如今的职场环境下，人员流动频繁，员工离职率越来越高。而高离职率严重影响着企业的稳定发展，为此，需要进行针对性分析，找出原因，对症下药。然而在实际操作中，特别是在数据收集、整理和分析的过程中，很多企业都存在着许多认识盲点和实施痛点，如数据的不完整性、分析思路不清晰、工具使用不熟练等等。这篇文章，老李就来详细聊聊离职率分析该怎么做，并通过具体案例的展示，帮助各位人事朋友掌握离职率分析的步骤和方法。
一、数据收集与整理
“巧妇难为无米之炊”，开展离职率分析的第一步就是要收集相关的数据和信息。常见的人事数据收集渠道有以下几种：
1.数据来源
- 人力资源信息系统（HRIS）：这是最直接且全面的数据来源，包含了员工的个人信息、入职日期、离职日期、离职原因代码、绩效评估记录等关键信息。HRIS的数据具有高度的结构化特点，便于后续的数据分析和处理。
- 员工离职调查问卷：通过设计针对性的离职调查问卷，收集员工对于工作环境、薪酬福利、职业发展、工作压力等方面的主观反馈。这些问卷通常采用匿名形式，以鼓励员工提供真实意见。
- 第三方调查数据：包括行业报告、市场调研数据等，可以提供外部视角，帮助企业了解自身在行业内的人才竞争力水平。
- 员工访谈与反馈会议：除了正式的问卷调查外，还可以组织离职员工访谈和在职员工反馈会议，收集更加深入和具体的离职原因及员工心声。
2.数据类型
收集到的数据可以分为以下两种类型：
- 定量数据：如离职率、薪酬水平、工作年限等，可以通过数字量化并直接用于统计分析。
- 定性数据：如离职原因描述、员工满意度评价等，需要转化为可分析的格式，如通过编码将文本数据转化为分类变量。
收集到的原始数据往往存在缺失、错误、重复或不一致等问题，这些问题会严重影响分析结果的准确性和可靠性。因此，数据清洗与预处理是不可或缺的一步。
3.数据清洗
- 处理缺失值：根据数据特点选择合适的填充策略，如使用均值、中位数、众数填充，或根据业务逻辑进行推理填充，对于无法有效填充的缺失值，则可能需要删除相关记录。
- 纠正错误数据：通过比对多个数据源或参考历史数据，识别并纠正明显错误的数据点。
- 去除重复记录：检查并删除重复的数据行，确保数据的唯一性。
4.数据预处理
- 数据格式化：统一数据格式，如日期格式、数字格式等，以便于后续分析。
- 数据转换：将定性数据转化为可分析的数值形式，如通过编码将离职原因分类为不同的变量。
- 数据标准化/归一化：对于需要进行数值计算的数据，进行标准化或归一化处理，以消除量纲差异对分析结果的影响。
经过严格的数据清洗与预处理，可以确保数据的准确性和一致性，方便后续的数据分析和离职率管理策略制定。
二、需要关注的数据指标
在进行离职率分析时，首先需要明确哪些数据指标是关键的。这些指标不仅能帮助我们量化离职情况，还能为我们提供深入分析的线索。以下是一些需要重点关注的数据指标：
- 总体离职率：这是最基本的指标，表示在一定时期内（如一年）离职员工数与平均员工数的比例。总体离职率反映了企业整体的人才稳定性状况。
- 部门离职率：不同部门的离职率可能存在显著差异。通过对比不同部门的离职率，可以发现哪些部门的人力资源管理存在问题，进而采取针对性的措施。
- 职位离职率：特定职位的离职率也能提供有价值的信息。例如，如果某个关键职位的离职率持续偏高，可能意味着该职位的吸引力不足或工作压力过大。
- 司龄离职率：按照员工在公司的工作年限划分离职率，可以揭示员工流失的阶段性特征。比如，新员工入职初期的离职率可能较高，而老员工则可能因为职业发展瓶颈或薪酬不满意而离职。
- 离职原因分布：收集并分析员工的离职原因，是理解离职动机的重要途径。这通常需要通过离职面谈或离职问卷调查来实现。
- 员工满意度调查：定期进行员工满意度调查，可以及时了解员工对公司的感受，包括工作环境、薪酬福利、职业发展等方面。低满意度往往是导致离职的重要因素之一。
三、离职率分析方法
掌握了关键的数据指标后，接下来就需要运用合适的方法和工具来进行分析。下面介绍几种常用的离职率分析方法：
1.统计分析法
- 描述性统计：首先，使用描述性统计方法来总结离职数据的基本特征，如均值、中位数、众数、标准差等，以了解离职率的整体水平和分布情况。
- 交叉分析：进一步，通过交叉分析来探索不同变量（如部门、职位、司龄等）与离职率之间的关联。例如，可以分析不同部门的离职率是否存在显著差异，或者司龄与离职率之间是否存在某种趋势。
2.因果分析法
- 回归分析：利用回归分析来探讨一个或多个自变量（如员工满意度、薪酬福利等）对因变量（离职率）的影响程度。通过回归分析，可以量化各因素对离职率的贡献度，为制定干预措施提供依据。
- 假设检验：基于已有的理论或经验，提出关于离职原因的假设，并通过收集和分析数据来验证这些假设是否成立。
3.趋势分析法
- 时间序列分析：通过对历史离职数据的分析，揭示离职率随时间变化的趋势。这有助于预测未来的离职情况，并提前采取措施加以应对。
- 可视化分析：利用图表、图形等可视化手段来展示离职数据的变化趋势和分布特征，使分析结果更加直观，也方便给上级汇报。
四、离职率分析实战案例
掌握了理论基础后，下面分享一个具体案例，帮助大家彻底学会如何做离职率分析。先看一下做好的分析看板：
1.案例背景
人资部门基于近十年公司员工信息表，发现员工流失率高达23.81%，于是决定对离职率进行深入分析，找出员工流失的关键因素并采取措施。
2.分析思路
- 通过展示核心指标（总人数数和流失率）确立问题现状。
- 针对高流失率的司龄段（如3-6年）进行深入分析。
- 通过对比离职员工与在职员工的相关指标，识别潜在的影响因素。
- 基于假设（如满意度、绩效、工时、晋升等与流失率的相关性）进行验证，以确定关键因素。
3.分析过程
3.1展示核心指标
展示公司员工数和流失率。
3.2 分析是否与司龄有关
可以观察到 3-6 年的员工总人数最多，流失率也高于平均值。因此，接下来重点对 3-6 年的离职员工进行分析。
3.2 对 3-6 年司龄离职人员和在职人员比较
将3-6 年司龄的离职员工和在职人员的相关指标进行对比：
3.4 判断影响离职率的因素
假设：员工满意度、绩效评估、完成项目数、工作时长、工伤情况、晋升情况、工资、职位会影响离职率。（假设各变量因素独立）
设置假设后验证假设是否成立，结论见下图：
3.5 决策建议
- 调整薪酬结构，平衡基本工资和绩效工资。确保员工的付出与所得成正比，避免因薪资不满而导致的离职倾向。
- 在绩效考核体系中纳入员工满意度指标，并将其作为重要的评估因素。对于满意度偏低的员工，实施激励措施以改善其工作体验；若长期满意度低下，需考虑是否需要调整岗位或采取进一步的人事决策。
- 奖励积极工作的员工，如根据加班时长增加时薪。同时，针对司龄达到三年却还没有晋升的员工，考虑设置激励，以增强员工的归属感和忠诚度。
总的来说，通过对离职率的细致分析，企业不仅能够识别出导致员工离职的潜在原因，还能够发现并优化人力资源管理中的薄弱环节。希望本文介绍的数据处理和分析方法对大家有所帮助。
