到了年底，我们都开始做人效的数据分析了。我们做人效的数据，最终的目的是降本增效，去优化控制人力成本，同时去提升公司的效率。我们在做人效数据分析的时候，可能我们手上拿到的都是一些财务数据，经营数据，还有一些人力数据。面对这些数据，我们可能就很难去做一些分析，所以我们需要把这些数据去构建成一个人效的数据分析模型，然后从人效的数据分析模型去预判公司人效的一个发展趋势，以及去一般行业里面，我们人效是属于一个什么样的区间。就是今天我们给大家分享一下，我们的国内的家电行业人效的数据分析的模型，

  一、人效指标

1、人力成本效率 = 年度营收 / 年度人力成本

2、人力成本利润效率 =年度利润 / 年度人力成本

3、全员劳动生产率= 年度营收 / 年度人数

4、净利润率 = 净利润 / 年度营收

5、人力成本含量 = 年度人力成本 / 年度公司总成本

我们在确定这些指标以后，就需要去计算这些指标。那这个时候就会涉及指标的计算。

二、人效数据分析表

第二个步骤就是我们人效的数据源。那张表就是我们做人效分析，我人效指标都来自于财务数据、经营数据、人力数据。所以我们就需要大家看到下面的这张表，包含时间维度，包含我们竞争对手维度。因为我跟行业做对标，然后包含一些字段以及包含我们人效的关键指标。我们后期在做整个数据建模，包括数据表盘的时候，我们其实都是通过数据表去做数字化的看板，去做数字化的指标。

三，数据分析的维度

  数据分析的维度，我们做人效分析，其实它并不是一个静态的分析，有些东西它本身是这个动态的，需要从多个维度去交叉分析。我们在做人效分析的时，我们会选择两个维度。

一个维度是选择时间维度。就看一下公司内部的人效，以及各指标，在时间维度上它趋势是什么。同时如果说今天我们要预判下一年的数据，我们就可以用回归分析来预判我下一年的营收、成本、人数，都可以去做预判。

第二个维度就是我需要去获得行业的竞争对手的数据。比如说我们以格力为案例，那我们需要去获得美的、奥克斯、海尔这些公司的关基础的数据，然后对数据进行做计算算人效，然后再进行行业的对标。所以第我们需要去具备分析的维度。

四、数据的获取

像大家所看到的这张表，其实里面有很多行业数据，包括历史数据。如果这张表我们去爬财报的话，就会非常的困难。因为你要去看每年的财报，都是你要看每家公司财报。所以这个数据获取你可能需要财报，你要做半天的，把这个表给做出来。但是在现在AI的这个时代下，我们对于这种财报里面的财务数据人力数据的爬取会比较更加简单。所以我们推荐大家用谷歌的gemin，可以去爬取各家上市公司，电器的上市公司的各类的财务数据、人力数据跟经营数据。那你这个表里面的数据就可以用AI来帮你去进行填充，这样就完成这个数据表的绘制。

五、数据模型的构建

  有了指标有了数据表以后，我们就要选择工具来进行人效取得构建。我们选择的工具是power BI, 因为power BI他在做数据建模的过程中就非常优势。所以大家下面是看到用PB构建的人效数字化的看板。

  在最上面就是我们一个案例，这个指标营收、净利润，成本。然后有一个分析的纬度，就是年份。但我觉得年份的时候能看到每一年的这个指标数据变化。然后在下面是一个趋势

各家公司的行业竞争对标，他能够看到各家电器公司在18年到23年期间整体的各个指标数据的变化。比如说净利润率、营收成本、人力成本、效率的变化是这样的。然后右边那个我们就根据时间来分维度，就是每一年我能看到谁最高谁最低。通过这个数据表盘，我们就构建了一个公司整体的以时间维度跟行业维度的这样一个数字化看板，帮助我们的管理层能够更好的去做一些人力资源的决策。