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数据分析是HR的基本功。
这是因为如果HR没有数据化，就很难被认可。只有定性，没有定量，不仅没有说服力，而且很难赢得认可。
那么从什么角度来分析HR相关数据呢？
一、人效分析
人工效率可以理解为人均贡献值，是评价企业经营状况的重要指标。几年前，我在一家公司担任人事行政专员。这家500人的工厂年产值不到1亿元，人均收入不到20万元。现在想想为什么当时的工资不能增加，因为人工效率不能提高，公司基本上不赚钱。
因此，我们可以从人均收入、人均毛利和人均利润三个维度来计算人效。
计算公式：
1、 人均收入＝收入/人均总数
2、 人均毛利＝毛利/人均总数
3、 人均利润＝利润/人均总数
从这三个维度，加上行业的平均水平和基准公司的数据，基本上可以判断公司在同一行业的运营水平。
其中，我们应该注意收入的价值，该价值应以财务统计客户已付款为准。一些公司从事项目，签订了合同，但未付款，不能计算。
然后根据数据分析人类效率和相应的对策，不详细说明。
二、人工成本比例分析
劳动力成本的比例是劳动力成本占收入或毛利润的比例，是评估公司人力资源竞争力的重要指标。
这里需要注意的是，劳动力成本不仅是工资部分，还包括人力资源投资的保险、福利、招聘、培训等费用。根据公司的具体情况进行重新定义。
计算公式：
劳动力成本占收入的比例＝劳动力成本/收入
劳动力成本占毛利比＝劳动力成本/毛利
从公式中可以看出，劳动力成本的比例越小，公司的人力资源战斗力越强，公司的竞争力就越强。然而，仅仅从一个维度来看是不够的。我们必须看到纵向（历史）数据是增加还是下降，水平（同行和基准）数据看到我们是领先还是落后。
其中，劳动力成本约占毛利率的20%（基于业绩良好的上市公司劳动力占毛利率的范围）更好。当劳动力成本占毛利率的30%以上时，甚至更高。
这里不重复分析部分，后台回复 “数据分析” ，脑图中有分析部门。
三、分析部门人员比例
部门人员比例可从以下几个部分进行：
1、 管理人员比例的目的是看管理人员是否过多；
大多数公司都有官僚主义，吃闲饭和人浮于事，主要是因为管理人员太多，也就是说，说话多，工作少。
2、 后勤人员比例；
后勤人员在公司里最不受老板欢迎。他们认为自己的工作并不重要。他们都是事务性的工作，所以经常有两种现象。一是工资很低，但分配的人很多。另一个原因是工资不高，人们控制得很好，使整个部门工作满负荷，然后整天招聘人员，招聘后勤人员已成为一件不重要但紧迫的事情。
以上两种情况都不正常，那么物流服务人员的比例有多合适呢？一般公司合理配置12-15%左右。比如一家500人的公司，后台(财务、行政、人力资源)的人员应该在60-75人左右。
3、 公司研发、营销人员比例分析；
从R&D和营销人员的比例来看，公司的基因。R&D人员多，属于R&D基因企业、营销人员、线上人员多，属于互联网，线下人员属于传统线下分销基因。
四、培训分析
培训是人力资源管理的重要组成部分，但不是紧急项目，所以很多公司只是一种形式，如何报告培训，这里提供几个维度供您参考：
1、 平均培训时间：年度培训总时间/年平均在职人数
2、 外训总课程/时长
3、 专项技能/管理培训
……
五、关键岗位招聘和牛人培训
一般来说，企业没有建立资格体系和人才评价标准。这个关键职位（牛人）的标准很难确定。这是一般性的。以公司主管以上级别的技术/管理职位成功通过试用期为准。当然，这也可以是公司的高级评估。
另一个牛人培训是对潜在的骨干员工进行系统培训，使他们能够胜任公司原本准备外部解决的岗位。
以上数据的提炼逻辑是基于OKR管理系统中少即多的原则 。也许有些朋友会有疑问，上述五个维度并没有显示人力资源需要显示的所有数据，这是基于传统的人力资源角度，也是正确的。