COC野蛮人之王数据更新 国王最新数据分析
COC野蛮人之王数据更新国王最新数据分析
7月3日COC V6.186.1更新，野蛮人之王海量数据更新，低等级国王的生命值，将会得到轻微提升。不过，为了平衡英雄的防守实力，以及允许更强大的技能，较高等级英雄的生命值和伤害将会降低。下面百度攻略&口袋巴士COC专区为您带来：野蛮人之王新技能详细数据。
相关链接：野蛮人之王改版前后数据对比
1、技能召唤的野蛮人数量增加一倍。
2、施放技能可以恢复国王的体力。
3、警戒半径从13格下调到12格，巡逻半径改为3格。
4、1-9级国王体力上调，10-40级国王体力下调。
5、1-40级国王每秒攻击伤害全部下调。
技能名称持续时间有效半径召唤兵种初始国王等级技能类型
铁拳出击10秒 2.5格野蛮人5狂暴（速度伤
害提升）
技能等级要求国王等级增加速度伤害提升召唤数量恢复体力所需大本营等
级151******** 2101910186208 31520147107529 42021195128999 525222451410639 630232981612479 7352435418145510 8402541420169210
优先攻击目标攻击类型移动速度攻击速度巡逻半径警戒半径
无地面16 1.2s 3 格12 格
等级每秒伤害技能等级生命值重生时间升级所需资
源
升级时间所需大本营
等级
1120--1,700110,000--7
1百度攻略&口袋巴士提供
2122--1,7421小时04分12,50012小时7
3124--1,7861小时08分15,0001天7
4127--1,8301小时12分17,5001天12小时7
512911,8761小时16分20,0002天7
613211,9231小时20分22,5002天12小时8
713511,9711小时24分25,0003天8
813712,0201小时28分30,0003天12小时8
914012,0711小时32分35,0004天8 1014322,1231小时36分40,0004天12小时8 1114622,1761小时40分45,0005天9 1214922,2301小时44分50,0005天12小时9 1315222,2861小时48分55,0006天9 1415522,3431小时52分60,0006天12小时9 1515832,4021小时56分65,0007天9 1616132,4622小时70,0007天9 1716432,5232小时04分75,0007天9 1816832,5862小时08分80,0007天9 1917132,6512小时12分85,0007天9 2017442,7172小时16分90,0007天9 2117842,7852小时20分95,0007天9 2218142,8552小时24分100,0007天9 2318542,9262小时28分105,0007天9 2418942,9992小时32分110,0007天9 2519353,0742小时36分115,0007天9 2619653,1512小时40分120,0007天9 2720053,2302小时44分125,0007天9 2820453,3112小时48分130,0007天9 2920853,3942小时52分135,0007天9 3021363,4782小时56分140,0007天9 3121763,5653小时145,0007天10 3222163,6553小时150,0007天10 3322663,7463小时155,0007天10 3423063,8403小时160,0007天10 3523573,9363小时165,0007天10 3623974,0343小时170,0007天10 3724474,1353小时175,0007天10 3824974,2383小时180,0007天10 3925474,3443小时185,0007天10 4025984,4533小时190,0007天10以上关于COC野蛮人之王最新数据就给各位玩家介绍到这里了，虽然国王攻击伤害下调了，
但是召唤野蛮人的数量增加了，总体来说，英雄的平衡还是保持着的！
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公司人力资源部数据分析版
公司人力资源部数据分 析版 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数） *100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年 【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数 月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
员工离职分析及应对措施
企业思想政治工作调研征文 关注员工离职动态 构建发展所需的员工队伍 ——***2011年上半年度员工离职调研报告 企业的生存离不开人的作用，企业的发展更依赖于员工的不断进步和成长，没有相对稳定的合格的员工队伍，企业就不可能在激烈的市场竞争当中发展壮大。 作为考察企业整体管理水平的重要指标之一，离职率直接反应了企业的人力资源流动情况，通过对员工离职动态的了解和分析，企业可以找出自身影响员工稳定的因素并加以改进，增强内功，以吸引和打造未来发展所需的员工队伍，从而推进企业持续发展。 为此，笔者对四川省宜宾***有限公司2011年1月1日至2011年6月30日这一时间段的员工离职情况进行了调研和分析： 一、2011年上半年***公司整体离职率 截止2011年6月30日，***公司正式合同工共计1105人，1-6月份累计离职95人，其中正式工74人，其余21人为实习生，不纳入离职率的计算。 故，公司上半年离职率=上半年离职总人数/（统计期末人数+上半年离职正式工人数）=74/（1105+74）=6.28%。 根据国内著名管理咨询机构正略钧策发布的《2010员工离职与招聘调研报告》显示，2009年3月——2010年2月期间中国企业员工平均离职率为8.55%，而其中制造业平均离职率最高，达到23.4%。一般情况下，企业员工离职率控制在6%-8%是比较合理的。
二、近三年同期离职率比较分析 2009年、2010年2011年同期离职总人数、离职实习生、离职率如下图所示： 由上图可知： 1、离职总人数：2011年上半年较前两年均有所下降； 2、离职实习生：2011年上半年比2009年大幅度下降，比2010年同期有小幅度上升； 3、正式工离职率：2011年较2009年高很多，但较2010年有较大程度地降低； 从整体数据看，2010年公司离职率屡创新高，引起了公司的重视，***公司综合管理部在公司领导和其他部门的大力支持下，采取了一些相应的解决措施，以稳定员工队伍。2011年上半年离职率较2010年同期有明显下降，对离职率控制成效显著，在一定程度上也证明了措施的针对性和有效性。 但经过对离职人员的细化分析，我们发现在公司的整个管理中还有许多亟待改进和完善的地方，需要引起大家的重视和反思。
关于XX公司2018年度1-8月份员工离职率分析报告
关于XX公司2018 年度1-8 月份员工离职率分析报告 一、总则 （一）适用范围 公司总部及各项目部、驻外办事处。 （二）分析目的 1、通过对月度、阶段的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，均来自于公司各中心各月份的人员 异动报表。 2、计算方法 阶段离职率=阶段时间累计离职人数/（期初在岗人数+阶段内累计入职人数）*100% 二、离职数据分析 为更全面地反映2018 年至今员工的离职情况，本部分将从公司 1-8 月人员流动情况、各中心入离职情况、岗位层级离职情况、在职 时间离职情况、离职原因五个方面进行分析。 （一）公司1-8 月人员流动情况 1、公司1-8 月各月份离职率与净流动率
（1）月离职率与净流动率计算方法：月离职率=当月离职人数/ （月初在岗人数+月内累计入职人数）*100%；净流动率=月内累计入职人数/{ （月初在岗人数+月末在岗人数）/2} （2）数据统计： 统计数据 月份月离职率月净流动率 月初月末入职离职 人数人数人数人数 1 158 161 3 0 0.00% 1.88% 2 161 160 4 5 3.03% 2.49% 3 160 163 10 7 4.12% 6.19% 4 163 163 6 6 3.55% 3.68% 5 163 162 4 5 2.99% 2.46% 6 162 159 5 8 4.79% 3.12% 7 159 165 11 5 2.94% 6.79% 8 165 163 1 3 1.81% 0.61% 合计/ / 44 39 / / 月均/ / 5.5 4.875 2.9% 3.4% 正常情况下，离职率与净流动率越接近，企业越稳定。 （3）数据分析： 根据以上数据可以看出，公司处于月均离职率较高，但净流动率相对稳定的阶段，且未受到岁末年初跳槽季的影响。 此种情况会增加企业的用人成本与招聘压力，影响在职人员的稳定性。
年度员工离职率分析报告
年度员工离职率分析报告 一、总则 （一）适用范围 公司下属具体包括板房、人力行政部、QC部。本分析报告数据未包括商QC部。（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） 年度总体离职率= 人/（人+人）*100%=% 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%）。因公司发展需要，年新进人员人，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（具体数据见下图） 从以上数据上看，公司在2007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）离职情况如下图： 从上图显示的数据上看，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。具体数据见下图： 从上图显示的数据上看，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2007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
数据分析工具选择
数据存储 我们必须能够存储数据，对个人来讲至少应该掌握一种数据库技术，当然也不一定要熟练操作，但至少要能够理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，比如数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等，最好能够理解SQL查询语言的基本结构和读取等等！ · Access2003、Access07等：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； · MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； · SQL Server 2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； · DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；· BI级，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！ 数据处理 数据挖掘与数据分析 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； · Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； · SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。 · Clementine软件：当前版本13.0，数据挖掘工具，我从6.0开始用，到了13版，已经越来越多的提高了更多有好的建模工具，现在改名叫PASW Modeler 13建模器了。而且与SPSS统计功能有了更多的整合，数据处理也更加灵活和好用。 · SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具 毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后！ 功能列表
详细介绍 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式 分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 优点： 即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好； 与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据； 功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台； 可视化视图展现、友好的客户感知页面； 支持SAAS，私有化部署，有权限管理； 缺点： 产品新上市，操作指导页不太完善； 体验过程中有一些小bug；
公司人力资源部数据分析版
***公司人力资源部数据分析2015年版 一、基础人事模块（数据截止点） 1、概述：总人数入职离职异动（内部流动、晋升） 2、员工增长率（年度） 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数）*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 3、新员工入职人数部门分布 【定义】是指新入职员工部门分布柱状图 【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。 4、人力资源流动率 【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数
月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之 和）÷4 【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。 5、人力资源离职率 【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。不包括内退和退休人员。 【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100% 【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。一般情况下，合理的离职率应低于8％。
数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
人事部门常用数据分析(20201110163101)
人力资源常用数据分析 —、招聘分析常用计算公式 1、 招聘入职率：应聘成功入职的人数 2、 月平均人数：（月初人数+月底人数） 3、 月员工离职率：整月员工离职总人数 4、 月员工新进率：整月员工新进总人数 5、 月员工留存率：月底留存的员工人数 6、 月员工损失率：整月员工离职总人数 7、 月员工进出比率：整月入职员工总人数 8、 骨干员工留存率：中高层员工人数 二、考勤常用的统计分析公式 1、 个人出勤率：出勤天数 三规定的月工作日X 10% 2、 加班强度比率：当月加班时数 m 当月总工作时数x 10% 3、 人员出勤率：当天出勤员工人数 ?当天企业总人数X 10% 4、 人员缺勤率：当天缺勤员工人数 三当天企业总人数X 10% 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、 月薪工资：月工资额 三21.75天X 当月考勤天数 2、 月计件工资：计件单价 X 当月所做件数 3、 平时加班费:月工资额 三24.75天三8小时X 1.5倍X 平时加班时数 4、 假曰加班费：月工资额 三24.75天三8小时X 2倍X 假曰加班时数 5、 法定假曰加班费：月工资额 三21.75天m 8小时x 3倍x 法定假曰加班时数 6、 直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额 三企业工资总额X 10% 应聘的所有人数X 10%, 三2 三月平均人数X 10% ?月平均人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三月初员工人数X 10% 三整月离职员工总人数X 100% 月初员工人数*100%
7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额三企业工资总额X 100% 8、人力资源费用率:—定时期内人工成本总额三同期销售收入总额X 10% 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额三同期成本费用 总额X 100% 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额m同期同口径职工人数 四、培训统计分析公式 HR常用公式分析 1?新晋员工比率二已转正员工数 /在职总人数 2补充员工比率二为离职缺口补充的人数/在职总人数 3?离职率（主动离职率/淘汰率）二离职人数/在职总人数 4?异动率二异动人数/在职总人数 5?人事费用率二（人均人工成本裏总人数）/同期销售收入总数 6?招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/ （计划增补人数+临时增补人数） 7?人员编制管控率二每月编制人数/在职人数 8?人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9?离职率二离职人数/ （（期初人数+期末人数）/2） 10?员工进入率二报到人数/期初人数 11. 离职率二离职人数/（期初人数+ 录用人数）X 10% 12. 员工当月应得薪资的计算方程式为：
HR数据分析
基于企业规模不断扩大，提高决策科学性和合理性的需要，根据公司做精做细的经营方针，特建立与之相适应的人力资源分析体系。分析主要从管理和财务角度进行，以指标形式予以体现。 1.人力资源指标体系框架模型 2 .人力资源分析指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资 ******力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某公司人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资******力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 （1）人力资******力层面指标主要包括与人力资******力相关的人力资源数量、学历、结构、流动性、年龄、职称等方面的指标； （2）人力资源运作能力层面指标主要包括人力资源基本运作流程：人力资源规划——招聘配置——培训开发——考核评价——薪酬——劳动关系等反映各个环节运作能力的基本指标； （3）人力资源效率层面指标是人力资源管理所要达到的基本效率指标，也是人力资源战略实施的效果反映。 一、人力资******力 1.人员数量指标 【定义】是指反映报告期内人员总量的指标。 期初人数 【定义】是指报告期最初一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年初人数。 【收集渠道】人力资源部员工花名册 期末人数 【定义】是指报告期最后一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年末人数。 【收集渠道】人力资源部员工花名册
统计期平均人数 【定义】是指报告期内平均每天拥有的劳动力人数，属序时平均数指标。 【公式】 月平均人数= 报告期内每天实有人数之和÷报告期月日数或：=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之和）÷4 【收集渠道】人力资源部员工花名册 【备注】服务未满一年的按员工入职工作月份折算 员工增长率 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本期新增员工人数/上年同期员工人数*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 新员工入职人数 【定义】是指现有员工人数减去原有企业员工人数。 【说明】该项指标可以帮助企业考虑是否需要对基础职位的设置进行调整。同时，还与培训需求有较大关联。 新员工转正人数 【定义】是指获得转正的员工人数与新员工入职人数的比例。 【说明】对比新员工入职人数和新员工转正人数，可以看出员工招聘的质量。同时，也可以对培训、薪酬、岗位设置等工作提供指导性数据。 2．员工人数流动指标
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
员工离职率分析报告
*******有限公司 2016年度员工离职率分析报告 一、离职率统计及范围 （一）适用范围 公司所有职能部门。 （二）分析目的 1、通过对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、通过对各岗位的离职分析，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2014年员工离职报表。 2、计算方法 年度离职率=年度员工离职人数/(年初人数+年度员工离职人数)*100% 二、离职数据分析
为更全面地反映2016年度员工的离职情况，本部分将从年度离职率、各岗位类别离职率进行分析。 （一）年度离职率（总体离职率） 2016年度总体离职率= 年度离职人数68 人/（86 人+68人）*100%=44% 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%）。因公司发展需要，2016年新进人员161 人，离职人员为154人，新进人员离职率为95%。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。 公司2016年全年离职员工总数为154人，平均每月离职人。1-6月份离职人数为88人，占总离职率57%，7-12月份离职人数为66人，占总离职率为43%，其中2016年12月至2015年1月份离职人数为24人，占总体离职率15% 从以上数据上看，公司在2016年上半年度离职率偏高，下半年度离职率较上半年低。其中12月至2016年1月份这两月份的离职率占总离职率15%，其影响因素主要表现为： 1、受临近春节影响多人辞职领取全额工资提前返乡。 2、公司因生产订单情况没有过多招聘普通员工进行了大量的人员补充。 3、公司因生产订单减少，工人收入不高影响。 4、同时，公司在3月、4月、5月及6月这四个月份员工的离职率明显偏高。其影 响因素主要表现为：本地区制造业人力需求数量明显上升，员工选择就业机会较多。受此因素的影响，2016年公司上半年离职率明显偏高。 （二）各岗位所占年度离职率
关于离职人员的统计与分析
关于离职人员的统计与分析 一时间起止 起于2009年05月，止于2008年10月，计6个月半年时间。 二数据统计 本数据统计分为2009年05月至2008年10月半年期间的： A 每月入职人数统计 B 每月离职人数统计 C 每月人员总数统计（含各部门人数） D 离职方式统计（含辞职、辞退、自离三类） E 离职人员性别统计（分男/女） F 离职人员的学历统计（分为初中、高中含中专、大专） G 离职人员的年龄段统计（分为18—25、26—40、41以上） 三统计结果 详见附表A、B 三统计结果简述 A 半年期间：入职人数半年总计为16人，离职人数半年总计为181人； 其中辞职人数半年总计为130人，自离人数半年总计为39人，辞退人数半年总计为12人； 其中离职人数半年总计男性为132人，女性为49人； 其中学历人数半年总计为初中146人，高中31人，大专4人； 其中年龄段为18—25为99人，26—40为76人，41岁以上为6人； 半年在职员工总数为1582人。 B 入职比=16/1582*100%=1.01% 离职比=181/1582*100%=11.4% 辞职比=130/181*100%=71.8% 自离比=39/181*100%=21.5% 辞退比=12/181*100%=6.6% 男性比=132/181*100%=72.9% 女性比=49/181*100%=27% 大专比=4/181*100%=2.2% 高中比=31/181*100%=17.1% 初中比=146/181*100%=80.7% 18—25占比例=99/181*100%=54.7% 26—40占比例=76/181*100%=42% 41以上占比例=6/181*100%=3.3% C 通过B项数据可以得出以下结论(半年期间): 1 在一定生产任务前提下，从入职比来看，公司在人员数量需求方面基本可以满足生产需求，当然期间诸如加班、人员调配、部门支援等形式起到积极作用。其不利面有公司人工成本可能增多，员工负面情绪较多，部门之间、部门员工之间、员工与管理者之间的磨擦可能增多，管理者协调与处理人事纠纷等工作量工作压力加大，部门间员工关系的相对平衡受到冲突，加大工资计算的难度及因工资问题引发的员工不满情绪等。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析 一、招聘分析常用计算公式 1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。 2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 3、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％ 4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％ 5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％ 6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％ 7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％ 二、考勤常用的统计分析公式 1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％ 2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％ 3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数 2、月计件工资：计件单价×当月所做件数 3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数 4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数 5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数 6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％ 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用
总额×100％ 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数 11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％ 四、培训统计分析公式 培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％ HR常用公式分析 1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数 2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数 3.离职率（主动离职率/淘汰率）＝离职人数/在职总人数 4.异动率＝异动人数/在职总人数 5.人事费用率＝（人均人工成本*总人数）/同期销售收入总数 6.招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/（计划增补人数+临时增补人数） 7.人员编制管控率=每月编制人数/在职人数 8.人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9.离职率=离职人数/（（期初人数+期末人数）/2） 10.员工进入率=报到人数/期初人数 11.离职率=离职人数/(期初人数+录用人数)×100％ 12.员工当月应得薪资的计算方程式为: 13.每天工资=月固定工资/21.75天 14.当月应得工资=每天工资x当月有效工作天x当月实际工作天数调整比例 备注： 当月应工作天数=当月自然日天数–当月休息日天数 当月有效工作日=当月应工作天数–全无薪假期 当月实际工作天数调整比列=21.75天/当月应工作天数:
员工离职分析报告
报告概述： 1、员工流动的利弊 2、游乐场员工离职数据分析 3、反思员工流失背后隐藏着的管理问题 4、一些培养员工忠诚度、保持合理的员工流失率的方法和建议 一、员工流动的利弊 员工离职是公司需关注的重要问题之一，因为它可带来一系列的连锁反应（如正常工作的展开、在职员工心态的稳定、企业文化建设的影响、人事政策的调整等等）。 ☆员工离职的利：员工离职是每个公司都会面临的问题，保持一定的流动是有益的，比如可以减少冗员，激发公司内部适当的竞争，增加工作效率，为其他员工留出更多的发展空间，并且还能引入新鲜血液，增强企业活力。 ☆员工离职的弊：员工离职率一旦超过一定的限度，特别是主动离职情况增加时，则会带来不利影响。骨干员工的流失或者普通员工短期内大量离职，不仅会对公司目前工作的开展造成损失，同时也可能影响到整个公司的工作气氛，产生诸多消极影响。 二、游乐场员工离职数据分析
2、营运部员工离职原因分析（2010年03月-2010年10月） 影响员工离职的原因比较复杂，有时只是某一个关键因素就足以导致员工离职，而更多情形下则是多个因素的复合作用引致员工离职的最终结果。而且下表中的离职原因仅仅是通过离职员工填写离职申请表及部分经离职面谈得到简单的了解。离职员工通常会避免说出离职的真正原因，因为员工已经要离开公司，谈论对公司的不满之处，他们会认为是弊多于利。许多人会随便找个理由（例如，家庭或健康的因素），
分析：从上表可以看出影响离职最大的五个因素分别是“对薪酬福利不满”“上学进修”“不适应管理风格、工作不开心”“不适应工作时间与工作强度”“学不到东西”“工作不能发挥所长”“学不到东西，跳槽”。对此，人资部进行了分析： 因“对薪酬福利不满”离职占比24.10%，主要原因有两个：一是今年通胀明显，生活成本上升，公司没能提前主动做好薪酬政策调整以迎接人力市场的变化，薪酬调整存在滞后性，8月才公布新的薪酬方案）。二是新的薪酬方案低于门店员工的预期：虽然门店员工的基本工资有接近20%的显著提升，但是取消了150元/月的餐费补助，相当程度上降低了薪酬调整的效果。 因“上学进修”造成离职占比21.60%，主要源于七月八月各游乐场招聘录用大量兼职工，九月开学后，兼职工离职上学。 因“不适应管理风格、工作不开心”“不适应工作时间与工作强度”“工作不能发挥所长”加起来离职占比25.1%，主要是员工不认同公司管理者的管理理念管理风格管理政策管理行为造成的。例如觉得XXX 炒作法没用，不理解和不愿意执行XXX炒作法等。一些离职员工认为改变后的门店加班政策变相延长了工作时间和工作强度，降低了工作报酬，所以不认同， 三、员工流失背后隐藏着企业管理过程中的问题 通过员工离职的分析，一定程度上也反映出公司在管理过程中的需要改善或者加强的环节： 1、从某种角度讲，门店在招人的时候就可能埋下了员工离职的隐患。门店在实际招聘过程中往往比较
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具 2016年12月
一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的， 这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。