20xx年已经过去，你的招聘做得如何？面对经济回暖后的新一年，你有一个健康的“体魄”迎接招聘新挑战了吗？不妨给自己的招聘做个“体检”。

许多招聘工作者都有这样的感受：经过一年来繁杂重复的招聘工作，取得了一定的效果、有一些亮点，也存在一定的问题需要改进??但是究竟好与不好分别在哪里，就是说不上来。就像你感觉身体不舒服，却不能说出具体的病症一样，因此我们需要给身体做一个全面体检，看看身体各部位与器官的运作情况，出一个体检报告，然后才能知道身体哪些地方需要治疗，从而制定康复计划，提升健康水平。对于招聘工作来说，招聘分析报告就起着这个体检的作用。

招聘“体检”有何用

招聘分析报告就是阶段性的（一般是半年度或年度，本文以年度为例）对招聘工作的结果与运行状况进行系统的、深度的、客观的分析而形成的报告，其目的在于提升招聘工作的效率和效果，提高招聘工作者的绩效、能力与职业化水平，提升内外部客户对招聘工作的满意度，更好地实现招聘对企业的价值。

招聘分析报告的具体功能包括以下几点：

一是透过日常招聘事务，从本质与内在机理层面把握招聘规律。招聘已日益成为一场数据化的战争，日复一日的筛选简历、通知面试、若干轮的面试、录取入职、转正与离职等数据的背后，隐藏着若干有用的信息，有必要抽丝剥茧、提炼总结，让招聘工作更上一个台阶。

二是多角度反馈招聘工作的效果，给招聘工作改进提供客观依据。招聘工作有着多个客户，内部客户有公司领导、用人部门、其他相关部门（比如薪酬部、培训部）、内部员工（需要内部推荐时）等；外部客户有应聘者、潜在求职者等。招聘工作是否给客户提供了应有的价值，只有通过收集多方面的信息才能清楚地了解到。

三是为制定年度招聘工作计划书提供重要的参考信息。招聘分析报告系统分析了年度招聘工作的得失，有利于指导来年招聘策略与计划的制定。如果说招聘工作计划是作战地图，招聘分析报告就是敌我双方信息的分析报告，对作战的成功起到重要的支撑作用。另外，招聘分析报告还给招聘工作的发展创新提供有益的思路。因此，招聘分析报告与招聘工作计划书是年度招聘工作最为重要的报告，起着承前启后的作用。

撰写报告三步走

撰写招聘分析报告一般分为三大步骤：第一步是对年度招聘工作结果的数据汇总统计，并分析其中体现的问题与规律，客观呈现招聘工作运行状况；第二步是通过多角度的调查反馈，与多个相关主体进行沟通，对招聘工作的运行状况进行评价与反馈，揭示招聘数据结果背后的深层原因与影响因素；第三步是对前两部分的延伸，针对工作结果与原因分析，提出相应的改进措施，因此，它是前两部分工作的目的与归宿，也是与年度招聘工作计划联系最为密切的部分。

步骤一：数据统计与分析

招聘数据统计与分析主要包括五类指标：关键绩效指标、过程管理指标、分类统计指标、入职异动指标、团队管理指标（详见表1）。

表1 招聘工作的五类统计指标

指标类别

指标

计算方法

关键绩效指标

招聘计划完成率

实际报到人数/计划招聘人数

人均招聘成本

总招聘成本/实际报到人数

平均招聘周期

总招聘时间/总招聘人数

过程管理指标

简历初选通过率

人力资源部初选合格简历数/收到的简历总数

有效简历率

部门选择合格通知面试的人数/HR初选合格简历数

初试通过率

初试通过人数/面试总人数

复试通过率

复试通过人数/初试通过人数

录用率

实际录用人数/面试总人数

报到率

实际报到人数/发出录用通知人数

分类统计指标

招聘渠道分布

不同招聘渠道录用的人数占录用总人数的比率

录用人员分布

不同性别、学历、层级、职类、区域的录用人数占录用总人数的比率

入职异动指标

招聘转正率

转正人数/入职人数

招聘离职率

离职人数/入职人数

团队管理指标

招聘人员胜任率

胜任工作的招聘人员数/招聘团队总人数

招聘服务优良率

服务优良的招聘人员数/招聘团队总人数

内部客户满意度

对招聘工作满意的内部客户数/内部客户总人数

1.

关键绩效指标

关键绩效指标是最常用的直接反映招聘绩效高低的结果性指标，是招聘工作者最需要关注的指标，而且应该在每个月都进行统计分析，以动态地跟踪与管控招聘工作进度完成率，这反映了一年中某些时间段是招聘的高峰与低谷期；第一季度人均招聘成本偏高，第二季度开始到第三、第四季度成本逐渐降低。在招聘周期方面，平均招聘天数约40天，在2月、6月周期较短，而5月、7月、9月、11月周期较长。针对以上情况，可再具体分析原因。

2.?过程管理指标?

过程管理指标主要是对招聘各环节的数据进行分析，是实时反馈招聘工作效率的指标，应每月进行统计与跟踪，根据上月的基线水平，可制定本月的目标水平，以促进工作效率不断提升（见表3）。

3.?分类统计指标

分类统计指标有利于了解入职人员的结构，便于及时调整招聘标准、招聘策略与资源投放策略，对年度人力资源规划的制定也很有参考意义。这类统计指标还可结合第一类关键绩效指标进行分析。

从表4可看出，如果不考虑入职人员的层级因素，员工回流是成本最低的渠道（零成本），而且人数较多，应该积极鼓励；内部推荐在各招聘渠道中的成本次低（11元），再次为地方人才网（92元）,四大综合招聘网站中网站1的人均招聘费用最低（91元），专场招聘会的人均招聘费用也较低廉，以上几种渠道都可以重点开发与投入资源。

4.?入职异动指标

入职异动指标是在人员入职后一段时间内体现的指标，它间接反映了招聘效果，特别是能够较好地衡量入职人员与企业文化、任职要求的匹配程度，有着非常重要的意义，可惜通常会被招聘工作者忽略。这类指标还可以结合分类统计指标进行分析。

从表5可知，该公司高中层管理人员转正率偏低、离职率偏高的现象是需要特别关注的问题，需要在甄选环节多下功夫。

5.?团队管理指标

团队管理指标体现了招聘工作者的胜任程度与外部形象，是间接反映招聘效果的指标。招聘工作者不仅在做事，更多时候是在与人沟通，招聘工作不仅在输出招聘结果（人员入职），更是输出招聘过程（态度与服务），因此要对团队管理指标给予一定的关注，以便于持续提升团队能力与工作质量，获得较高的客户满意度。

步骤二：调查与反馈

招聘总结的第二步是调查与反馈，即在招聘数据统计与分析的基础上，让招聘工作相关的单位与人员（内外部客户）对招聘工作作出评价。评价人员包括招聘团队人员、公司领导、用人部门人员、应聘者、其他相关部门人员等。

1. ?与招聘团队人员进行沟通。着重了解具体的工作成果和问题，要求招聘人员对招聘工作数据统计结果作出评价，就数据结果中和计划要求的差异作出说明，同时提出意见和建议。另外，也有必要了解招聘工作者有没有其他需求，比如资源支持、技能培训等。

2.?与公司领导沟通。 公司领导可以是公司总经理、分管人力资源的副总经理（或总经理助理）或人力资源总监等，根据其对招聘工作的期望与定位，与招聘工作的实际表现的差异做出评价，同时提出意见与建议。

3.?与用人部门人员沟通。即请用人部门就招聘及时性、应聘者的匹配度、招聘流程合理性、到岗人员表现、招聘人员的专业能力与服务水平、突发事件的处理等作出评价，并提出意见和建议。

4.?与应聘者进行沟通。应聘者包括已入职的、未录取的及离职的人员等，请他们就招聘人员的职业素养、招聘程序以及应聘者的求职动机、离职原因等进行评价与分析，同时提出意见和建议，这种沟通可以提前在复试环节进行，用书面的方式请应聘者予以反馈，当然对于入职的及离职的人员有必要的话还可以附加面谈的沟通形式。

5.?与其他相关部门人员沟通。就招聘工作者能否与相关部门（如薪酬部、培训部）人员进行配合，能否较好地处理招聘过程中的异常事件，是否具备系统性思考与解决问题的能力进行评价，同时提出意见和建议。该评价工作的关键点在于各相关方与招聘工作者对接的事宜是有区别的，必须进行个性化的调查与反馈，因此，可拟定结构化的调查问卷，根据调查项目给予评分（可采取五等级评价法，如表6）。除了调查问卷外，还可以采取面谈沟通、电话访谈等方式。

步骤三：提出改进建议

在数据统计与分析、调查与反馈的基础上，可以进一步提出改进措施，内容可以涵盖招聘领域的各个方面，但应主要关注招聘实际结果与计划有差异之处，以及相关方反馈问题比较集中的地方。比如某企业经过数据统计与调研反馈，发现公司招聘工作最突出的问题是招聘周期过长，用人部门抱怨较大，而且入职人员离职率较高（主要原因在于招聘时过多强调技能、经验和业绩的匹配性，对应聘者职业素质和公司文化匹配性重视不够）。据此，该企业对下一步招聘工作改进的重点确定为：充分做好前期招聘需求分析工作，简化招聘流程（可以让用人部门参与简历筛选与初试工作），提高招聘效率，缩短招聘周期；做好人才储备工作，以备人员离职导致的职位空缺；加强新员工入职沟通和企业文化培训；招聘过程中加大对应聘者个人品德、素质、文化适应性的考察；对招聘人员进行招聘实战专业技能的培训。

准确把握五原则

撰写招聘分析报告除了按照以上三个步骤操作之外，还应注意以下五大原则：

一是必须建立在客观数据统计的基础上，不能脱离数据来分析，这些数据记录与统计应该落实到日常的管理工作中，不能在年终才进行整理。

二是必须建立多方沟通的机制，动态地接收各方面反馈的信息，从多角度来了解招聘工作实际状况与深层的原因。

三是分析人员与招聘人员应该分离，就像考核者与被考核者分离一样，建议招聘工作和分析工作均以项目组的形式进行，规模大、有条件的企业还可以设置招聘分析岗，专门负责招聘分析工作。

四是在招聘工作中导入PDCA循环（Plan-计划、Do-执行、Check-检查、Action-纠正），分析报告就是Check和Ac t ion，并对下一步的Pla n和Do提供参考。

五是招聘工作者应树立规范化管理理念，从缺乏总结分析与改进的混乱作战状态进入清晰制导的“用头脑作战”状态，在具体工作上多思考、多总结、多沟通，不断改进与创新。

总之，按照以上步骤和原则就可以写出一份极具实用价值的招聘“体检”报告了，相信经过这样的全面“体检”，你下一步的招聘工作将更加有的放矢，面对经济回暖以及新年之后的招聘高峰，你也将成竹在胸、信心满满。

 

第二篇：如何做好数据分析报告

如何做好一份数据分析报告

现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

一、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。

作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。

例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析

（一）、 什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做

（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。

（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？

三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中

有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。

三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究

建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步项目的分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。

四、数据分析报告现有的形式多

可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等，根据委托方的要求操作。作为立项的依据，数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说，对于委托方而言，可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的，这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析

角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。

五、数据分析报告的特点

（一）、 独立性

（二）、 定量研究的分析方法

（三）、 严谨和逻辑性

（四）、 战略规划性

（五）、 在格式上的规范性

（一）、独立性

报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法，一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定向和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判，包括对方

案的选择采取我们能够使用的方法。

（二）、严谨和逻辑性

意味着数据分析报告要有科学的逻辑性，基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？一步一步进行判断。

（三）、战略规划性

战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候，数据分析报告的价值就体现出来了。

（四）、在格式上的规范性

格式上要做规范，要有严谨性、专业性和责任性。

（五）、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究

1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面，对于项目数据分析而言，我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入，需要和国家现行的规模投资范围相区别。

2、拿到项目时要进行收益的预测，要分清项目是什么样的项目，是新的还是有大量历史数据的项目，决定我们采用的数据模型是建

立在定量还是定性的基础上分析，决定基础数据采集方法，一手数据用什么方法，二手数据用什么方法。

3、无论采用excel表手工操作还是投资软件开来看，要注意数据和指标相匹配。当基础数据使用的是不变价格，贴现率是真实贴现率。当基础数据使用的是市场价格，贴现率就是市场贴现率。现金流量表对现金的流入流出阶段对于增值税的对应现金流量要进行匹配。

在实际的案例中我们所做的数据分析报告还会遇到更多的问题，这就要求项目数据分析师在实际操作中灵活运用一些原则和特点，根据客观现实并结合客户的特点来出具一份数据分析报告。