人員分析怎麼做，人員分析是指通過數據針對員工及其工作結果進行聯動分析，這種分析可以幫助企業優化崗位設置和人員安排，進一步提升企業績效。那麼下面給大家分享人員分析怎麼做。
一、鼓勵基於數據的決策文化
基於數據的決策文化的特徵在於收集數據，分析信息和進行測試。所以，對人員分析，並不能通過人爲主觀的判斷，而是需要藉助軟件技術，鼓勵創新，容忍錯誤，強調持續學習，不僅有助於創造這種文化，還可以使得數據更加有說服力。
二、確定要解決的問題
首先，明確評估企業當前的痛點。
現在最困擾企業的是什麼？如
人才不穩定，容易流失；
績效管理不科學；
人員工作效率低下等；
記住要具體，通過設定合理的目標從小做起。再基於此假設，確定需要測量的內容以及需要收集的數據。
三、學會溝通
通過以上兩個步驟的分析做法，再與員工面談，向他們詢問有關其工作職責和責任的具體問題，爲下面收集數據做鋪墊。
四、收集數據
使用分析的軟件正在招聘和人才管理的所有領域出現，使用準確的數據測量工具和軟件確保以標準化方式捕獲數據。
五、 定崗定編
綜合以上四步驟，對人員分析先要明確員工執行的任務，並明確企業是希望通過哪些員工執行這些任務來實現的目標。同時，對於每每項任務，確定並列出執行任務所需的技能、培訓、能力和軟技能。因爲，通過定崗定編的方式，纔可以科學、合理的對人員進行分析，確保得出來的數據分析都是不可質疑的。
總之，做好人員分析工作，能夠讓人力資源部門更精準的.識別出表現優秀與表現劣勢的員工。同時，採取有效的方式，如對錶現優秀員工進行培訓、管理等以保持他們的積極性並保留他們；對於表現劣勢的員工，可以創建干預措施，提供培訓或移動團隊成員以提高績效。從而，穩定企業員工發展結構及減少員工的流失率。
人員分析主要包括哪些內容
1、績效評估
績效評估是人員分析的關鍵組成部分。績效可以通過多種不同方式進行衡量，但現在許多企業的績效衡量方法表明，結果的重要性超過了流程。通常以人員分析---正確的績效評估方式存在，有助於消除這種偏見。
通過人員分析，HR可以將運氣與真正的技能區分開來，可以降低績效評估中與人爲偏見相關的風險，從而爲組織的績效創建更清晰，層次和誠實的圖景。相信在職場的小夥伴們，有時候也會有這種經歷，工作中忙碌的或者加班的並一定是真正的“忙碌”，有可能是由於工作效率低下導致的忙碌或加班。
2、人員配備
人力資源最重要的職能之一是人員配置。換句話說，企業的發展需要各種積極的優秀人才，而通過人員分析，可以實現招聘，內部流動和職業發展，以及消除掉倦怠的員工。同時，可以讓更多的員工找到合適的工作崗位，且及時瞭解員工的態度和情緒，穩定員工，減少人員流失率。
人員配備
3、協作
協作是人員分析可以幫助處理的.另一個領域。換句話說，企業的任何一項項目的啓動都離不開協作團隊。而每個員工所掌握的技能各異，需要不同的技能工作人員協作而成，這就需要通過人員分析使用大量數據用於描述和評估協作的有效性。
要知道，協作是項目成功的關鍵因素之一，人員分析是提高員工工作效率和積極性的必然途徑。
4、人才管理
隨着績效評估，人員配置和協作的改進，企業會變得更加精益和穩定。可是，不管任何時候企業的發展都需要人才，纔可以對企業的發展起着積極的推動作用。所以，人員分析可以幫助企業管理好人才、跟蹤員工的發展，對於那些工作能力、學習能力等較好的員工進行培訓、管理，採取有效的方式發展或者留住他們，爲企業實現可持續發展做堅強的後盾。
人員狀況分析從哪些方面寫
人員狀況可以從人員在崗情況和人員主動流失率等兩個方面進行分析。
人員在崗情況分析
1、生產性的直接人員不是越多越好，企業要根據自身要求進行一個自我評估，人均創造的價值有多少，對於生產型企業，會受到機器設備和自身產量的限制，而非生產型企業則不會；
2、企業需要對所有在崗人員進行包括人員結構、工資等方面的細分，讓其有一個合理化的過程；
3、進行財務指標再建設，財務指標是指企業總結，評價財務狀況，經營成果的相對指標，企業可以通過這些指標看待管理過程中的合理性問題等。
人員主動流失率分析
1、分析企業內部增加人數、減少人數和相互之間的協調，可以發現企業內的員工流失狀況，分析員工流失率的目的在於掌握員工流失的數量和流失的原因，以便及時採取措施；
2、員工主動流失率越高，企業人力資源管理的問題越突出，企業要拿出一套核心人才發展規劃通道，降低人才流失率，節省離職成本。
數據分析的目的
1、原因分析
通過以往的數據分析，發現數據中存在的問題，爲未來優化提供數據基礎。比如，通過用戶註冊、登錄、活躍等數據，可以看出用戶在哪個環節流失比較多，出現問題比較多，那麼後期在這個環節中，就可以多次進行試驗，提升單點的轉化率。利用漏斗分析、趨勢分析是主要的數據分析方法。
2、未來預測
通過以往的數據分析，找到數據中的某種趨勢或者共性，從而更好地指導未來的運營動作。比如在公衆號運營中，通過以往對以往內容的關鍵詞進行分析，找出打開率高、閱讀量高、轉發量高的內容，從而方便後期更好地進行選題和內容創作。
3、現狀分析
數據是當下最好的體驗，及時瞭解當下的運營情況以及變化情況，更加趨向於短期的數據分析，如日報，週報，月報等數據分析，在某個時間節點裏，數據變動的原因分析。
對於運營來說，數據是運營結果的.表現，通過對數據的分析，可以發現之前運營動作的優點和不足的地方，未來更好地去進行運營動作，也更好地知道未來運營重心該放在何處。
巧用工具，分工明確
數據分析的思路和方法都有了，但運營人在數據分析實操的過程中還會出現以下幾個常見的問題
1、展示的數據圖表固定不變，缺乏靈活性，不能做探索分析，運營人經常會做很多數據看板，統計日活、月活、留存及一些訂單轉化數據，但這些數據看板也僅限於“查看”，沒辦法做探索分析，要是發現某個產品轉化渠道UV數據異常，分析半天也找不到真正的原因，最後還是怪天氣、系統故障、節假日等原因，這樣的理由，老闆根本不想聽。
2、部門配合溝通成本高，實現效率低。想要給技術部門加個需求，比如添加XXX路徑漏斗轉化分析數據圖表，需要技術部門判斷需求可行之後，再進行埋點收集數據，結果從需求評審到需求落地就得花個十天半個月。
還有的時候，產品埋點數據是有的，但是需要自己從數據庫裏導出數據，再用Excel分析。這個取數的過程非常痛苦，需要導出哪些時間段的數據和導出哪些字段的數據不好確定，因爲數據是未知的，變化是未知的，導出數據過多，人工篩選工作量大，Excel也承受不住
