不同年龄段人数统计方法
人力资源统计表
人力资源统计表介绍本文档旨在提供一个人力资源统计表的模板，用于记录和分析公司的人力资源数据。
通过对人力资源数据的统计和分析，可以帮助公司了解人员结构、员工福利、招聘情况等关键信息，为管理决策提供参考依据。
数据记录以下是人力资源统计表的主要数据字段和说明：1. 部门名称：记录员工所属部门的名称。
部门名称：记录员工所属部门的名称。
2. 职位名称：记录员工的具体职位或岗位。
职位名称：记录员工的具体职位或岗位。
3. 员工姓名：记录员工的姓名。
员工姓名：记录员工的姓名。
4. 员工性别：记录员工的性别。
员工性别：记录员工的性别。
5. 员工年龄：记录员工的年龄。
员工年龄：记录员工的年龄。
6. 入职日期：记录员工的入职日期。
入职日期：记录员工的入职日期。
7. 离职日期：记录员工的离职日期，若员工在职则为空。
离职日期：记录员工的离职日期，若员工在职则为空。
8. 薪资：记录员工的薪资水平。
薪资：记录员工的薪资水平。
9. 绩效评级：记录员工的绩效评级，例如优秀、良好、及格、不合格等。
绩效评级：记录员工的绩效评级，例如优秀、良好、及格、不合格等。
10. 培训次数：记录员工参加公司内部培训的次数。
培训次数：记录员工参加公司内部培训的次数。
11. 员工福利：记录员工享受的福利待遇，如医疗保险、养老保险、带薪休假等。
员工福利：记录员工享受的福利待遇，如医疗保险、养老保险、带薪休假等。
统计分析根据人力资源统计表的数据，可以进行不同层面的统计分析，例如：1. 部门人员结构：通过统计各部门的人数和性别比例，了解公司各部门的人员分布情况。
部门人员结构：通过统计各部门的人数和性别比例，了解公司各部门的人员分布情况。
2. 年龄分布：通过统计不同年龄段员工的占比，了解公司员工的年龄结构，以便为公司未来的人才培养和继任计划提供指导。
年龄分布：通过统计不同年龄段员工的占比，了解公司员工的年龄结构，以便为公司未来的人才培养和继任计划提供指导。
3. 入职离职情况：通过统计入职人数和离职人数，了解公司的招聘和留职情况，并评估员工流动性的影响。
统计学里 recruitment rate
统计学里的Recruitment Rate引言在统计学中，“recruitment rate”（招募率）是一项重要的指标，用于衡量某个特定群体中新成员的加入速度。
这个概念在各种研究和实践领域都有广泛的应用，包括人口学、医学、社会科学等。
本文将对招募率的定义、计算方法以及应用进行详细讨论，并通过实例说明其在实际问题中的应用。
定义招募率是指单位时间内新成员加入某个特定群体的速度。
这个群体可以是一个组织、一个社区、一项研究等等。
招募率通常以每单位时间内新成员数量与总人数之比来表示，常用百分比或千分比作为单位。
计算方法招募率可以通过以下公式计算：Recruitment Rate = (New Members / Total Members) × 100其中，New Members表示在某一时间段内新加入的成员数量，Total Members表示该时间段结束时总成员数量。
应用场景1. 人口学研究在人口统计学研究中，招募率被广泛应用于衡量不同年龄组、性别组等特定群体的人口增长速度。
通过计算不同群体的招募率，可以帮助研究者了解人口结构的变化趋势，为社会政策制定提供依据。
例如，研究者想要了解某个城市在过去十年中不同年龄段的人口增长情况。
他们可以通过计算每个年龄段的招募率来得到各年龄段的人口变化速度，并对比不同年龄段之间的差异。
2. 医学研究在临床试验和流行病学研究中，招募率是一个重要的指标，用于衡量患者或参与者加入研究的速度。
招募率直接影响到研究结果的可靠性和实用性。
例如，在一项药物治疗试验中，研究者需要招募一定数量的患者来评估药物的有效性和安全性。
他们可以根据每个月加入试验组或对照组的患者数量来计算招募率，并根据实际情况调整招募策略，以确保试验进展顺利。
3. 社会科学调查在社会科学研究中，招募率常用于衡量调查样本的代表性和可信度。
通过计算招募率，研究者可以评估调查样本与目标人群的相似程度，从而判断研究结果的推广性和适用性。
人力资源年龄结构分析图表
管理高层各年 龄段占比
0% 20% 40% 20% 20% 0%
管理中层各年 龄段人数
4 8 10 8 6 2
公司各年龄段占比
9% 4%
25% 13% 23% 26%
18-25岁 26-35岁 36-44岁 45-54岁 55-59岁 60岁以上
管理中层各年 龄段占比
11% 21% 26% 21% 16%
5%
管理基层各年 龄段人数
9 15 12 7 3 2
管理基层各年 龄段占比
19% 31% 25% 15%
6%
4%
一般管理人员 各年龄段人数
20 15 16
7
5
2
管理高层各年龄段占比
0% 0%
20% 20%
20% 40%
18-25岁 26-35岁 36-44岁 45-54岁 55-59岁 60岁以上
管理中层各年龄段占比
公司各年龄段 人数总计
59 62 54 31 20
9
公司各年龄段 占比
25% 26% 23% 13%
9%
4%
60岁以上
操作工各年龄段占比
5% 3% 9%
34% 17%
31%
18-25岁 26-35岁 36-44岁 45-54岁 55-59岁 60岁以上
60岁以上
人力资源年龄结构分析图表（职位维度）
说明：企业人力资源年龄结构是指企业内部不同年龄的人力资源的比例构成。本表格主要适合统计和分析不同职位年龄维度的分布数量 及分布率。表格中所列职位等级仅为示例，企业可根据实际情况调整。（内含自动计算公式及分析结果图表）
职位
管理高层各年 龄段人数
年龄结构 18- 26- 36- 45- 55- 60岁 25岁 35岁 44岁 54岁 59岁 以上
不同人员类别人数统计表格-概述说明以及解释
不同人员类别人数统计表格-范文模板及概述示例1:标题：不同人员类别人数统计表格引言：人口是社会的基本构成要素之一，了解不同人员类别的人数统计数据对于制定合理的政策和规划至关重要。
本文将展示一份不同人员类别的人数统计表格，以便更好地了解人口结构和特征。
表格标题：不同人员类别人数统计表格表格内容：人员类别男性人数女性人数总人数-儿童青少年成年人中年人老年人解读和分析：1. 儿童：这一分类包括从出生到12岁的孩子。
男女人数可以进一步分别统计。
2. 青少年：这一分类包括13岁到18岁的年轻人。
男女人数可以进一步分别统计。
3. 成年人：这一分类包括19岁到59岁的人群。
男女人数可以进一步分别统计。
4. 中年人：这一分类包括40岁到59岁的人群。
男女人数可以进一步分别统计。
5. 老年人：这一分类包括60岁及以上的人群。
男女人数可以进一步分别统计。
结论：通过此表格，可以直观地了解不同人员类别的人数分布情况。
这些数据可以帮助我们了解人口结构，从而制定相应的政策和规划，满足不同人群的需求，促进社会的稳定和发展。
注：本文仅是一个示例。
在实际写作中，请根据实际情况提供具体的数据和分类，并根据需要进行相应的分析和解释。
示例2:标题：不同人员类别人数统计表格引言：在人口统计学中，了解不同人员类别的人数分布情况对于社会规划和政策制定至关重要。
本文将通过一张人数统计表格，展示不同人员类别的人数分布情况，并对其进行分析。
表格描述：以下是一个表格，展示了不同人员类别的人数统计数据：人员类别人数-学生1000教师500医生300商人200农民1000工人800公务员600自由职业者400退休人员900其他700分析与解释：1. 学生和农民是人数最多的人员类别，分别为1000人。
这可能是因为教育和农业在该地区发展得比较好。
2. 工人和公务员的人数也相对较多，分别为800人和600人。
这可能与该地区的工业和公共服务发展水平有关。
3. 教师和医生的人数较少，分别为500人和300人。
数据透视表应用场景
数据透视表应用场景应用1：汇总各地区各品种的销售额为了制定下个月各地区的销售计划，需要统计本月各地区的销售额作为依据。
就可以使用数据透视表快速统计出各地区各品种的销售额。
应用2：统计各种商品的销售额占比有一张销售明细表，想统计出各城市每个商品的销售额占比情况。
只需要对原有的数据透视表做个简单的调整就行。
常用的几种值显示方式含义如下：总计的百分比。
显示值占所有汇总的百分比值。
行汇总的百分比。
显示值占行汇总的百分比值。
列汇总的百分比。
显示值占列汇总的百分比值。
父级汇总的百分比。
显示值占“基本字段”中父项汇总的百分比值。
应用3：按月份统计各种商品的销售额假设想按照月份统计各种商品的销售金额，同样可以数据透视表快速完成统计工作。
应用4：制作销售日报表、月报表和季报表销售数据每天都会大量更新，而且每天都要进行汇总，制作日报表，每个月还要制作月报表，甚至还要制作季报表、年报表等。
使用数据透视表就可以很方便的切换各种时间维度的报表。
对于日期型数据，数据透视表提供了多种组合选项，可按秒、分、小时、日、月、季、年等多种时间单位进行分组。
在“组合”对话框中，选择不同的步长，就可以进行不同时间段的分组。
如果需要限制分组的日期范围，可以通过在“起始于”和“终止于”文本框中输入日期决定起止日期。
应用5：为数据透视表添加毛利率字段毛利润率又称为销售毛利率，是一种衡量盈利能力的指标。
毛利润率越高，说明企业的盈利能力越强。
毛利润率对于销售管理至关重要，是制定销售计划的依据。
使用数据透视表就可以很方便的添加计算字段。
应用6：依据销售额高低给销售员排名通过数据透视表来分类汇总数据，还可以直接在透视表中依据销售额的高低来给销售员排名。
应用7：统计各部门不同学历的员工人数为了了解公司员工受教育的程度，以及为今后人员的招聘提供参考，现统计各部门员工学历的基本情况。
这时可应用数据透视表进行快速汇总。
操作要点：创建透视表后将“学历”字段拖至“列”区域，将“部门”字段拖至“行”区域，将“姓名”字段拖至“值”区域。
罕见病的患者年龄分布数据分析
罕见病的患者年龄分布数据分析罕见病，即罕见疾病，是指发病率低于一定标准的疾病，通常被定义为每个特定人群中患有某种罕见疾病的人数不超过2000人。
由于罕见病的患者数量相对较少，因此对其进行深入的数据分析可以帮助医学界更好地了解这一特殊群体的特点，为罕见病的诊断、治疗和管理提供科学依据。
研究背景罕见病的患者年龄分布数据分析是对罕见病患者群体年龄特征进行系统性研究和总结，旨在揭示罕见病在不同年龄段的发病规律和特点，为临床医生提供更准确的诊断和治疗建议。
数据来源进行罕见病的患者年龄分布数据分析，首先需要收集相关的临床数据。
这些数据可以来自医院、诊所、科研机构或患者自述。
通过对这些数据进行整理和统计，可以得出不同年龄段罕见病患者的数量、比例以及相关特征。
数据分析方法针对罕见病的患者年龄分布数据，可以采用多种统计学方法进行分析。
常用的方法包括描述统计学、生存分析、回归分析等。
通过这些方法，可以揭示不同年龄段患者之间的差异性，找出可能存在的影响因素，并建立相应的模型进行预测和评估。
结果展示根据数据分析结果，可以将不同年龄段罕见病患者的情况进行图表展示。
比如绘制年龄分布柱状图、饼图或生存曲线等，直观地展示不同年龄段患者的比例和特点。
同时，也可以通过描述性统计表格呈现数据细节，进一步深入了解罕见病患者年龄分布情况。
结论与启示通过对罕见病患者年龄分布数据的深入分析，可以更好地了解这一特殊群体的特点和规律。
同时，也为临床医生提供了重要参考信息，帮助他们更准确地诊断和治疗罕见病患者。
未来，在罕见病领域的进一步研究中，可以结合更多因素进行综合分析，为改善罕见病患者的生存质量提供更有针对性的措施。
综上所述，罕见病的患者年龄分布数据分析是一项重要而复杂的工作，通过科学方法和技术手段对其进行深入挖掘，将有助于推动罕见病领域的发展和进步，为患者提供更好的医疗服务和关怀。
PowerQuery技巧之分段频次分布统计
分组
先把每个年龄段构建起来，然后对整张表筛选，筛选出大于等于左边的且小于右边的，再对筛选表进行行计数即可。
解法3：
与解法2类似，也是先构建年龄段，只不过这次不是筛选，而是用 Table.Partition 进行哈希分表，最后再对分表进行行计数。
let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 年龄段 = List.Transform(List.Numbers(0,6,10),each Text.Format("#{0}-#{1}",{_,_+9})), 分表 = Table.Partition(源,"年龄",6,each Number.IntegerDivide(_/10,1)), 合并 = Table.FromColumns({年龄段,List.Transform(分表,Table.RowCount)},{"年龄段","人数"})
解法2：
刚才是根据已有数据添加列然后分组，但是有一个问题就是比如10-20年龄段是0人，如果按刚才分组的方法，整行就都不显示
了，而实际中往往都是要的，那么可以换个方法。
let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 年龄段 = Table.FromColumns({List.Transform(List.Numbers(0,6,10),each Text.Format("#{0}-#{1}",{_,_+9}))},{"年龄段"} 分组 = Table.AddColumn(年龄段, "人数", each Table.RowCount(Table.SelectRows(源,(x)=>x[年龄]>=Number.From(Text.Split(
函数公式COUNTIF COUNTIFS在人力资源中的应用
函数公式COUNTIF COUNTIFS在人力资源工作中的应用勐永糖业公司〃杨绍才函数公式COUNTIF COUNTIFS是Excel中最常用的公式之一，其是专门用来解决条件计数的公式；随着集团日益壮大，人力资源管理工作显得越来越重要，下表（表1）是由集团人力资源部设计，要求各子公司每月上报集团审核的“人事月报表”中的“在岗员工年龄结构表”；由于此表每月上报，且员工年龄每月都在变化，如果此表每月核对一次，那做起来显得繁锁，但如每三、四个月才核对一次，又显得表中年龄不真实。
为解决此问题，现本人将部分涉及人力资源表格相关工作的函数公式使用方法、技巧分享出来，供大家参考。
（表1）一、多条件统计COUNTIFS应用面对如表1此类同时涉及按性别、分年龄段统计员工人数方面的表格，相信很多朋友一定会用Excle 表格中“数据”中的“自动筛选”功能来进行多次、重复筛选、分段进行，这样做非常耗时且累人，数据工作的繁锁会把我们折磨得头昏脑涨；其实，我们可用函数公式COUNTIFS来轻松搞定例：下图（表2）为某公司员工花名册，在此表中，我们可看出员工的性别在E列，年龄在P列。
根据表2所示，我们可在表3中按照表2中的“性别”、“年龄”快速统计出其按性别和年龄分段的员工人数。
（表2）根据表2所示，在表3中统计出不同性别的不同年龄段的人数，其公式为：D4=COUNTIFS(表2!$E$3:$E$286,D$3, 表2!$P$3:$P$286,">="&$A4)-COUNTIFS(表2!$E$3:$E$286,D$3,表2!$P$3:$P$286,">"&$B4)公式说明：= COUNTIFS (统计区域1, 统计条件1, 统计区域2, 统计条件2,……统计区域n, 统计条件n)。
（表3）使用公式注意事项说明：公式拖拽方向先由左向右，然后再由上往下。
（1）公式中“表2!$E$3:$E$286”为表2中E列（性别列）的绝对引用；（2）公式中“D$3”为表3中D列（性别列D5单元格）的混合引用，即：列变行不变（因为要往右拖拽）；（3）公式中“表2!$P$3:$P$286”为表2中P列（年龄列）的绝对引用；（4）公式中“$A4”为表3中A列（给定年龄段A4单元格）的混合引用，即：行变列不变（因为要往下拖拽）；公式后段与前段使用注意事项说明相同温馨提示：1、表2中年龄列（P列）要求设置自动更新公式，可用公式=DATEDIF(H3,TODAY(),"Y")或=YEAR(TODAY())-YEAR(H3)来计算（公式H3为员工出生“年-月-日”），这样表3中的统计人数就会相应自动更新。