数据分析岗位工作计划.docx
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数据分析岗位工作计划
数据分析岗位工作计划
篇一：
数据岗位职责
数据员的工作职责
1、要热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工作认真细致，
能认真完成公司交给的各项工作任务；
2、自觉贯彻党的方针、政策，认真学习法律知识和统计业务知识，搜集和整理各类统计
资料；
3、坚持实事求是的职业道德，认真执行统计法律法规，坚决反对和制止在统计上弄虚作
假的违法行为，做到准确无误；
4、及时、准确的提供、反馈各项目的数据分析情况；
5、要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能应用多种应用软件进行各种数据分析
和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策，提高统计工作的整体业务水平和工
作水平；
6、能配合电脑系统维修保养管理人员进行计算机络维护及管理；
7.、负责本公司计算机信息络数据的收集、传递（主要是上报）和管理工作；
8、对各项目上报的数据和本部门之间传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，
对未按时间要求漏报和数据有误的部门要及时督促，每月将各项目站点数据上报情况通报一
次；
9、负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息
数据，做好相关纪录；
10、负责所有患者信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归
档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向部门及他人提供各类信息数据，要将所有
资料分类归档，妥善管理；
11、负责各项目的存档资料，做好患者原始记录的归档和保管工作；
12、遵守特定的工作时间：
当日事当日毕。
XX年2月（第一版）篇二：
数据管理部工作职责数据管理部工作职责
一、数据管理部主任工作概要：
数据管理部主任是专门负责全院数据管理，并使之符合医院内部医疗、行政、
教学、研究工作的要求。
请示上报：
业务副院长工作职责：
1、规划医院信息系统，使之达到医院的目标和标准。
2、制定业务发展规划和年度工作计划，并组织实施。
3、在已批准的预算控制下管理本部门。
4、做好员工业务考核，配合提出调整、晋升及奖励意见。
5、安排员工的发展方向和业务进修，从事本专业的研究和开发。
6、评估数据管理部各项工作，建立有关的标准及技术，必要时做出适当的修正。
7、安排与指导医院信息系统内部数据提供和外部数据接口对接。
二、信息工程办主任职责工作概要：
信息工程办主任是协助数据管理部主任进行信息管理，上线和培训医院信息
系统，并使之符合医院内部医疗、行政、教学、研究工作的要求。
请示上报：
数据管理部主任工作职责：
1、协助主任完成医院信息系统规划、上线与培训，使之达到医院的目标和标准。
2、协助主任完成对机房服务器、交换机、虚拟机日常管理。
3、协助主任指导员工完成对全院络、信息化基础设施的管理。
4、当分管某部分工作时，负责检查任务的执行情况，并组织协调。
三、数据软件办主任职责工作概要：
数据软件办主任是协助数据管理部主任进行数据管理、日常管理工作，并使
之符合医院内部医疗、行政、教学、研究工作的要求。
请示上报：
数据管理部主任工作职责：
1、协助主任完成医院数据管理与维护，使之达到医院的目标和标准。
2、协助主任完成医院日常信息化需求变更与及时受理。
3、协助主任指导员工完成医院日常维护。
4、当分管某部分工作时，负责检查任务的执行情况，并组织协调。
四、病案图书管理办主任职责工作概要：
病案图书管理办主任是协助数据管理部主任进行病案管理，图书馆管理，并
使之为医院医疗、行政、教学、研究服务。
请示上报：
数据管理部主任工作职责：
1、协助主任完成科室病案管理和统计数据的对内和对外上报。
2、协助主任完成对图书馆的日常管理。
3、协助主任指导病案统计员工按时完成日常病案资料的整理和病案数据的归档及保存，
并使之达到医院管理的要求。
4、经医院授权，为医院各部门提供数据分析和统计数据。
篇二：
人力资源数据分析
***公司人力资源部数据分析XX年版
一、基础人事模块（数据截止点）
1、概述：
总人数入职离职异动（内部流动、晋升）
2、员工增长率（年度）
【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。
【公式】员工增长率＝本年度新增员工人数/上年同期员工人数（在职员工人数）*100％
【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。
同时也可以反映出人力资本的增长速度。
将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。
3、新员工入职人数部门分布
【定义】是指新入职员工部门分布柱状图
【说明】可以反映出各个部门人员需求的情况，还有培训需求有较大的关联。
4、人力资源流动率
【定义】是指报告期内企业流动人数（包括流入人数和流出人数）占总人数的比例。
是考察企业组织与员工队伍是否稳定的重要指标，报告期一般为一年
【公式】流动率=（一年期内流入人数＋流出人数）÷统计期平均人数
月平均人数=（月初人数+月末人数）÷2
季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3
年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12或：
=（年内各季平均人数之
和）÷4
【说明】流入人数指调入和新进人数，流出人数指退休、内退、调出、辞职、辞退和合同到期不再续签人数。
由于人力资源流动直接影响到组织的稳定和员工的工作情绪，必须加以严格控制。
若流动率过大，一般表明人事不稳定，劳资关系存在较严重的问题，而且导致企业生产效率低，以及增加企业挑选，培训新进人员的成本。
若流动率过小，又不利于企业的新陈代谢，保持企业的活力。
但一般蓝领员工的流动率可以大一些，白领员工的流动率要小一些为好。
5、人力资源离职率
【定义】是指报告期内离职总人数与统计期平均人数的比例。
其中离职人员包括辞职、企业辞退、合同到期不再续签（即终止合同）的所有人员。
不包括内退和退休人员。
【公式】离职率＝离职总人数÷统计期平均人数×100％＝（辞职人数＋辞退人数＋合同到期不再续签人数）÷统计期平均人数×100%
【说明】离职率可用来测量人力资源的稳定程度。
离职率常以月、季度为单位，如果以年度为单位，就要考虑季节与周期变动等影响因素。
一般情况下，合理的离职率应低于8％。
6、非自愿性的员工离职率
【定义】当企业解雇员工或终止员工工作时，就发生了非自愿性的员工流失。
其主要表现为：
某员工因不能完成本职工作，不能达到绩效标准，或有严重的或故意的错误行为，不再满足运作要求而引起的员工流失。
非自愿性的员工流失不但包括下岗、裁员、辞退等正常形式，而且包括因员工死亡或终生残疾等导致合同失效而引起的非正常形式的员工流失。
【公式】非自愿性的员工离职率＝（解雇员工人数+因残疾而离岗人数+下岗人数）÷统计期平均人数]×100％
【说明】对非自愿性的员工离职数据的分析，有利于辨识员工主要的离职原因，较低的非自愿性员工离职率有利有弊。
我们可以通过非自愿性的员工离职率转换视角，重新审视企业的业绩和生产力问题。
7、自愿性员工离职率（可以考虑做一下关键岗位员工离职率）
【定义】是指自愿离开企业的员工人数与统计期平均人数的比例。
自愿性员工离职率可能受到很多因素的影响，其中包括员工的个人境况、企业的内部环境、行业的趋势和宏观的经济形势等。
【公式】自愿性的员工离职率＝（自愿性离职的员工人数÷统计期平均人数）×100％
【说明】如果某一企业有较高的自愿性的员工离职率，可能是不健康的企业文化的反映，或者企业对员工的认同和奖励计划没有被恰当地评估，以及领导不力也会造成该比率的上升，也可能是该企业应该对招聘程序进行彻底地检查以确保工作岗位和雇佣员工的能力相匹配。
8、内部变动率
【定义】是指报告期内部门内部岗位调整、在某企业内部调动的人数同总人数的比例。
【公式】内部变动率＝（部门内部岗位调整人数＋企业集团内部调动人数）÷报告期内员工平均人数
【说明】员工调动人次可以反映组织的相对稳定性，可以使相关单位及时关注调动员工
的工作情况
9、员工晋升率
【定义】是指报告期内实现职位晋升的员工人数同总人数的比例。
【公式】员工晋升率＝（报告期内实现职位晋升的员工人数）÷报告期内员工平均人数。
【说明】进行员工晋升统计可以反映出企业内部提升的情况，为改进员工发展通道，制定员工职业规划提供依据。
二、人力资源结构分析
1、人员岗位分布
***公司目前分为：
职能、市场、教学三种岗位（以花名册为准）
【备注】人员类别划分依据企业所处的姐夫按和行业状况再进行规定。
2、人员学历分布
【定义】是指按照学历划分，报告期末企业（部门）所有在岗员工的最高学历情况统计。
包括各学历层次相应的人数以及相应的比重。
【说明】员工学历是指已经正式获得国家承认的最高毕业文凭学历。
企业人员学历分为博士、硕士、本科、大专及大专以下五个层次。
（目前可以不要博士层次，可能没有，呵呵。
。
）
3、人员年龄、工龄分析
人员年龄分布
【定义】是指按照年龄区间划分，报告期末企业（部门）实有人员在各年龄阶段相应的人数以及比重。
【说明】
（1）年龄区间划分为25岁以下、26岁－35岁、36岁－45岁、45岁以上四个区间。
（2）仅仅对年龄分布进行一维分析，只能看出员工的年龄层次结构。
只有当把年龄分布和其他相关的指标结合起来，才可以从数据中看出问题，例如将年龄分布和学历分布结合，或者将年龄分布和人员职位层次结合，组成一个二维的人员结构分析表，才能从双重指标中所显示的数据中，看出人员结构所折射出的具体情况。
（3）对年龄分布进行分析，可以判断组织人员是否年轻化还是日趋老化，组织人员的稳定性和创造性，组织人员吸收新知识、新技术的能力，组织人员工作的体能负荷和工作职位或职务的性质与年龄大小的可能的匹配要求。
以上四项反应情况，均将影响组织内人员的工作效率和组织效能。
企业的员工理想
的年龄分配，应呈三角形金字塔为宜。
顶端代表45岁以上的高龄员工；中间部位次多，代表36岁－45岁的中龄员工；而底部位人数最多，代表20岁－35岁的低龄员工。
平均年龄
【定义】是指报告期末企业（部门）所有在岗员工的年龄的平均值。
【说明】一般情况，平均年龄与员工知识更新速度和接受新知识的能力成正比。
平均年龄越小，员工知识更新速度越快，知识结构层次更全，接受新知识的能力越强，企业的知识资源也就更为丰实。
人员工龄结构分析
【定义】是指按照工龄区间划分，报告期末企业（部门）实有人员在各工龄阶段相应的人数以及比重。
【公式】各等级人员数量以某企业人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】
（1）工龄指标为员工在某企业工作工龄，截至日期为报告期期末，工龄超过半年按一年计算，半年以下按半年计算。
（2）通常工龄越长代表员工忠诚度越高，经验越多，工龄区间划分为5年以下、5年－10年、10年－15年、15年-20年，20年以上五个区间。
***公司工龄区间建议划分：
1年以下，1-3年，3-5年，5年以上。
4、人员职级结构分析
【定义】是指按照职称体系划分，报告期末企业（部门）各职称等级上实有人员的数量以及所占总人数的比重。
【公式】各等级人员数量以某企业人力资源部员工花名册数据为准。
【说明】企业等级分为员工、副主管、主管、副主任、主任、副校长、校长7个职级。
三、劳动关系
1、劳动合同签订比例（兼职与全职区分开）
【定义】是指某组织所有人员中签订劳动合同的人数及占总人数的比重
【公式】劳动合同签订比例＝签订劳动合同的人数÷报告期员工内平均人数
【说明】此指标从侧面反映了某企业人力资源管理的规范程度
2、职工社会保险参保率
【定义】是指在组织为职工参加社会保险（职工养老、医疗、工伤、失业、生育保险）的比率
【公式】职工社会保险参保率＝参保人数÷报告期内员工平均人数
四、招聘配置
1、招聘成本评估
招聘总成本
【公式】招聘成本=内部成本+外部成本+直接成本。
【说明】内部成本为企业内招聘专员的工资、福利、差旅费支出和其它管理费用。
外部成本为外聘专家参与招聘的劳务费、差旅费。
直接成本为广告、招聘会支出，招聘代理、职业介绍机构收费；大学招聘费用等。
单位招聘成本
【定义】是指在一次招聘活动中每招聘一位员工所占用的成本。
【公式】单位招聘成本=招聘总成本÷录用总人数
【说明】校园招聘可以做一个招聘成本分析
2、录用人员评估
应聘者比例
【定义】应聘者比率是指某岗位应聘人数与计划招聘人数的比率
【公式】应聘者比率=（应聘人数÷计划招聘人数）×100%
【说明】该比率说明员工招聘的挑选余地和信息发布状况，该比率越大说明组织的招聘信息颁布的越广、越有效，组织的挑选余地就越大；反之，该比率越小，说明组织的招聘信息发布的不适当或无效，组织的挑选余地也越小。
一般来说应聘者比率至少应当在200%以上。
招聘越重要的岗位，该比率应当越大，这样才能保证录用的质量。
员工录用比例
【定义】录用率是指某岗位录用人数与应聘人数的比率
【公式】录用率=（录用人数÷应聘人数）×100%
【说明】该比率越小说明可供筛选者越多，实际录用的员工的质量可能比较高；该比率越大，说明可供筛选者越少，实际录用的员工的质量可能比较低。
招聘完成率（总的招聘完成率和岗位的招聘完成率）
【定义】招聘完成比率是指某岗位录用人数与计划招聘人数的比率
【公式】招聘完成比率=（录用人数÷计划招聘人数）×100%
【说明】该比率说明招聘员工数量的完成情况。
该比率越小，说明招聘员工数量越不足。
如果为100%则意味着企业按计划招聘到了所有需要的员工。
篇三：
数据分析师职业生涯规划与等级
数据分析师职业生涯规划与等级
前段时间在微博上看到一张某集团的数据分析师职位层级表，由于表格太大，在页上显得字体太小，很难看清楚，因此我将它简化处理成如下两张表格，分为层级1和层级2：
从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。
要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。
按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。
1.标准报表
回答:
发生了什么？
什么时候发生的？
示例：
月度或季度财务报表
我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的
领域发生了什么。
从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于
制定长期决策。
2.即席查询
回答：
有多少数量？
发生了多少次？
在哪里？
示例：
一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
3.多维分析
回答：
问题到底出在哪里？
我该如何寻找答案？
示例：
对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析（OLAP）的钻取功能，可以让您有初步的发现。
钻取
功能如同层层剥笋，发现问题所在。
4.警报
回答：
我什么时候该有所反应？
现在该做什么？
示例：
当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。
警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时
告知您。
警报可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上
的红色信号灯来展示
5.统计分析
回答：
为什么会出现这种情况？
我错失了什么机会？
示例：
银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。
这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归
分析等等。
统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。
6.预报
回答：
如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？
还需要多少？
什
么时候需要？
示例：
零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求
量。
预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。
特别
对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库
存，既不会缺货，也不会积压。
7.预测型建模
回答：
接下来会发生什么？
它对业务的影响程度如何？
示例：
酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品
有兴趣。
如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么
哪些人会是最可能响应的客户呢？
如何划分出这些客户？
哪些客
户会流失？
预测型建模能够给出解答。
8.优化
回答：
如何把事情做得更好？
对于一个复杂问题来说，那种决策
是最优的？
示例：
在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用
技术的情况下，请您来给出IT平台优化的最佳方案，以满足每个
用户的需求。
优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标
的最佳方式。
上面的8级划分源自SAS站的Eightlevelsofanalytics，由IDMer编译而成，个人觉得其中的8张图片非常形象生动，友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了：
数据分析师的级别
1、数据跟踪员：
机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。
这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。
2、数据查询员/处理员：
数据处理没问题，缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。
统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。
他们的不足是：
1、如果不告诉他们命题，那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。
2、对于数据的处理没问题，但是却没有一个很好的数据解读能力。
只能在统计学的角度上解释数据。
3、数据分析师：
解读数据，定位问题提出答案
数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。
好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。
往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。
4、数据应用师：
将数据还原到产品中，为产品所用
数据应用，这个词很少被提到。
但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。
典型的是在电子商务的站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。
国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜，甚至大部分人员连数据的视图都搞不定，而真正意义上的能数据应用师，可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。
5、数据规划师：
走在产品前面，让数据有新的价值方向
数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。
往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。
数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，应该可以用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。
篇四：
岗位说明书（营运支持部数据分析）
岗位说明书
篇五：
员工工作量分析报告
XX年5月份员工工作量分析报告
一、概述：
为了解公司员工5月份的实际工作量，提高员工工作方法，增强员工办事效率，改善公司组织结构，合理利用人力成本。
特进行本次调查分析，本次分析辖营销部，拓展部，行政办，技术工程部（除施工人员），财务部，办事处。
共计24人（新入职员工不例入分析范围）。
以《周工作动态表》和《月度工作完成情况表》为依据，对员工各项工作指标进行拆解并列出数据，采用对比法进行图例分析。
找准岗位特性，为下一步更好的进行员工工作量分析确定模块及方法。
本次分析因为数据真实度和数据完成性有待进一步验证和加强，因此分析结果只做为参考。
全公司详细分析数据见《5月份各员工工作量数据分析表》二、分析方法：
1、本次分析采用工作量化分析法，即按照各部门岗位职责分解成：
V：
客户拜访（Visit）包括电话拜访和当面拜访所用时间；
M：
会议时间（Meeting）包括参与公司例会、甲方会议、工作安排、工作汇报、公司活动所用时间；
R：
工作准备时间（Ready）包括方案制作/修改、技术沟通、测试所用时间；C：
工作洽谈、联系时间（Contact）包括陪客户或公司上级聊天、询问、检查所用时间；
E：
应酬时间（Entertainment）包括吃饭、活动、打牌等用于应酬时间；F：
撰写时间（Write）包括编撰各类报告、申请，及审核票据、填写各类日常表格、登/统计、分析等所用时间；
S：
履行岗位职责时间（Status）主要是行政、财务部人员履行本职岗位所
用时间以及各部门经理、主管用于部门人员管理所用时间；
P：
技术处理时间（Processing）主要是处理各类技术问题所用时间；T：
培训时间（Training）主要是授课人培训所用时间；
D：
路程时间（Distance）包括往返于工地、客户场所、出差旅途所用时间；O：
其它时间（Other）不属于上述范围内的时间，主要是指帮助别人工作所用时间。
2、以上分解时间，除D（路程时间）和O（其它时间）不计入有效工时，其余均列入有效工作时间。
3、优点：
（1）工作分解量化分析，是激发员工工作责任感，紧迫感和积极性最有效的措施；
（2）由于工作量化是通过数字和图表形式体现，其结果简单明了，直观性和可视性强，便于做纵横各项对比分析；
（3）由于所有员工的工作量都用一样的量化考核标准进行考核计算，所以对员工评价更现公平、公正；
（4）便于市场需求与现有人员配置的对比分析，从而能够及时准确地根据市场需求对人员进行调整。
三、5月份基本情况
1、本月共计31天，除“五一”、“瑞午”放假三天，周六、周日放假合计天，31日未列入分析范围，因此本月个人有效工作日:
天，计8190小时。
2、本月有14人要求做出工作计划，共计划127项。
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