離職率報告ppt怎么寫

離職調研報告

一、 總則

(一)適用范圍

公司下屬房產板塊，具體包括工程部、預算部、招標辦、人力行政中心、財務中心、總經辦、產品研發(fā)中心、策劃部。本分析報告數據未包括商管公司。

(二)分析目的

1、通過對月度、年度員工離職率及原因的分析，及時掌握公司發(fā)展過程中人才隊伍的流動狀況。

2、通過對各層面的離職分析，總結員工離職的主要原因，以此發(fā)現公司目前存在的管理問題，并提出合理化的建議。

(三)數據來源及計算方法

1、分析數據來源

本分析報告涉及的離職數據，均來自于公司各月份的人力資源報表。

2、計算方法

員工(月)年度離職率=(月)年度累計離職人數/(月)年度累計在崗人數*100%，其中，(月)年度在崗人數=(月)年初人數+(月)年度內累計入職人數

二、 離職數據分析

為更全面地反映20xx年度員工的離職情況，本部分將從年度離職率、月度離職率、各崗位序列離職率、各職務等級離職率等四個層面進行分析。

(一)年度離職率(總體離職率)

20xx年度總體離職率=48人/(58人+75人)*100%=36.09%

從以上數據可以看出，公司年度總體離職率呈現偏高，已超過公司發(fā)展中正常的人員流失率(30%)。因公司新開發(fā)項目啟動，20xx年新進人員75人，比年初公司總人數增加了一倍,且本年度新進人員離職率為30.6%。上述現象的出現，是導致公司總體流失率偏高的重要原因之一。

(二)各月份離職率

從以上數據上看，公司在20xx年上半年度離職率較低，下半年度離職率呈現明顯偏高趨勢。其中，在1月、2月、5月、10月及12月這五個月份的離職率均未超過4%，其影響因素主要表現為：第一，受臨近春節(jié)人才市場需求量不大、年終獎金發(fā)放等因素影響，員工在1月、2月離職的愿望不強。第二，公司分別在本年度3月、9月組織了大規(guī)模的人才招聘會進行了大量的人員補充，受此因素的影響，在4月、5月及10月的離職率呈現偏低的趨勢。

同時，公司在3月、8月、9月及11月這四個月份員工的離職率明顯偏高，離職率均超過10%。其影響因素主要表現為：第一，在3月份，本地區(qū)房地產人才市場的人才需求數量明顯上升，成都商報、華西都市報等成都主要媒體均出現大篇幅的針對房地產行業(yè)的人才需求招聘。受此因素的影響，公司在3月份出現員工離職率明顯偏高的趨勢，其離職人數已遠遠超過1、2月份離職人數的總和。

第二，受公司內部各因素影響，公司在8月、9月兩個月均表現出離職率再度上升的趨勢。在9月公司組織的大規(guī)模招聘，也受此因素的影響。

(三)各崗位序列離職率

根據公司的業(yè)務發(fā)展流程，本部分將公司各崗位劃分為管理類、工程類、策劃類三個崗位序列，以便于對公司各崗位的流失情況進行分析。其中，管理類包括人力行政中心、財務中心、招標辦及總經辦，工程類包括工程部、預算部，策劃類包括產品研發(fā)中心、策劃部。各崗位序列的(年度)

從數據上看，公司管理類崗位的總體離職率最低，而工程類、策劃類崗位的總體離職率明顯偏高，其中策劃類崗位的總體離職率已超過公司的總體流失率?？梢?，公司業(yè)務類人員的流失率已遠遠超過職能類人員的流失率。對一個高速發(fā)展的房地產企業(yè)來說，此種人員結構流失極為不合理的現象對公司業(yè)務的發(fā)展將產生極為不利的影響，應引起高度重視。

(四)各職務等級的離職率

為便于對人員離職率的分析及統(tǒng)計，本部分將公司的職務等級分為中高層人員及員工兩大部分，其中，中高層人員指各部門負責人及以上，從數據上看，在公司總體離職率偏高的情況下，公司中高層人員的離職率也呈明顯偏高的趨勢。其中，在20xx年度總監(jiān)級人員的離職總人數為4人，占中高層人員離職率的50%，該部分離職人員中以策劃類總監(jiān)離職表現的尤為明顯?？梢姡镜闹懈邔庸芾砣藛T隊伍穩(wěn)定性不高，以致出現策劃部門頻頻“換帥”現象。

員工離職因素分析

根據對成都房地產市場各崗位薪資水平的了解，預計我公司目前實施的薪資水平屬房地產行業(yè)薪資總體水平的80分位左右?？梢?，出現離職率偏高的現象，與薪資因素關系不大。本報告認為，產生人員離職的主要因素有以下四個方面：

(一)上下級溝通不暢。從對部分離職人員面談的結果上看，員工與直接上級的溝通不足，是導致員工離職的主要原因。主要表現在兩個方面，第一，公司中層人員尚缺乏主動和下屬溝通的意識和技巧，尤其是在工作技能指導方面，以致員工在工作中遇到困難、信息不足時，不能得到部門領導的及時幫助。此種狀況的長期存在，必然引起員工在心理上的不滿。第二、溝通的渠道不暢通。關于公司基層員工建議、投訴等信息，我公司尚無一套完整的溝通渠道。雖實施了總經理信箱制度，但實施的效果明顯不佳。第三，離職管理水平欠缺。在員工提出離職或公司主動勸退過程中，部門負責人未能與離職人員進行充分的離職面談，這就增大了員工離職的可能性。

(二)職業(yè)發(fā)展空間不足。隨著員工工作年限、工作技能的不斷增加，明確的職業(yè)發(fā)展空間便是留住員工的重要途徑，而目前公司尚無完整的考核體系、培訓體系及人員晉升體系，尤其在員工晉升途徑上。這必然導致部分具備高技能、豐富經驗離職現象的出現。

(三)公司凝聚力不強。企業(yè)文化的建設關系公司人才隊伍的穩(wěn)定性。飛森公司在經歷了七年的發(fā)展歷程中，公司員工的凝聚力問題一直是公司企業(yè)文化建設的短板，主要表現在企業(yè)文化理念不明確、公司發(fā)展戰(zhàn)略傳達不到位及各部門溝通協(xié)調度不夠等方面。

(四)獎懲制度不合理。公司已制定了明確的公司獎懲制度，但執(zhí)行的效果不佳，部分員工抱怨大，這也是員工離職的一個重要原因所在。主要表現兩個方面，第一，在制度規(guī)定中，對獎勵和懲罰的標準界定不明確，以致獎懲的隨意性過大。第二，在執(zhí)行過程中，懲罰的力度過大，而獎勵的力度過下，以致獎與懲不平衡，員工出現抱怨、不滿情緒。

四、建議

結合以上離職原因分析及公司發(fā)展現狀，本部分從以下五個方面提出改進建議，試圖在一定程度上增強公司員工的穩(wěn)定性。

(一)建立人員晉升機制。明確的人員晉升機制不僅有利于拓寬員工的職業(yè)發(fā)展空間，更有利于解決公司公司管理人員短缺問題，這為項目儲備合格的項目管理人員尤為有利，建議從以下幾個方面予以完善：第一，加強公司的職位體系管理，明確劃分職位級別(如：總經理級、總監(jiān)級、經理級及主管級別等)并嚴格區(qū)分工資待遇。第二，明確員工晉升的職位范圍、晉升應具備的條件、晉升程序及晉升考核等流程。

(二)清晰的定位中層管理人員的角色。由集團人力行政部制定針對各中心(部門)負責人崗位說明書，嚴格規(guī)定其職責分工。除業(yè)務上的工作職責外，建議強調以下幾點職責：第一，管理者作為“導師”要擔負起輔導本部門員工業(yè)務工作的職責。第二、上傳下達角色。認真?zhèn)鬟_有關公司戰(zhàn)略會議的精神，讓本部門員工知曉公司重大方針政策(保密事項除外)。第三，營造部門和諧的工作環(huán)境。同時，人力行政部應多組織面向中層管理人員有關管理技能提高方面的培訓。

(三) 加強員工離職管理。員工的離職管理一直是我公司人力資源管理中的薄弱環(huán)節(jié)。建議從以下三個方面予以完善，第一，離職數據的統(tǒng)計。人力行政部應定期統(tǒng)計集團范圍內的人員流失數據(包含年度/季度人員流失率、人員離職面談記錄)，以有利監(jiān)控公司人員流失情況。第二、離職面談。對主動離職或公司辭退的員工，應以制度的方式規(guī)定直接上級和人力行政中心負責人與離職人員進行充分的溝通，以起到了解離職真實原因及挽留優(yōu)秀員工的目的。第三，離職程序。人力行政中心制定明確的員工辭退、離職程序，避免部門負責人辭退員工的隨意性。

五、結論

一個穩(wěn)定的、優(yōu)秀的人才隊伍，對公司發(fā)展戰(zhàn)略的實現起到至關重要的作用，通過此報告希望引起公司領導對員工離職情況的高度重視。

數據分析師要學哪些內容?

在大數據被廣泛運用的今天，數據已經成為企業(yè)之間非常重要的競爭點之一。而作為與數據打交道最密切的職業(yè)——數據分析師，也將迎來了黃金就業(yè)期。據艾瑞研究統(tǒng)計，在過去的兩年中，由于各行各業(yè)新聘用了80萬名數據科學家，數據科學崗位的短缺問題已大大緩解；但是今天市場上仍然有成千上萬的空缺職位，其中大部分在美國和中國。

圖 1：數據分析概念圖

一、常用分析技能：

數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域，有不少分析方法和技巧。下面介紹幾種比較常用的數據分析技巧。

• 數理統(tǒng)計基礎：

在進行數據分析之前，掌握一定的數理統(tǒng)計的方法及原理是有必要的。比如了解數據的類型及各種數據類型的特點。在進行數據處理的過程中，不通的數據類型適用的方法也是不一樣的。因為我們進行數據分析的目的，是需要借助對數據的分析得出一定的結論，因此，我們還需要了解一些數據統(tǒng)計特征背后的意義。比如，在使用IBM SPSS Statistics對數據進行相關分析時，我們需要了解分析結果中的顯著性指標的含義。

• 數據庫原理以及相關知識：

在進行數據分析時，在絕大多數的情況下，需要處理的數據并不會是很少的。尤其是在大數據技術被廣泛使用的今天，數據庫的使用更是數據分析過程中不可缺少的一環(huán)。很多的數據分析人員做的工作都是從原始數據的整理，到各種拆分匯總，再經過分析，最后形成完整的分析報告。即使很多時候原始數據并不需要自己整理，但是具備數據庫原理以及相關知識，并具有一定的代碼能力的話，一定能為你的工作錦上添花。

• 熟練使用Excel、IBM SPSS Statistics等數據分析軟件：

在進行數據分析時，我們常常需要借助電腦軟件進行輔助，畢竟，人腦的數據處理能力是遠遠不及計算機程序的。Excel是微軟公司的辦公軟件Microsoft

Office的組件之一。作為最常見的辦公軟件之一，我們使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的電子表格，還有很多高級的應用場景。例如，數據透視功能，可以將一組數據通過一個數據透視表演變出很多符合不同分析需求的表格，從而能夠從多角度對數據進行分析。但是我們需要進行專業(yè)的統(tǒng)計分析時，就需要用到更加專業(yè)的軟件加以輔助，例如IBM
SPSS Statistics。

二、常用分析軟件

除了上述幾種常用的分析技巧，一款好用且功能強大的分析軟件也能讓數據分析師事半功倍。雖然Excel常用且功能強大，但是當我們想要對大量數據進行統(tǒng)計分析時，Excel就會顯得力不從心了。這時我們就需要使用到更加專業(yè)的統(tǒng)計軟件——IBM
SPSS Statistics?。SPSS在數據分析領域的地位是不言而喻的。

• 圖 2：SPSS數據界面

利用 SPSS Statistics，您可以：

• 通過用戶友好型界面，分析并更好地了解您的數據，解決復雜的業(yè)務和研究問題。

• 借助高級統(tǒng)計程序，更快地了解大型復雜的數據集，幫助確保高精度和高質量的決策。

• 使用擴展、Python?和 R?編程語言代碼，與開源軟件集成。

• 通過靈活的部署選項，更輕松地選擇和管理您的軟件。

小結

掌握數據分析技巧以及熟練使用數據分析軟件，是數據分析師的兩大核心競爭力。想要成為一名優(yōu)秀的數據分析師，可以先從掌握常用的數據分析方法以及SPSS軟件開始。

數據分析需要掌握哪些知識?

數據分析 要掌握主流的數據分析方法。

1、事件分析

可以根據用戶在企業(yè)APP、網站、 小程序 等平臺上的操作記錄或是行為日志，來確定用戶在平臺上各個板塊之間行為的規(guī)律和特點，通過 商業(yè)智能 BI數據分析，研究出用戶的內心需求，對板塊內容進行優(yōu)化調整，一般會涉及瀏覽頁面、點擊元素、訪問板塊等。

2、熱力圖分析

和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業(yè)網站、APP和小程序時，會在一些元素和板塊進行停留，根據這些在元素和板塊上的點擊次數、點擊率、訪問次數、訪問人數等，通過商業(yè)智能BI以高亮圖形形式進行顯示，可以方便識別用戶行為，優(yōu)化邏輯。

數據分析-派可數據商業(yè)智能BI

3、留存分析

留存一般在運營工作中比較常見，可以用來衡量企業(yè)提供的產品和服務是否對用戶有足夠的吸引力，讓用戶在接觸或使用產品和服務后，能夠繼續(xù)保持活躍，成為忠實用戶，一般會將次日 留存率 、7日留存率、次月留存率等作為標準，以商業(yè)智能作為分析工具。

4、對比分析

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區(qū)域內，對比業(yè)務在不同情況下的差異，分析出業(yè)務是進行了增長還是發(fā)生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么 環(huán)比 銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環(huán)比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什么影響了銷量。

數據分析-派可數據商業(yè)智能BI