如今的職場環境下，人員流動頻繁，員工離職率越來越高。而高離職率嚴重影響著企業的穩定發展，為此，需要進行針對性分析，找出原因，對症下藥。然而在實際操作中，特別是在數據收集、整理和分析的過程中，很多企業都存在著許多認識盲點和實施痛點，如數據的不完整性、分析思路不清晰、工具使用不熟練等等。
這篇文章，數據君就來詳細聊聊離職率分析該怎麼做，並透過具體案例的展示，幫助各位人事朋友掌握離職率分析的步驟和方法。
一、數據收集與整理
開展離職率分析的第一步就是要收集相關的數據和資訊，常見的人事數據收集渠道有以下幾種：
1.數據來源
●人力資源資訊系統（HRIS）：這是最直接且全面的數據來源，包含了員工的個人資訊、入職日期、離職日期、離職原因程式碼、績效評估記錄等關鍵資訊。HRIS的數據具有高度的結構化特點，便於後續的數據分析和處理。
●員工離職調查問卷：透過設計針對性的離職調查問卷，收集員工對於工作環境、薪酬福利、職業發展、工作壓力等方面的主觀反饋。這些問卷通常採用匿名形式，以鼓勵員工提供真實意見。
●第三方調查數據：包括行業報告、市場調研數據等，可以提供外部視角，幫助企業瞭解自身在行業內的人才競爭力水平。
●員工訪談與反饋會議：除了正式的問卷調查外，還可以組織離職員工訪談和在職員工反饋會議，收集更加深入和具體的離職原因及員工心聲。
2.數據型別
收集到的數據可以分為以下兩種型別：
●定量數據：如離職率、薪酬水平、工作年限等，可以透過數字量化並直接用於統計分析。
●定性數據：如離職原因描述、員工滿意度評價等，需要轉化為可分析的格式，如透過編碼將文字數據轉化為分類變數。
收集到的原始數據往往存在缺失、錯誤、重複或不一致等問題，這些問題會嚴重影響分析結果的準確性和可靠性。因此，數據清洗與預處理是不可或缺的一步。
3.數據清洗
●處理缺失值：根據數據特點選擇合適的填充策略，如使用均值、中位數、眾數填充，或根據業務邏輯進行推理填充，對於無法有效填充的缺失值，則可能需要刪除相關記錄。
●糾正錯誤數據：透過比對多個數據源或參考歷史數據，識別並糾正明顯錯誤的數據點。
●去除重複記錄：檢查並刪除重複的數據行，確保數據的唯一性。
4.數據預處理
●數據格式化：統一數據格式，如日期格式、數字格式等，以便於後續分析。
●數據轉換：將定性數據轉化為可分析的數值形式，如透過編碼將離職原因分類為不同的變數。
●數據標準化/歸一化：對於需要進行數值計算的數據，進行標準化或歸一化處理，以消除量綱差異對分析結果的影響。
經過嚴格的數據清洗與預處理，可以確保數據的準確性和一致性，方便後續的數據分析和離職率管理策略制定。
二、需要關注的數據指標
在進行離職率分析時，首先需要明確哪些數據指標是關鍵的。這些指標不僅能幫助我們量化離職情況，還能為我們提供深入分析的線索。以下是一些需要重點關注的數據指標：
1.總體離職率：這是最基本的指標，表示在一定時期內（如一年）離職員工數與平均員工數的比例。總體離職率反映了企業整體的人才穩定性狀況。
2.部門離職率：不同部門的離職率可能存在顯著差異。透過對比不同部門的離職率，可以發現哪些部門的人力資源管理存在問題，進而採取針對性的措施。
3.職位離職率：特定職位的離職率也能提供有價值的資訊。例如，如果某個關鍵職位的離職率持續偏高，可能意味著該職位的吸引力不足或工作壓力過大。
4.司齡離職率：按照員工在公司的工作年限劃分離職率，可以揭示員工流失的階段性特徵。比如，新員工入職初期的離職率可能較高，而老員工則可能因為職業發展瓶頸或薪酬不滿意而離職。
5.離職原因分佈：收集並分析員工的離職原因，是理解離職動機的重要途徑。這通常需要透過離職面談或離職問卷調查來實現。
6.員工滿意度調查：定期進行員工滿意度調查，可以及時瞭解員工對公司的感受，包括工作環境、薪酬福利、職業發展等方面。低滿意度往往是導致離職的重要因素之一。
三、離職率分析方法
掌握了關鍵的數據指標後，接下來就需要運用合適的方法和工具來進行分析。下面介紹幾種常用的離職率分析方法：
1.統計分析法
●描述性統計：首先，使用描述性統計方法來總結離職數據的基本特徵，如均值、中位數、眾數、標準差等，以瞭解離職率的整體水平和分佈情況。
●交叉分析：進一步，透過交叉分析來探索不同變數（如部門、職位、司齡等）與離職率之間的關聯。例如，可以分析不同部門的離職率是否存在顯著差異，或者司齡與離職率之間是否存在某種趨勢。
2.因果分析法
●迴歸分析：利用迴歸分析來探討一個或多個自變數（如員工滿意度、薪酬福利等）對因變數（離職率）的影響程度。透過迴歸分析，可以量化各因素對離職率的貢獻度，為制定干預措施提供依據。
●假設檢驗：基於已有的理論或經驗，提出關於離職原因的假設，並透過收集和分析數據來驗證這些假設是否成立。
3.趨勢分析法
●時間序列分析：透過對歷史離職數據的分析，揭示離職率隨時間變化的趨勢。這有助於預測未來的離職情況，並提前採取措施加以應對。
●視覺化分析：利用圖表、圖形等視覺化手段來展示離職數據的變化趨勢和分佈特徵，使分析結果更加直觀，也方便給上級彙報。
4.工具推薦
掌握了分析方法，還需要藉助工具來進行具體分析。傳統的Excel、R語言等軟體都能很好地用來做人事數據分析。但也有很多HR朋友覺得用Excel來做統計過於繁瑣了，數據君推薦我平時常用的BI工具FineBI，可以直接接入各類數據來源，能直接對數據指標進行二次計算，透過拖拽就能生成視覺化圖表，很適合業務人員上手。
四、離職率分析實戰案例
掌握了理論基礎後，下面分享一個具體案例，幫助大家徹底學會如何做離職率分析。先看一下做好的分析看板，也是用FineBI製作的：
1.案例背景
人資部門基於近十年公司員工資訊表，發現員工流失率高達23.81%，於是決定對離職率進行深入分析，找出員工流失的關鍵因素並採取措施。
2.分析思路
●透過展示核心指標（總人數數和流失率）確立問題現狀。
●針對高流失率的司齡段（如3–6年）進行深入分析。
●透過對比離職員工與在職員工的相關指標，識別潛在的影響因素。
●基於假設（如滿意度、績效、工時、晉升等與流失率的相關性）進行驗證，以確定關鍵因素。
3.分析過程
3.1展示核心指標
展示公司員工數和流失率。
3.2 分析是否與司齡有關
可以觀察到 3–6 年的員工總人數最多，流失率也高於平均值。因此，接下來重點對 3–6 年的離職員工進行分析。
3.3 對 3–6 年司齡離職人員和在職人員比較
將3–6 年司齡的離職員工和在職人員的相關指標進行對比：
3.4 判斷影響離職率的因素
假設：員工滿意度、績效評估、完成專案數、工作時長、工傷情況、晉升情況、工資、職位會影響離職率。（假設各變數因素獨立）
設定假設後驗證假設是否成立，結論見下圖：
3.5 決策建議
●調整薪酬結構，平衡基本工資和績效工資。確保員工的付出與所得成正比，避免因薪資不滿而導致的離職傾向。
●在績效考核體系中納入員工滿意度指標，並將其作為重要的評估因素。對於滿意度偏低的員工，實施激勵措施以改善其工作體驗；若長期滿意度低下，需考慮是否需要調整崗位或採取進一步的人事決策。
●獎勵積極工作的員工，如根據加班時長增加時薪。同時，針對司齡達到三年卻還沒有晉升的員工，考慮設定激勵，以增強員工的歸屬感和忠誠度。
總的來說，透過對離職率的細緻分析，企業不僅能夠識別出導致員工離職的潛在原因，還能夠發現並最佳化人力資源管理中的薄弱環節。
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