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回归函数在人效数据分析中的应用

人力资源数据分析

2023-05-31

导读：在人效数据分析过程中，我们首先会梳理人效的关键指标，对人效指标进行定义和计算人力成本效能人力成本利润效率人

在人效数据分析过程中，我们首先会梳理人效的关键指标，对人效指标进行定义和计算

有了人效的关键指标和人效关键指标对应的数据字段后，我们对这些指标数据进行人效的数据建模，在人效的数据建模过程中，我们采用了表单控件形式，通过折线图来构建模型

在人效数据模型中，我们要根据人效的折线图和各个维度的筛选来进行人效的分析，在分析的过程中，我们会用到统计学里的基础分析方法，叫回归分析。

回归分析的应用主要有两种

1、数据拟合度分析

2、数据预测

在数据拟合度分析中，我们以前讲薪酬的时候多次，通过对中位值进行回归分析，生成回归曲线，然后计算该曲线的回归系数，就可以分析判断各个职级和薪酬之间的拟合度，回归系数是R² ，越接近1说明这个拟合度越高，说明公司内部的薪酬越合理，所以在薪酬的数据分析中，拟合度分析用的最多

数据预测被大量的应用在销售的领域，通过回归函数，来带入不同的X 计算不同的Y，一般大量应用在以时间维度为基础的数据预测中，比如根据历史数据预测明年的销量等。

在人效的数据分析中，因为我们有财务的数据，并且人效的数据模型是以时间为维度的，所以我们就可以用回归来预测财务数据

我们选择人力成本含量这个指标，在数据图里有三条直线代表三个指标数据

黑色线 = 人力成本含量

蓝色线 = 年度营业成本

红色线 = 年度人力成本

我们在做人效数据数据分析中，需要来预测第二年的营业成本数据，那我们对营业成本做线下的回归，生成回归折线，图中的黑色直线就是回归直线，再在选项里生成回归曲线的函数

y = 8.7619x + 7.8399

应用这个函数，我们只需要带入X就可以预测出第二年的营业成本数据

通过计算我们得到 2017你的营业成本是70.08亿，在结合人力成本含量的稳定性，就可以算出201年的人力成本

2017年人才成本预测 = 70.08*0.09 = 6.3 亿

通过对人效数据进行数据建模，并通过数据的分析计算，我们可以测算人力成本，同时也可以通过成本来计算人员的编制。

回归分析还可以在营收数据上进行预测计算，计算出第二年的公司年度营业收入预算，这个对销售部门来说是一个比较重要的数据，所以学好人力资源数据分析，能真正做好数据数据。

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