[人力资源结构分析]1.组织结构、岗位职能与人员配置合理性分析对组织结构、岗位、职能与人员配置是否合理的分析，能够有助于企业组织的高效，合理的岗位、职能与人员配置，有利于各岗位人员的能力...+阅读
分析，此为因果关系
先说因：必须找出数据之间的关联
1、趋势法
此法是综合大算法、可算出一切，但工作量大。算出离职比例数、籍贯比例数、学历比例数（即它们互相做分子分母）等各数据比例，会发现：确实存在一定的关联和趋势，比如，刚毕业的大学生离职率高、某个地方的人离职率高、或者学历最低，找到关联。
2、结果法
先假设一个结果：如北京人的离职率最高。那么以它为主要论证点，进行论证，最后的结果肯定不是一样，但一定有个结果：以此类推，哪个部门的学历最高，业绩却最差。 学历与工作经历、离职的关系 等等。
结果：
1、这样有了结果后、可对照网络或者权威资料，分析数据是否合理，公司发展是否正常，是好、还是坏，是做的太多，还是太少。这样的话，结论资料室可以作为 公司未来发展方向的 参考资料的。
2、以此作为人力资源的工作重点，证明人资部在工作中的录用、推荐是具有合理性的，是有数据、有事实做依据的。
基本就是这样
求：人力资源相关指标分析
人事费用是指薪资，福利，招聘，培训等与人事相关的费用，
所以人事费用率也应该从这中间相应的分析，可以把几年的指标进行对比分析
生产力（这个指标没弄明白）
科技是第一生产力，而人是生产力中最重要，最具有活力的因素增强企业核心竞争力的根本在于人力资源的开发，离开人力资源的开发，企业的核心竞争力就会成为无本之木和无源之水。
留任率
指合同到期后还继续任职的员工数量与总员工数量的比吧，应该是同批次的员工.
员工福利指标，可以从实物福利和奖金等各种福利计总，进行分析.
分析方法有很多，可以抽本企业几年数据，进行对比，
或象上楼所说与同类企业及周边地区进行比较.
先选取数据进行统计，再根据需要选用一定的数学评估方法
如何提高人力资源岗数据分析能力
先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践理论：是进行分析的基础1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；3）了解数据的定义和获取。
最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。最后，相关书籍的话，不要脸的自己推荐一下，新书《网站分析实战—如何以数据驱动决策，提升网站价值》已经开始预售，应该马上就有货了，如果有兴趣的话可以关注下。马科答案：回答你的第一个问题。如何培养数据分析的能力？最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。
形成闭环，不断提升自己。如何养成这样的意识呢？简而言之事前，采集历史数据，分析数据关联性，推测可能的模型和影响因子；事中，采集线上数据，同前期规划模型作比较，找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善，为进一步产品改进等做可能性、关联性分析；事后，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备；这样的意识就是：事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果；事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据，如何将其融合到新一轮的数据分析中，如何更好的为产品改进服务；事后总结，在这次事件中有哪些问题，问题的原因出自哪里，模型的问题还是客观性或是其他问题，不断提升自己的数据领悟力；在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
数据既为上，又为己，希望你可以理解。
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