离职率报告ppt怎么写

离职率报告ppt怎么写

离职调研报告

一、 总则

(一)适用范围

公司下属房产板块，具体包括工程部、预算部、招标办、人力行政中心、财务中心、总经办、产品研发中心、策划部。本分析报告数据未包括商管公司。

(二)分析目的

1、通过对月度、年度员工离职率及原因的分析，及时掌握公司发展过程中人才队伍的流动状况。

2、通过对各层面的离职分析，总结员工离职的主要原因，以此发现公司目前存在的管理问题，并提出合理化的建议。

(三)数据来源及计算方法

1、分析数据来源

本分析报告涉及的离职数据，均来自于公司各月份的人力资源报表。

2、计算方法

员工(月)年度离职率=(月)年度累计离职人数/(月)年度累计在岗人数*100%，其中，(月)年度在岗人数=(月)年初人数+(月)年度内累计入职人数

二、 离职数据分析

为更全面地反映20xx年度员工的离职情况，本部分将从年度离职率、月度离职率、各岗位序列离职率、各职务等级离职率等四个层面进行分析。

(一)年度离职率(总体离职率)

20xx年度总体离职率=48人/(58人+75人)*100%=36.09%

从以上数据可以看出，公司年度总体离职率呈现偏高，已超过公司发展中正常的人员流失率(30%)。因公司新开发项目启动，20xx年新进人员75人，比年初公司总人数增加了一倍,且本年度新进人员离职率为30.6%。上述现象的出现，是导致公司总体流失率偏高的重要原因之一。

(二)各月份离职率

从以上数据上看，公司在20xx年上半年度离职率较低，下半年度离职率呈现明显偏高趋势。其中，在1月、2月、5月、10月及12月这五个月份的离职率均未超过4%，其影响因素主要表现为：第一，受临近春节人才市场需求量不大、年终奖金发放等因素影响，员工在1月、2月离职的愿望不强。第二，公司分别在本年度3月、9月组织了大规模的人才招聘会进行了大量的人员补充，受此因素的影响，在4月、5月及10月的离职率呈现偏低的趋势。

同时，公司在3月、8月、9月及11月这四个月份员工的离职率明显偏高，离职率均超过10%。其影响因素主要表现为：第一，在3月份，本地区房地产人才市场的人才需求数量明显上升，成都商报、华西都市报等成都主要媒体均出现大篇幅的针对房地产行业的人才需求招聘。受此因素的影响，公司在3月份出现员工离职率明显偏高的趋势，其离职人数已远远超过1、2月份离职人数的总和。

第二，受公司内部各因素影响，公司在8月、9月两个月均表现出离职率再度上升的趋势。在9月公司组织的大规模招聘，也受此因素的影响。

(三)各岗位序列离职率

根据公司的业务发展流程，本部分将公司各岗位划分为管理类、工程类、策划类三个岗位序列，以便于对公司各岗位的流失情况进行分析。其中，管理类包括人力行政中心、财务中心、招标办及总经办，工程类包括工程部、预算部，策划类包括产品研发中心、策划部。各岗位序列的(年度)

从数据上看，公司管理类岗位的总体离职率最低，而工程类、策划类岗位的总体离职率明显偏高，其中策划类岗位的总体离职率已超过公司的总体流失率。可见，公司业务类人员的流失率已远远超过职能类人员的流失率。对一个高速发展的房地产企业来说，此种人员结构流失极为不合理的现象对公司业务的发展将产生极为不利的影响，应引起高度重视。

(四)各职务等级的离职率

为便于对人员离职率的分析及统计，本部分将公司的职务等级分为中高层人员及员工两大部分，其中，中高层人员指各部门负责人及以上，从数据上看，在公司总体离职率偏高的情况下，公司中高层人员的离职率也呈明显偏高的趋势。其中，在20xx年度总监级人员的离职总人数为4人，占中高层人员离职率的50%，该部分离职人员中以策划类总监离职表现的尤为明显。可见，公司的中高层管理人员队伍稳定性不高，以致出现策划部门频频“换帅”现象。

员工离职因素分析

根据对成都房地产市场各岗位薪资水平的了解，预计我公司目前实施的薪资水平属房地产行业薪资总体水平的80分位左右。可见，出现离职率偏高的现象，与薪资因素关系不大。本报告认为，产生人员离职的主要因素有以下四个方面：

(一)上下级沟通不畅。从对部分离职人员面谈的结果上看，员工与直接上级的沟通不足，是导致员工离职的主要原因。主要表现在两个方面，第一，公司中层人员尚缺乏主动和下属沟通的意识和技巧，尤其是在工作技能指导方面，以致员工在工作中遇到困难、信息不足时，不能得到部门领导的及时帮助。此种状况的长期存在，必然引起员工在心理上的不满。第二、沟通的渠道不畅通。关于公司基层员工建议、投诉等信息，我公司尚无一套完整的沟通渠道。虽实施了总经理信箱制度，但实施的效果明显不佳。第三，离职管理水平欠缺。在员工提出离职或公司主动劝退过程中，部门负责人未能与离职人员进行充分的离职面谈，这就增大了员工离职的可能性。

(二)职业发展空间不足。随着员工工作年限、工作技能的不断增加，明确的职业发展空间便是留住员工的重要途径，而目前公司尚无完整的考核体系、培训体系及人员晋升体系，尤其在员工晋升途径上。这必然导致部分具备高技能、丰富经验离职现象的出现。

(三)公司凝聚力不强。企业文化的建设关系公司人才队伍的稳定性。飞森公司在经历了七年的发展历程中，公司员工的凝聚力问题一直是公司企业文化建设的短板，主要表现在企业文化理念不明确、公司发展战略传达不到位及各部门沟通协调度不够等方面。

(四)奖惩制度不合理。公司已制定了明确的公司奖惩制度，但执行的效果不佳，部分员工抱怨大，这也是员工离职的一个重要原因所在。主要表现两个方面，第一，在制度规定中，对奖励和惩罚的标准界定不明确，以致奖惩的随意性过大。第二，在执行过程中，惩罚的力度过大，而奖励的力度过下，以致奖与惩不平衡，员工出现抱怨、不满情绪。

四、建议

结合以上离职原因分析及公司发展现状，本部分从以下五个方面提出改进建议，试图在一定程度上增强公司员工的稳定性。

(一)建立人员晋升机制。明确的人员晋升机制不仅有利于拓宽员工的职业发展空间，更有利于解决公司公司管理人员短缺问题，这为项目储备合格的项目管理人员尤为有利，建议从以下几个方面予以完善：第一，加强公司的职位体系管理，明确划分职位级别(如：总经理级、总监级、经理级及主管级别等)并严格区分工资待遇。第二，明确员工晋升的职位范围、晋升应具备的条件、晋升程序及晋升考核等流程。

(二)清晰的定位中层管理人员的角色。由集团人力行政部制定针对各中心(部门)负责人岗位说明书，严格规定其职责分工。除业务上的工作职责外，建议强调以下几点职责：第一，管理者作为“导师”要担负起辅导本部门员工业务工作的职责。第二、上传下达角色。认真传达有关公司战略会议的精神，让本部门员工知晓公司重大方针政策(保密事项除外)。第三，营造部门和谐的工作环境。同时，人力行政部应多组织面向中层管理人员有关管理技能提高方面的培训。

(三) 加强员工离职管理。员工的离职管理一直是我公司人力资源管理中的薄弱环节。建议从以下三个方面予以完善，第一，离职数据的统计。人力行政部应定期统计集团范围内的人员流失数据(包含年度/季度人员流失率、人员离职面谈记录)，以有利监控公司人员流失情况。第二、离职面谈。对主动离职或公司辞退的员工，应以制度的方式规定直接上级和人力行政中心负责人与离职人员进行充分的沟通，以起到了解离职真实原因及挽留优秀员工的目的。第三，离职程序。人力行政中心制定明确的员工辞退、离职程序，避免部门负责人辞退员工的随意性。

五、结论

一个稳定的、优秀的人才队伍，对公司发展战略的实现起到至关重要的作用，通过此报告希望引起公司领导对员工离职情况的高度重视。

数据分析师要学哪些内容?

在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道最密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和中国。

图 1：数据分析概念图

一、常用分析技能：

数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。

• 数理统计基础：

在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。

• 数据库原理以及相关知识：

在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。

• 熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：

在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft

Office的组件之一。作为最常见的办公软件之一，我们使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的电子表格，还有很多高级的应用场景。例如，数据透视功能，可以将一组数据通过一个数据透视表演变出很多符合不同分析需求的表格，从而能够从多角度对数据进行分析。但是我们需要进行专业的统计分析时，就需要用到更加专业的软件加以辅助，例如IBM
SPSS Statistics。

二、常用分析软件

除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM
SPSS Statistics 。SPSS在数据分析领域的地位是不言而喻的。

• 图 2：SPSS数据界面

利用 SPSS Statistics，您可以：

• 通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。

• 借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高精度和高质量的决策。

• 使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。

• 通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。

小结

掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名优秀的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。

数据分析需要掌握哪些知识?

数据分析 要掌握主流的数据分析方法。

1、事件分析

可以根据用户在企业APP、网站、 小程序 等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过 商业智能 BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。

2、热力图分析

和事件分析类似，热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时，会在一些元素和板块进行停留，根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等，通过商业智能BI以高亮图形形式进行显示，可以方便识别用户行为，优化逻辑。

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3、留存分析

留存一般在运营工作中比较常见，可以用来衡量企业提供的产品和服务是否对用户有足够的吸引力，让用户在接触或使用产品和服务后，能够继续保持活跃，成为忠实用户，一般会将次日 留存率 、7日留存率、次月留存率等作为标准，以商业智能作为分析工具。

4、对比分析

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么 环比 销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

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