Ⅰ 关于人力资源问题,如何计算今年要招的人
最简单的公式:年度营收任务额/企业平均人效值
常用的人力资源需求计算方式有以下几种——
(一)转换比率法
企业人力资源需求分析实际上是要揭示未来的经营活动所需要的各种员工的数量。人力资源预测中的转换比率法是:首先根据企业生产任务(或业务量)估计组织所需要的一线生产人员(或业务员)的数量,然后根据这一数量来估计秘书、财务人员和人力资源管理人员等辅助人员的数量。企业经营活动规模的估计方法是:经营活动一人力资源的数量×人均生产率。例如,销售收入一销售员的数量×每位销售员的销售额;产出水平一生产的小时数×单位小时产量;运行成本一员工的数量×每位员工的人工成本等。
转换比率法的目的是将企业的业务量转换为对人员的需求,这是一种适合于短期需求预测的方法。
需要指出的是,这种预测方法存在着两个缺陷:一是进行估计时需要对
计划期的业务增长量、目前人均业务量和生产率的增长率进行精确的估计;二是这种预测方法只考虑了员工需求的总量,没有说明其中不同类别员工需求的差异。
(二)人员比率法
采用人员比率法时,首先应计算出企业历史上关键业务指标(例如:技术人员与管理人员)的比例,然后根据可预见的变量计算出所需的各类人员数量。这种方法假设,过去的蔽卜人员数量与配置是完全合理的,而且生产率不变,其应用范围有较大的局限性。过去管理基础较差的企业,可以参考标杆企业的一般情况。
例如,某企业计划扩大生产规模,已知条件如下:
(1)该企业在过去十年中机床操作人员、机床维修人员、基层管理人员的人数比例一直是60:10:7;
(2)该企业明年计划补充新机床操作人员600人;
(3)该企业生产效率不变;
(4)该企业组织结构不变;
(5)明年该企业将有30名机床维修人员离职;
(6)明年该企业将有8名基层管理人员离职,l0名基层管理人员获得晋升;
(7)明年该企业所需的机床维修人员和基层管理人员均由外部补充。
请问,该企业明年至少应招收多少名机床维修人员和管理人员?
解:
(1)生产效率不变、组织结构不变,说明该企业的机床操作人员、机床 维修人员和基层管理人员的人数构成不变,还是60:10:7;
(2)由扩大生产规模引起的需要补充的机床维修人员数一宏镇穗600×(10/60)一100(人),
明年该企业需要补充的总的机床维修人员数一l00+30—130(人);
(3)由扩大生产规模引起的需要补充的基层管理人员数一600×(7/60)一70(人),
明年该企业需要补充的总的基层管理人员数一70+10+8—88(人)。
答:该企业明年至少应招收130名机床维修人员和88名基层管理人员。
(三)趋势外推法
趋势外推法又称为时间序列法,是定量预测技术的一种。其实质是根据人力资源历史的和现有的资料,随时间变化的趋势具有连续性的原理,运用数学工具对该序列加以引申,即从过去延伸将来,从而达到对人力资源的未来发展状况进行预测的目的。其通用回归模型可表示为:
式中,t表示时间变量,是已知值;因变量Y表示人员需求数量,其历史数据通过观测、查阅亦可得到;a、b是待定值,它们表示Y和t的关系旅高,通过对Y的历史数据和时间t进行回归分析处理可以求得其具体值。这一过程主要靠计算机及相应的统计软件来完成,常用的有SPSS,SAS,EVIEWS。运用本法进行人力资源需求预测的具体步骤如下:
(1)运用定性分析法确定因变量Y是否适合运用趋势外推法,若适合,则搜集Y的历史数据,并对其进行初步处理。
(2)运用统计分析软件(如SPSS,SAS,EVIEWS)对y的历史数据和t进行回归分析,求出a和b,得到趋势外推模型。
(3)运用趋势外推模型预测预测期的Y值。
(4)对预测结果进行信度和效度检验。
趋势外推法是预测人力资源未来发展趋向和可能达到某种水平的方法。趋势外推法通常仅涉及有关人力资源问题中能够数量化的方向或那部分内容。其预测的可靠性,与历史的和现在的资料时间长短,以及外推时间的长短密切有关。
(四)回归分析法
回归分析法就是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势,它是研究变量问相互关系的一种定量预测方法,又称回归模型预测法或因果法,应用于经济预测、科技预测和企业人力资源的预测等,其通用回归模型可表示为:
Ⅱ excel做趋势(线性)分析图,如何在该图中的数据表填入各趋势预测值谢谢!
Excel 提供了几种常见的拟合函数类型(如指数、对数、多项式函数等),以下方法有助于选择合适的拟合函数:
根据散点图的走势判断函数类型
切换不同的拟合类型,从图形上直观观察拟合效果
显示拟合结果的R平方值,此坦瞎值越接近于1,说明拟合结果越好
下面以Excel 2010为例进行让枣空演示:
1、插入散点图
Ⅲ 趋势外推法
趋势外推法又称为趋势延伸法,它是根据预测变量的历史时间序列揭示出的变动趋势外推将来,以确定预测值的一种预测方法。趋势外推法通常用于预测对象的发展规律是呈渐进式的变化,而不是跳跃式的变化,并且能够找到一个合适函数曲线反映预测对象变化趋势的情况。
趋势外推法的基本理论是:决定事物过去发展的因素,在很大程度上也决定该事物未来的发展,镇哪其变化,不会太大;事物发展过程一般都是渐进式的变化,而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律,依据春橘这种规律推导,就可以预测出它的未来趋势和状态。实际预测中最常采用的是一些比较简单的函数模型,如线性模型、指数曲线御森码、生长曲线、包络曲线等。
Ⅳ 如何用excel作趋势外推
本题实际是如何用excel工具进行数据分析的其中一项应用:趋势分析、趋势外推。这里需要牵涉的问题包括如何进行趋势分析,和如何分析出拟合度高的趋势曲线。
Execel是office其中一个部件,除了数据表格功能以外,还有通过图线进行相关性分析或者趋势预判的强大功能。例如:如何通过历年销售预估明年销售额计划、如何分析消费额与消费者年龄关系、如何对正交试验的结果搭建数据模型,等等。
为通俗起见,本文案例为:实验25次,每次三个掷色子,将它的读数记录下来。通过图线分析:三数求和,与三个数字的最大值、最小值、中间值相关性有多大?即看三数之和能否通过最大值、最小值或者中间值的观察,就可以推导出此和的数值,并且这种推导的准确性多高。(结论可能会让部分读者跌眼镜哦)
1、数据整理。工欲善其事,必先利其器。数据质量是数据分析的生命,此步骤不可忽视、不可走过场。
①数字型的数字才可以参与画图和做分析模型,所以数据不能带单位(如:元、万元),也不能用区间数据(如:23-25,不要将电脑当作神脑)。
②数据的单位要一致,统一按列排序或者按行排序,此案例用列排序。
③注意:对于用文本格式存储的数字,单元格左上角有个绿色三角表示,橘游要注意修改为数字格式。
2、对于本例,需要用到随机函数rand()。一个色子有6个面,取数为1-6。模拟色子数据=int(rand()*6)+1。
其他用到的函数有:求和sum();最大值max();最小值min()。由于不是本文重点,不展开描述了。
3、绘制图形。
①目前我们只做2维的数据分析,只有1个自变量和1个因变量。选择2列数据,合计列和最大值列。技巧:当需要选择不相邻两列,可以先选1列,按ctrl键,再选另1列,放开ctrl键。
②菜单插入→图形→散点图,确认。当然,折线图等也可以数或高据分析,但为了图面干净,推荐还是用散点图。
4、相关性分析。
首先,在散点图上某个散点上右键→添加趋势线。
5、然后,紧接着自动弹出设置趋势线模式(若没弹出这个对话框,也可在图上某个散点上右键,选择设置趋势线模式)→显示公式、显示R平方值。至于回归分析类型,采用线性类型比较通用些。
6、关闭后,观察图上的r2值(实际是指R平方值,下同),r2值0.8到1,说明正相关,自变量和因变量有(线性)关系。r2值0.6到0.8,弱相关。-0.6到0.6,不相关,自变量对因变量没有影响。-0.8到-0.6,弱负相关。-1到-0.8,负相关,自变量和因变量有(线性)关系,但方向相反。
7、最后,点击图上任意散点,表格会出现红色框和蓝色框,红色是因变量,不能移动,蓝色框可以移动。通过鼠标拖动蓝色框,可以看到最大值、最小值、中间值与合计数的线性相关性r2值。
本案例数据统计:合计数与最大值、最小值的相关性大多在0-0.7以内,合计数与中间值的相关性大多在0.7以上。自变量x为中间值,因变量y为合计数,他们的关系模型为:y = 0.4196x - 0.8817。(当然,公式中的参数只是针对这25次试验)
本案例结论:三数合计与中间值呈圆团销弱线性相关。不信欢迎吐槽。
推论:评分比赛中,将最高分和最低分同时去掉,不影响最终得分。
可参考本人拟的经验:http://jingyan..com/article/ed15cb1b5c67781be3698121.html
Ⅳ 怎样用excel进行指数曲线趋势外推法预测
选择需要预测的数据,如图选择1-7和对于的结果,点击插入神凯散点图 在散点图中选择一个点,单击右键,选择添加趋势线 3.选择指银缺数,勾选显示公式 4.将得游搏唤出的公式填写到值后面进行计算,可以看出通过公式计算的结果
Ⅵ 趋势外推法的线性外推法
线性趋势外推法是最简单的外推法。这种方法可用来研究随时间按恒定增长率变化的事物。在以时慎谈间为横坐标的坐标图中,事物的变化接近一条直线。根据这条直线,可以推断事物未来的变化。
应用线性外推法,首先是收集研究对象的动态数列,然后画数据点分布图,如段孝配果散点构成的曲线非握指常近似于直线,则可按直线规律外推。
Ⅶ 关于使用趋势外推法预测的问题
用最小平方法求出趋势方程,再用该趋势方程预测数行
由散点图可判别,该销售额趋斗空势类型属于直线类型y=a+bt,设2005.7至2005.12时间为1、2、3、4、5、6,则根据公式得到a=137.27,b=5.83
预测2006年第一个月的销售额的方法是将t=7代入趋势方空毕瞎程就可以了
得到的预测值为:137.27+5.83*7=178.07
Ⅷ 趋势外推法的趋势外推法
趋势外推的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势,没有明显的季节波动,且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时,就可以用趋势外推法进行预测。
趋势外推缺乎法的基本理论是:决定事物过去发展的因素,在很大程度上也决定该事物未来的发展,其变化,不会太大;事物发展过程一般都是渐进式的变化,而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律,依据这种规律推导,就可以预测出它的未来趋势和状态。
趋势外推法首先由R.赖恩(Rhyne)用于科技预测。他认为,应用趋势外推法进行预测,主要包括以下6个步骤:伏好悉
(1)选择预测参数;
(2)收集必要的数据;
(3)拟合曲线;
(4)趋势外推;
(5)预测说明;
(6)研究预测结果在制订规划和决策中的应用。
趋势外推法是在对袜凳研究对象过去和现在的发展作了全面分析之后,利用某种模型描述某一参数的变化规律,然后以此规律进行外推。为了拟合数据点,实际中最常用的是一些比较简单的函数模型,如线性模型、指数曲线、生长曲线、包络曲线等。