人员分析怎么做，人员分析是指通过数据针对员工及其工作结果进行联动分析，这种分析可以帮助企业优化岗位设置和人员安排，进一步提升企业绩效。那么下面给大家分享人员分析怎么做。
一、鼓励基于数据的决策文化
基于数据的决策文化的特征在于收集数据，分析信息和进行测试。所以，对人员分析，并不能通过人为主观的判断，而是需要借助软件技术，鼓励创新，容忍错误，强调持续学习，不仅有助于创造这种文化，还可以使得数据更加有说服力。
二、确定要解决的问题
首先，明确评估企业当前的痛点。
现在最困扰企业的是什么？如
人才不稳定，容易流失；
绩效管理不科学；
人员工作效率低下等；
记住要具体，通过设定合理的目标从小做起。再基于此假设，确定需要测量的内容以及需要收集的数据。
三、学会沟通
通过以上两个步骤的分析做法，再与员工面谈，向他们询问有关其工作职责和责任的具体问题，为下面收集数据做铺垫。
四、收集数据
使用分析的软件正在招聘和人才管理的所有领域出现，使用准确的数据测量工具和软件确保以标准化方式捕获数据。
五、 定岗定编
综合以上四步骤，对人员分析先要明确员工执行的任务，并明确企业是希望通过哪些员工执行这些任务来实现的目标。同时，对于每每项任务，确定并列出执行任务所需的技能、培训、能力和软技能。因为，通过定岗定编的方式，才可以科学、合理的对人员进行分析，确保得出来的数据分析都是不可质疑的。
总之，做好人员分析工作，能够让人力资源部门更精准的.识别出表现优秀与表现劣势的员工。同时，采取有效的方式，如对表现优秀员工进行培训、管理等以保持他们的积极性并保留他们；对于表现劣势的员工，可以创建干预措施，提供培训或移动团队成员以提高绩效。从而，稳定企业员工发展结构及减少员工的流失率。
人员分析主要包括哪些内容
1、绩效评估
绩效评估是人员分析的关键组成部分。绩效可以通过多种不同方式进行衡量，但现在许多企业的绩效衡量方法表明，结果的重要性超过了流程。通常以人员分析---正确的绩效评估方式存在，有助于消除这种偏见。
通过人员分析，HR可以将运气与真正的技能区分开来，可以降低绩效评估中与人为偏见相关的风险，从而为组织的绩效创建更清晰，层次和诚实的图景。相信在职场的小伙伴们，有时候也会有这种经历，工作中忙碌的或者加班的并一定是真正的“忙碌”，有可能是由于工作效率低下导致的忙碌或加班。
2、人员配备
人力资源最重要的职能之一是人员配置。换句话说，企业的发展需要各种积极的优秀人才，而通过人员分析，可以实现招聘，内部流动和职业发展，以及消除掉倦怠的员工。同时，可以让更多的员工找到合适的工作岗位，且及时了解员工的态度和情绪，稳定员工，减少人员流失率。
人员配备
3、协作
协作是人员分析可以帮助处理的.另一个领域。换句话说，企业的任何一项项目的启动都离不开协作团队。而每个员工所掌握的技能各异，需要不同的技能工作人员协作而成，这就需要通过人员分析使用大量数据用于描述和评估协作的有效性。
要知道，协作是项目成功的关键因素之一，人员分析是提高员工工作效率和积极性的必然途径。
4、人才管理
随着绩效评估，人员配置和协作的改进，企业会变得更加精益和稳定。可是，不管任何时候企业的发展都需要人才，才可以对企业的发展起着积极的推动作用。所以，人员分析可以帮助企业管理好人才、跟踪员工的发展，对于那些工作能力、学习能力等较好的员工进行培训、管理，采取有效的方式发展或者留住他们，为企业实现可持续发展做坚强的后盾。
人员状况分析从哪些方面写
人员状况可以从人员在岗情况和人员主动流失率等两个方面进行分析。
人员在岗情况分析
1、生产性的直接人员不是越多越好，企业要根据自身要求进行一个自我评估，人均创造的价值有多少，对于生产型企业，会受到机器设备和自身产量的限制，而非生产型企业则不会；
2、企业需要对所有在岗人员进行包括人员结构、工资等方面的细分，让其有一个合理化的过程；
3、进行财务指标再建设，财务指标是指企业总结，评价财务状况，经营成果的相对指标，企业可以通过这些指标看待管理过程中的合理性问题等。
人员主动流失率分析
1、分析企业内部增加人数、减少人数和相互之间的协调，可以发现企业内的员工流失状况，分析员工流失率的目的在于掌握员工流失的数量和流失的原因，以便及时采取措施；
2、员工主动流失率越高，企业人力资源管理的问题越突出，企业要拿出一套核心人才发展规划通道，降低人才流失率，节省离职成本。
数据分析的目的
1、原因分析
通过以往的数据分析，发现数据中存在的问题，为未来优化提供数据基础。比如，通过用户注册、登录、活跃等数据，可以看出用户在哪个环节流失比较多，出现问题比较多，那么后期在这个环节中，就可以多次进行试验，提升单点的转化率。利用漏斗分析、趋势分析是主要的数据分析方法。
2、未来预测
通过以往的数据分析，找到数据中的某种趋势或者共性，从而更好地指导未来的运营动作。比如在公众号运营中，通过以往对以往内容的关键词进行分析，找出打开率高、阅读量高、转发量高的内容，从而方便后期更好地进行选题和内容创作。
3、现状分析
数据是当下最好的体验，及时了解当下的运营情况以及变化情况，更加趋向于短期的数据分析，如日报，周报，月报等数据分析，在某个时间节点里，数据变动的原因分析。
对于运营来说，数据是运营结果的.表现，通过对数据的分析，可以发现之前运营动作的优点和不足的地方，未来更好地去进行运营动作，也更好地知道未来运营重心该放在何处。
巧用工具，分工明确
数据分析的思路和方法都有了，但运营人在数据分析实操的过程中还会出现以下几个常见的问题
1、展示的数据图表固定不变，缺乏灵活性，不能做探索分析，运营人经常会做很多数据看板，统计日活、月活、留存及一些订单转化数据，但这些数据看板也仅限于“查看”，没办法做探索分析，要是发现某个产品转化渠道UV数据异常，分析半天也找不到真正的原因，最后还是怪天气、系统故障、节假日等原因，这样的理由，老板根本不想听。
2、部门配合沟通成本高，实现效率低。想要给技术部门加个需求，比如添加XXX路径漏斗转化分析数据图表，需要技术部门判断需求可行之后，再进行埋点收集数据，结果从需求评审到需求落地就得花个十天半个月。
还有的时候，产品埋点数据是有的，但是需要自己从数据库里导出数据，再用Excel分析。这个取数的过程非常痛苦，需要导出哪些时间段的数据和导出哪些字段的数据不好确定，因为数据是未知的，变化是未知的，导出数据过多，人工筛选工作量大，Excel也承受不住
