是指国内医药行业平均薪酬水平状况
【说明】通过与行业内薪酬水平进行比较,可以反映某公司的薪酬水平在行业内的吸引力。
【收集渠道】外部权威网站、咨询公司、薪酬数据调查机构等
4.1.3不同地区薪酬平均水平
【定义】是指国内一、二、三线城市的薪酬平均水平
【说明】通过与不同地区薪酬水平进行比较,可以为某公司制定有竞争力的薪酬提供参考依据。
【收集渠道】外部权威网站、咨询公司、薪酬数据调查机构等
4.1.4消费者价格指数
【定义】消费者物价指数(ConsumerPrice Index),英文缩写为CPI,是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
【说明】如果消费者物价指数升幅过大,表明通胀已经成为经济不稳定因素,央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险,从而造成经济前景不明朗。因此,该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。CPI升高则货币购买力下降,企业在调整薪酬时应该适当考虑此因素。
【收集渠道】外部权威网站、咨询公司、薪酬数据调查机构等
4.2内部薪酬指标
4.2.1工资总额
【定义】是指报告期内企业(部门)所有实有员工的应发工资总额。
【公式】工资总额=I1+I2……+In
其中,In是报告期该企业某位员工的应发工资。
【收集渠道】人力资源部
4.2.2运营维持性工资总额比率
【定义】是指报告期内企业(部门)用于实现和维持企业运营目标任务的工资额与工资总额的比例。
【公式】运营维持性工资额比率=报告期内运营维持性工资额÷报告期内工资总额
【说明】通过有效区分维持性和投资性人力支出,可以更加科学和客观的了解对于人员方面的支出,因为有部分人力支出的效果产生有个递延性,可能会跨度到第二年、第三年,甚至更长,在作区分时,一般按照公司、职能进行区分
【收集渠道】人力资源部
4.2.3人均工资
【定义】是指报告期内企业(部门)平均每位员工的工资额。
【公式】人均工资=报告期内工资总额÷报告期内员工平均人数
【说明】(1)人均工资的统计,一般可以结合员工分类统计数据,也可以结合不同的时间跨度统计,这样就可以通过二维角度来分析实际问题。
【收集渠道】人力资源部
4.2.4年工资总额增长率
【定义】是指报告年度企业(部门)工资总额同上年度相比所增加的比例。
【公式】年工资总额增长率=报告年度工资总额÷上年度工资总额×100%-1
【说明】一般可以结合员工分类、分层级进行统计数据
4.2.5年人均工资增长率
【定义】是指报告年度企业(部门)人均工资同上年度相比所增加的比例。
【公式】年人均工资增长率=报告年度人均工资÷上年度人均工资×100%-1
【说明】一般情况下,同期工资增长率应该比销售收入增长率小。如果同期工资增长率大于销售收入的增长率,表明工资增长速度快于销售收入的增长速度,企业的人力成本增长过快。
【收集渠道】人力资源部
4.2.6保险总额
【定义】是指报告期内企业(部门)为其所有员工按法规所缴纳的社会保险的费用总额。主要包括养老保险、失业保险、医疗保险、工伤保险、生育保险和住房公积金“五险一金”费用。
【公式】保险总额=养老保险+失业保险+医疗保险+工伤保险+生育保险+住房公积金
=A1+A2+……+An
其中An 指报告期内为某位员工实际缴纳的社会保险金额。
【说明】数据库数据收集中需要明细养老保险、医疗保险、工伤保险、生育保险、住房公积金所缴纳总额。
4.2.7人均保险
【定义】是指报告期内企业(部门)为每位员工平均所缴纳的社会保险金额。
【公式】人均保险=报告期内所缴保险总额÷报告期内员工平均人数
【收集渠道】人力资源部5劳动关系指标
5.1劳动合同签订比例
【定义】是指某组织所有人员中签订劳动合同的人数及占总人数的比重
【公式】劳动合同签订比例=签订劳动合同的人数÷报告期员工内平均人数
【说明】此指标从侧面反映了某企业人力资源管理的规范程度
【收集渠道】人力资源部
5.2员工投诉比例
【定义】是指某组织所有员工投诉的数目占总人数的比重
【公式】员工投诉比例=员工投诉的数目÷报告期员工内平均人数
【说明】此指标反映了某组织员工关系的优劣程度和管理的规范性。
【收集渠道】人力资源部
5.3职工社会保险参保率
【定义】是指在组织为职工参加社会保险(职工养老、医疗、工伤、失业、生育保险)的比率
【公式】职工社会保险参保率=参保人数÷报告期内员工平均人数【收集渠道】人力资源部
三、人力资源效率指标
人力资源效率指标是用来反映人力资源投入和产出对比的指标,可以比较直观地反映人力资源利用的效率。1.全员劳动生产率
【定义】是指根据产品价值量计算的平均每一个员工在单位时间内的产品生产量。
【公式】全员劳动生产率=报告期工业总产值÷报告期员工内平均人数
【说明】
(1)全员劳动生产率是考核企业经济活动的重要指标,是企业生产技术水平、经营管理水平、员工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现,全员劳动生产率的纵向和横向比较反映了人力资源使用的优劣程度。
(2)单位时间一般是指月度、季度或者年度为标准单位时间。
【收集渠道】财务部人力资源部2.人均销售收入
【定义】是指根据报告期内的销售收入计算的平均每一个员工的销售收入。
【公式】人均销售收入=报告期内销售收入总额÷报告期内员工平均人数
【说明】人均销售收入是考核企业效率的指标,尤其用在同行业之间相比较最有可比性,人均销售收入越高,企业效率越高。普遍适用于企业处于成熟期进行同业间的比较。
【收集渠道】财务部人力资源部3.人均净利润
【定义】是指根据报告期内的净利润计算的平均每一个员工的净利润。
【公式】人均净利润=报告期内净利润总额÷报告期内员工平均人数
【说明】人均净利润是考核企业效益的指标。普遍适用于企业处于成熟期进行同业间的比较。
【收集渠道】财务部人力资源部4.万元工资销售收入
【定义】是指根据报告期内的销售收入计算的平均每万元工资所能产生的销售收入。
【公式】万元工资销售收入=报告期内销售收入总额÷报告期内工资总额
【说明】一般而言,万元工资销售收入越高,企业效率越高。
【收集渠道】财务部人力资源部5.万元工资净利润
【定义】是指根据报告期内的净利润计算的平均每万元工资所能产生的净利润。
【公式】万元工资净利润=报告期内净利润总额÷报告期内工资总额
【说明】一般而言,万元工资净利润越高,企业效益越高。
【收集渠道】财务部人力资源部6.万元人工成本净利润
【定义】是指根据报告期内的净利润计算的每投入单位人工成本所产生的净利润。
【公式】万元人工成本净利润=报告期内净利润总额÷报告期内人工成本人工成本=工资总额+保险总额
【说明】人工成本属于企业新创造价值中的一个部分,是企业为取得新创造价值和利润必须付出的代价,同时又是企业将一部分新创造价值以直接和间接方式对职工的全部支出。理论上讲人工成本包含从业人员劳动报酬、社会保险费用、职工福利费用、职工教育费用、劳动保护费用、职工住房费用及其它人工成本。
【收集渠道】财务部人力资源部
PS:排版终于结束,首先感谢文章的作者,其次感谢百度文库,希望这篇文章能给大家一个HR 数据化管理的基本认知,能更好的理解每个数据背后所代表的意义。
范文二:SAP CRM业务数据分析
SAP CRM业务数据分析
CRM 开发有两个难点,一个是业务逻辑,一个就是 Web Client UI开发。对于 SAP ERP大家都很熟悉了, 网上可以搜到详细的表和关系图。而 CRM 是全新的设计,和 ERP 完全不一样。
如何了解 CRM 的业余逻辑? T-code,crmd_order, 这个界面可以查看销售订单,业务活动等 CRM 的业务 数据。而 Function Module就是 CRM_ORDER_READ,我们测试的时候可以使用同名的 program 。输入订单 号(Transaction Number)
然后返回了相关的所有数据, 比如抬头, 明细, 活动, 产品, 价格, 销售 , Appointment, Partner, Status, Billing,Shipping, 客户,服务等。当然不同的活动类型包含不同的数据。注意调用的时候有个参数, Objects to be read,限制读取的项目。
在很多地方,甚至 BW 抽取的时候都是调用了 crm_order_read这个 function module的。里面有包含了 很多 function ,最后到各个透明表里取数据。 在 CRM 里查询订单的时候是很慢的,就是因为后台调用的 是庞大的 crm_order_read。 是不是可以调小一点的 function 来改善性能呢?我在 ABAP 方面是打酱油的, 作为外行,总结了史上最全的 crm 表。
读取逻辑是怎么样的呢?由订单号 transaction NO.获得订单抬头 GUID crmd_orderadm_h-GUID. 根据 抬头 GUID 在 crmd_orderadm_i里获得明细的 GUID. 其他的数据大概是一个逻辑:从 crmd_link 输入抬 头或明细 GUID 获得 GUID_SET. 在 CRMD_PARTNER, crmd_activity_h等这些表中 GUID 对应
crmd_link-GUID_SET.而在下表是从 crmd_link中返回的数据,根据 OBJTYPE_HI, OBJTYPE_SET的编号 来判断是什么对象。
这个编号是代表的含义在 CRMC_OBJECTS中查询得到:
。。。。
可以看出 5, 6是订单抬头和明细, 11 销售数据, 7是合作伙伴。。。
Appointment 是 SCAPPTSEG-APPL_GUID,SCAPPT-APPL_GUID对应 crmd_link-guid_set. Product 是根据行 项目 GUID 从 CRMD_PRODUCT_I中查询的。
CRM T-Code
SE19 Badi implementation
SE93 Transaction code check
smw01 workflow
Crm_Erms_mailforms Forms
SWDD ERMS Rule modler workflow
SE 18 BADi creation
SE19 Badi implementation
se11 tables
SE38 al module reports/fields display
se11 crmd_orderadm_h
SE16 TC
TSTC
SE93 Application Component - get there displayed all transaction codes for example crm-md-bp CRMD_ORDER? - creating marketing sales and service transactions
BP?-? BP
CRM_MKTPL FOR search campaigns deals
sost-transmissionRequest forms
scot -administration system status
CRM_UI_: Access BSP WD work bench
BP -Business Partner (Creation/View/Modification)
CIC0 -Customer Interaction Centre
CRMD_ORDER - CRM Transaction (Create/View/Modify)
SPRO - Configuration related settings
CRMD_CALL_LIST-Create/ Maintain Call list
IB51 / IB52 / IB53-Ibase Creation / Change / View
COMMPR01-Maintain Products
PPOSA_CRM-Display Organizational Model
SBDM-Bdoc maintenance
SMOEAC- Administration console – CRM Middleware
SMQ1,SMQ2 Queue monitoring transactions for inbound and outbound queues.
SMW01 Transaction for monitoring bdocs.
MIddleware t-code
Transactions Transaction Codes
Work process overview SM66
CPU and memory consumption ST06
SAP memory and buffers ST02
Database performance counters ST04
Memory consumption per user SM04 (on each application server)
Table call statistics ST10
CPU & Memory Consumption on IPC Server OS07
CRM Inbound Queue SMQ2
CRM Outbound Queue SMQ
Monitor Load R3AM1
Define Request R3AR2
Run Request R3AR4
Request Business Partner CRMM_BUPA_MAP Send Business Partner CRMM_BUPA_SEND RFC statistics (client and server) ST03 Errors in transactional RFCs SM58 BDOC Statistics SMWMFLOW
Response time statistics ST03 & STAD Error Tracking SMWP
Q-Out Scheduler SMQS
Q-In Scheduler SMQR
Bdoc Error Tracking SMW01 & SMW02 Short Dumps ST22
Admin Console SMOEAC
Process Overview SM50
User List AL08
Data Integrity Manager SDIMA
范文三:数据分析观念
数据分析观念
数据观念主要表现在以下的这么几个方面:通过收集数据、描述数据、分析数据的过程,作出合理的决策;能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。 具体来说,数据观念包括以下几个方面: (1)数据的意识。能想到用数据来处理问题。实际上用数据来进行推断是一种重要的思维方式 (2)体会数据中是蕴含着信息的。所以我们要经历收集数据、描述数据、分析数据的过程,即数据处理的过程,把信息提取出来。 (3)根据背景来选择合适的方法。
为什么我们要在统计概率教学中,把数据分析观念作为一个核心概念呢,
一、数据分析观念是统计概率教学内容的主核心。统计学的一个研究对象是数据,它是通过收集数据,以及对数据的分析来帮我们解决问题的。史宁中教授说:“数据是信息的载体,这个载体包括数,也包括言语、信号、图像,凡是能够承载事物信息的东西都构成数据,而统计学就是通过这些载体来提取信息进行分析的科学和艺术。”“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识,培养学生的随机观念;难点在于,如何创设恰当的活动,体现随机性以及数据获得、分析、处理进而作出决策的全过程。”可见,统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计还是概率,都要基于数据,基于对数据的分析;在进行预测的时时,为了使预测更合理,也需要收集更多的数据。
二、数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一,是促进学生发展的重要方面。在以往的统计教学中,我们很多教师仅仅把统计看成计算和画图,忽视数据分析在统计和概率教学中的重要地位。事实上,数据分析对于促进学生的发展具有重要的作用。首先,通过统计教学,可以发展学生的数据意识;其次,通过数据分析,学生从中提取相关信息,根据不同的背景,选择不同的方法,从而培养学生思维的灵活性;其三,在数据分析中,可以使学生体会到既有偶然性,又有规律性,体验随机观念。
三、数据分析观念本质上体现的是数学的基本思想。数据分析观念是统计思想的一个重要组成部分。在整理、描述和分析数据的过程中,首先必须对数据进行分类,分类是描述和整理数据的开始。接着,进行排序,进行必要的归纳和整理。最后后把整理后的数据运用统计图表等直观地表示出来,并加以适当的分析,为人们作出决策和推断提供依据。在这一系列的分析过程中,往往需要渗透分类思想、归纳思想、类比思想和统计思想等数学思想方法,其中,最重要的就是统计思想。
四、数据分析观念是数学课程的目标点之一,也是数学课堂教学的目标之一。我们可以通过数据分析的教学,使学生体会到统计时需要收集数据,应用数据分析,能解决日常生活中很多实际问题,从而感受统计的实际价值,发展学生的应用意识。因此,我们要重视数据分析,把发展学生的数据分析观念的培养作为重要的教学目标。
综上所述,数据分析观念无论是概念的本身,还是它对于学生发展都具有很
高的价值;是数学教学中必不可少的一个内容。所以说,应该把数据分析观念作
为一个核心概念。
范文四:数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析
一、问题提出
改革开放以来中国经济飞速发展, GDP 连续超过德国、日本,现以成为世界 上第二大经济体, 人民生活水平不断提高, 但受金融危机的影响, 近几年来物价 持续上涨, 本月 CPI 创历史新高, 人民的消费能力是否随着 GDP 的增加而增加呢? 本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件 SAS 进行了相关分析。数据如下
食品 衣着 居住 家庭设备用品及服务 交通通讯 文教娱乐用品及服务 医疗保健 其他商品及服务
1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析
1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。
2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。
三、解决问题
3.1 SAS程序:
data examp4_4;
input id x1-x8;
cards ;
1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400
1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600
2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400
2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300
2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000
2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900
;
run ;
proc corr cov nosimple data =examp4_4;
var x1-x8;
run ;
proc princomp data =examp4_4 out =bb;
var x1-x8;
run ;
data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果 */
set bb;
keep id prin1;
proc sort data =score1;
by descending prin1;
run ;
proc print data =score1;
run ;
3.2程序结果:
SAS 系统 2011年 06月 14日 星期二 下午 09时 09分 56秒 1 CORR PROCEDURE
8 变量 : x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
协方差矩阵,自由度 = 5
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
x1 52.12778667 5.14183333 -5.43130667 2.34796667 -27.62341333 -11.27958667 -11.80248667 -3.46987333
x2 5.14183333 0.67025667 -0.00552333 0.28069333 -2.68378667 -1.67572333 -1.16476333 -0.56306667
x3 -5.43130667 -0.00552333 3.60317667 0.02857333 2.46057333 -1.51458333 1.10495667 -0.25200667
x4 2.34796667 0.28069333 0.02857333 0.14566667 -1.21211333 -0.81766667 -0.54318667 -0.23039333
x5 -27.62341333 -2.68378667 2.46057333 -1.21211333 15.22562667 5.86791333 6.34247333 1.61420667
x6 -11.27958667 -1.67572333 -1.51458333 -0.81766667 5.86791333 5.25949667 2.60837667 1.55695333
x7 -11.80248667 -1.16476333 1.10495667 -0.54318667 6.34247333 2.60837667 2.71649667 0.73517333
x8 -3.46987333 -0.56306667 -0.25200667 -0.23039333 1.61420667 1.55695333 0.73517333 0.61110667
Pearson 相关系数 , N = 6
当 H0: Rho=0 时, Prob > |r|
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
x1 1.00000 0.86989 -0.39630 0.85207 -0.98052 -0.68122 -0.99182 -0.61478
0.0243 0.4367 0.0312 0.0006 0.1362 0.0001 0.1940
x2 0.86989 1.00000 -0.00355 0.89832 -0.84012 -0.89250 -0.86320 -0.87979
0.0243 0.9947 0.0150 0.0363 0.0167 0.0268 0.0208
x3 -0.39630 -0.00355 1.00000 0.03944 0.33220 -0.34792 0.35318 -0.16983
0.4367 0.9947 0.9409 0.5200 0.4992 0.4923 0.7477
x4 0.85207 0.89832 0.03944 1.00000 -0.81391 -0.93417 -0.86350 -0.77220
0.0312 0.0150 0.9409 0.0487 0.0064 0.0267 0.0719
x5 -0.98052 -0.84012 0.33220 -0.81391 1.00000 0.65573 0.98620 0.52919
0.0006 0.0363 0.5200 0.0487 0.1574 0.0003 0.2803
x6 -0.68122 -0.89250 -0.34792 -0.93417 0.65573 1.00000 0.69007 0.86845
0.1362 0.0167 0.4992 0.0064 0.1574 0.1292 0.0248
x7 -0.99182 -0.86320 0.35318 -0.86350 0.98620 0.69007 1.00000 0.57059
0.0001 0.0268 0.4923 0.0267 0.0003 0.1292 0.2370
x8 -0.61478 -0.87979 -0.16983 -0.77220 0.52919 0.86845 0.57059 1.00000
0.1940 0.0208 0.7477 0.0719 0.2803 0.0248 0.2370
SAS 系统 2011年 06月 14日 星期二 下午 09时 09分 56秒 2 The PRINCOMP Procedure
Observations 6
Variables 8
Simple Statistics
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
Mean 49.79666667 6.328333333 16.25833333 4.796666667 6.536666667 8.998333333 5.258333333 2.026666667
StD 7.21995753 0.818692046 1.89820354 0.381663028 3.902002904 2.293359254 1.648179804 0.781733117
Correlation Matrix
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
x1 1.0000 0.8699 -.3963 0.8521 -.9805 -.6812 -.9918 -.6148
x2 0.8699 1.0000 -.0036 0.8983 -.8401 -.8925 -.8632 -.8798
x3 -.3963 -.0036 1.0000 0.0394 0.3322 -.3479 0.3532 -.1698
x4 0.8521 0.8983 0.0394 1.0000 -.8139 -.9342 -.8635 -.7722
x5 -.9805 -.8401 0.3322 -.8139 1.0000 0.6557 0.9862 0.5292
x6 -.6812 -.8925 -.3479 -.9342 0.6557 1.0000 0.6901 0.8685
x7 -.9918 -.8632 0.3532 -.8635 0.9862 0.6901 1.0000 0.5706
x8 -.6148 -.8798 -.1698 -.7722 0.5292 0.8685 0.5706 1.0000
Eigenvalues of the Correlation Matrix
Eigenvalue Difference Proportion Cumulative
1 5.89746633 4.28709253 0.7372 0.7372
2 1.61037380 1.25296800 0.2013 0.9385
3 0.35740580 0.23990054 0.0447 0.9832
4 0.11750526 0.10025645 0.0147 0.9978
5 0.01724881 0.01724881 0.0022 1.0000
6 0.00000000 0.00000000 0.0000 1.0000
7 0.00000000 0.00000000 0.0000 1.0000
8 0.00000000 0.0000 1.0000
Eigenvectors
Prin1 Prin2 Prin3 Prin4 Prin5 Prin6 Prin7 Prin8
x1 -.388779 -.255521 0.065754 -.053972 -.301799 0.827792 0.000000 0.000000
x2 -.399550 0.099491 -.188366 -.430585 0.686086 0.080082 -.009088 0.363823
x3 0.044856 0.746089 0.474521 -.307596 -.085587 0.162417 0.260725 -.140969
x4 -.392797 0.115755 0.175040 0.698509 0.113186 -.075845 0.471865 0.269326
x5 0.376954 0.252020 -.327681 0.389201 0.453421 0.471547 -.050611 -.324084
x6 0.362360 -.365307 -.083990 -.262653 0.077957 0.075391 0.804639 0.000000
x7 0.387184 0.242582 -.233722 0.041098 -.286309 0.173586 -.063738 0.786613
x8 0.331056 -.314568 0.731663 0.083664 0.352742 0.134323 -.234979 0.226790
SAS 系统 2011年 06月 14日 星期二 下午 09时 09分 56秒 3
Obs id Prin1
1 2005 1.94699
2 2007 1.57105
3 2008 1.31937
4 2000 1.30373
5 1995 -2.38824
6 1990 -3.75289
3.3结果分析
利用 SAS 得到样本的协方差矩阵为
S=[
52.12779 5.141833 -5.43131 2.347967 -27.6234 -11.2796 -11.8025 -3.46987 5.141833 0.670257 -0.00552 0.280693 -2.68379 -1.67572 -1.16476 -0.56307 -5.43131 -0.00552 3.603177 0.028573 2.460573 -1.51458 1.104957 -0.25201
2.347967 0.280693 0.028573 0.145667 -1.21211 -0.81767 -0.54319 -0.23039 -27.6234 -2.68379 2.460573 -1.21211 15.22563 5.867913 6.342473 1.614207 -11.2796 -1.67572 -1.51458 -0.81767 5.867913 5.259497 2.608377 1.556953 -11.8025 -1.16476 1.104957 -0.54319 6.342473 2.608377 2.716497 0.735173 -3.46987 -0.56307 -0.25201 -0.23039 1.614207 1.556953 0.735173 0.611107 ]
由此看出, 各个指标的样本方差差异很大, 因此从样本相关系数矩阵出发做
主成分分析,得到下面的相关系数矩阵
R=[
1 0.86989 -0.3963 0.85207 -0.98052 -0.68122 -0.99182 -0.61478 0.86989 1 -0.00355 0.89832 -0.84012 -0.8925 -0.8632 -0.87979 -0.3963 -0.00355 1 0.03944 0.3322 -0.34792 0.35318 -0.16983 0.85207 0.89832 0.03944 1 -0.81391 -0.93417 -0.8635 -0.7722 -0.98052 -0.84012 0.3322 -0.81391 1 0.65573 0.9862 0.52919 -0.68122 -0.8925 -0.34792 -0.93417 0.65573 1 0.69007 0.86845 -0.99182 -0.8632 0.35318 -0.8635 0.9862 0.69007 1 0.57059 -0.61478 -0.87979 -0.16983 -0.7722 0.52919 0.86845 0.57059 1 ]
要集中在衣食住行上面 ,下面我们只取这两个样本做进一步分析 , 利用 SAS 得到
对应于 λ?1? 和 λ?2? 的正交单位化特征向量 e?1? 和 e?2? ,如下表
*********1123456780.388780.399550.0448560.39280.3769540.362360.3871840.331056y x x x x x x x x =--+-++++
*********212345678
0.255520.0994910.7460890.1157550.252020.365310.2425820.31457y x x x x x x x x =-++++-+- *1y 和 *2y 中关于各项消费水平的指标系数有正有负,说明了消费种类的差异
性较大。
由于 *1y 的贡献率较高,因此可按第一主成分的得分对各年份的综合消费能
力进行排序。通过 proc princomp过程输出 *1y 的得分,按照大小排序,结果如
下
由上表可知 05GDP 的增长 而增!
四、结论
(1)消费主要在衣食住行上,购买能力有限,生活水平较低。
(2) 05年以来人民消费能力并为随着 GDP 的增长而增加,反而下降了。
范文五:数据分析方案
数据分析方案
在这次市场调查中,我们的数据分析方案如下:
一, 对现成资料的整理
方案:根据我们的调研目的和任务选择,去繁就简,选择最新的,最具针对性的,最全面的二手资料,其主要体现在搜集的准确针对性上。我们主要在移动的官方网站中来获得移动用户对手机卡服务满意度的数据,同时也查询相关的满意度统计资料。
二,对通过问卷搜集到的各种数据的整理
方案:审核统计资料,去伪存真,去繁就简,去粗取精
对资料进行分类和汇总
1、运用分组归类或描述统计的方法来分析调查对象的基本状况
(1)分组归类 通过频数分布表或频数分布图,使原本杂乱的数据清晰化、条理化。
(2)描述统计主要是进行单变量分析
(ⅰ)通过计算所得数据的算术平均数、中位数、众数来反映研究对象的一般水平,研究数据的集中趋势。
(ⅱ)通过计算所得数据的全距、方差、标准差来说明平均数的代表性水平以及数据的变异程度,来研究数据的离散程度。
2、运用多变量分析的方法来分析数据间的因果关系
(1)分组比较分析
比如以性别或职业为分组依据,比较不同小组对移动手机卡的满意度,及不同组之间的差距是否明显
(2)相关分析
通过性别、年龄、职业、收入等因素来综合分析研究者对移动服务的态度
(3)因果分析(回归分析)
将几个调查因素的数据进行对比,找出哪个因素的影响力最大,并分析其原因,为以后的工作奠定基础。
三,编制统计图表或绘制统计图
运用柱状图或条形图对调查对象的基本状况进行更清楚的描述。 运用散点图或折线图表现数据间的因果关系
四, 积累,保管和公布统计资料