离职率多少为正常范围

离职率多少为正常范围,第1张

重庆星网网络系统研究院离职率比较高,数据显示,该机构在2016年和2017年的离职率分别达到了20%和25%,而2018年的离职率超过30%。从这一状况可以看出,重庆星网网络系统研究院的员工流动率是相当高的,员工离职是一个很常见的现象,特别是在重庆这样一个经济发展迅速的城市,能够吸引更多的IT企业进驻,提供更多的就业机会。

数据源自kaggle,通过分析了解员工离职的原因,为降低员工离职率的举措提供数据支撑。

1数据预览

可大体看清数据基本情况。

可看出各个字段的计数、平均值、标准差、最小值、最大值等。

此公司未离职员工数11428,占比7619%,离职员工数3571,占比2381%。

注:下文图中横轴left为0,表示未离职,left为1表示离职。

分布图没有考虑各项人数比例,反映了正常的离职率(右低左高)。其中只有参与项目数量为2和6、7的员工,离职的比在职的多,也就是说,员工过多、过少的参与项目都可能导致离职的情况发生。

我们可以看到7年及以上工龄的员工(后三种颜色右边为0)基本没有离职,只有工龄为5年的员工离职人数超过在职人数。可见工龄长于6年的员工,由于种种原因,其“忠诚度”较高。而员工进入公司工作的第五5年是一个较为“危险”的年份,也许是该企业的“5年之痒”,应当重点关注该阶段的员工满意度、职业晋升等情况,以顺利过渡。

从图中可看出,工作是个对员工离职的影响较小,可推测该企业处理工作事故的方式有可取之处。

分布图无法明显看出晋升对离职是否有影响。

可大致看出各部门的离职情况,但分布图无法横向对比。

可明显看出,薪资越高离职人数越少。证明为了减少离职率,提升员工福利待遇是一个可行的手段。

首先该企业员工的满意度还不错,大多数员工的满意度较高。满意度低、非常低的员工离职人数最多,可见提升员工满意度是防止人员流失的关键环节。

可大致看出,中等受教育程度的员工离职率是最低的。而受教育程度低和受教育程度极高的员工离职人数都比较多,应当对这两类员工给予特别关注,寻找关键原因。

上图清晰地表明了,月工作时长正常的员工离职率最低。而工时过低、过高的员工离职人数最多。证明恰当的工作任务分配是非常重要的。

附盒形图的阅读方法:最上、下方两根线代表最大值、最小值,盒子中间的线代表数据的中位数,盒子上下边框线代表数据的四分位数。整个盒子表示数据的主体。

上图反映出离职员工的满意度普遍较低。

与分布分析一致,离职员工的受教育水平有极低也有极高的。离职员工的受教育水平相差较大,整体而言受教育程度偏高,反映出该企业优秀人才流失较为严重。

与分布分析一致,上图表明未离职员工的工作时长趋于正常,整体而言离职员工的工作时长过高。

与分布分析一致,上图表明离职员工参与的项目数过高或过低,而未离职员工的3~4个项目参与量是较为合理的。

反映出工作3~5年的员工离职率较高。

上图反映出低薪水的离职率较高。

上图反映出,财务部门、人力部门和科技部的离职率较高。

可见各部门离职率如上图,离职率由高到低分别为:人力部、财务部、科技部、支持部、销售部、市场部、IT部门、产品部、研发部、管理部。对于离职率过高的部门,因进一步分析关键原因。

再次证明薪水越低离职率越高。

再次证明,满意度越低离职率越高。

离职率最高的是受教育水平较低的员工,其次是受教育水平最高的员工。对于优秀人才的流失应当引起足够重视。

离职率最高的是工作时间过长的员工,而工作时长过短的员工离职率也很高,就数据显示而言,月工作时长调整为正常程度有利于降低员工的离职率。

由图可见,项目数为3~5最为适宜,而项目数为2、7,即参与项目数过多或过少则离职率增加。

与前述分析一致,工龄5年的员工离职率过高,应当重点关注。

上图显示,出现工作事故的员工离职率反而远远低于未出现工作事故的员工,说明良好的工作事故处理方式可能会增加员工的忠诚度。

上图显示五年内没有晋升的员工离职率约为有晋升员工的4倍以上。可见为员工提供合理的职业发展空间是十分必要的。

根据上述分析,工作事故对离职的影响不大故剔除,而部门数据不适合量化分析也剔除。

注:**为离职,蓝色为未离职

1)员工满意度分析

前述分析中,我们得出员工满意度越低、离职率越高的结论。那么满意度如何与其他因素作用呢?

由上图可知:

2)受教育水平分析

上述清楚地反映出,对于员工来说:

所以, 对于优质人才,应当合理分配其工作任务和项目数,避免工时过长、项目过多,薪水适宜,并适当适时给予晋升机会以降低其离职率。

2)工龄分析

由图可知,

离职率10%为正常范围。

不同性质的企业离职率的标准是不同的,一般研发型企业趋向于稳定,而生产型企业则离职率会偏大一些。企业的离职率在3%到10%范围外,则说明需要关注人力资源问题,国内企业,除了国企外,其它企业因为受市场波动影响较大,所以离职率偏高。

大的国有公司,离职率是非常非常低的,因为进这种公司本身就是很难的事。而一些小公司,像我曾经代理过的一个房产中介公司,每个月几乎都有离职的员工和新招的员工,人员流动性非常大。一般来说,越是小规模的,离职率会越高。

离职率的含义

员工离职率不是越高或是越低越好。一般一个企业年员工离职率低于2%或者高于10%即存在问题。年员工离职率低于2%说明该企业有可能是处于垄断地位的国有企业,人力资源竞争力不强。若年员工离职率高于10%,说明该企业员工处于动荡之中,企业管理存在较大问题。

优秀的企业会关心应聘的员工工作是否连续,是否跳槽过于频繁。同样,优秀的应聘者关心应聘的企业员工稳定性如何,员工离职率是否过高,自己是否跳入了离职陷阱。

移动研发岗离职率百分之10。原因如下:

1、长期不涨工资满足基本生存需求。

2、工作缺乏安全感,公司的没有晋升的空间,无法实现自己的抱负。

3、目标的标准不合理,目标的实施无控制。

离职率的计算公式是,离职率=离职人数/(离职人数+期末数)×100%。一个正常的,享有较高知名度的企业年员工离职率一般不超过5%。个别企业,例如华为、富士康等企业年离职率可高达10%以上。部分国有企业年员工离职率有可能不到1%。

离职率目的

大部分人力资源经理算离职率,仅仅是看一个数字,的确,我们算出了离职率,又能如何呢?一个数字而已,最多认为这个数字过高,要改进某些东西,这个数字适中,认为做的还不错。那么,要改进某些东西我们如何能通过离职率看出那些方面要进行改进呢。

人力资源工作者应该是发现问题并解决问题,而不是仅仅做个统计报表给领导看了好看,我们计算离职率,不应该仅仅满足于一个表面数字,更需要从数字中发现问题!基于这个要求,我们就需要对离职进行分析。

三维离职率计算与分析法是一套基于企业员工分类,进行多维度的离职率计算与分析法。所谓三维离职率就是指企业的综合离职率、新员工离职率、老员工离职率。

该方法通过针对企业员工性质分类,对离职情况进行多维度分析,找出企业在人力资源管理中的不足,从而可以针对性的进行改进。

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