本篇目录：
- 1、如何查询一个地方的人均收入?
- 2、做HR应该做哪些数据分析?为什么呢?
- 3、人力资源大数据对企业进行哪些分析
- 4、薪酬数据分析需要注意哪些方面
- 5、HR数据分析师是什么?
- 6、新增人民币贷款数据分析新增人民币贷款数据
如何查询一个地方的人均收入?
地区月平均工资，应当到当地统计局或者社保局网站查询。或者拨打当地劳动保障综合服务电话“12333”进行政策咨询和信息查询。各地区的月平均工资不同。
可登录中国统计信息网查询。操作步骤：登录中国统计信息网，找到统计公报索引并点击。可根据自己的选择地区或年度索引。
中华人民共和国国家统计局可以查询。城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。
做HR应该做哪些数据分析?为什么呢?
1、这个问题很大，先说说我要的数据有：析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的，就要做了！其实每个公司都有HR要做的数据，只要根据公司要求来做就好了。
2、人力成本统计分析 通过人力成本统计分析报表，能够清晰地看出各公司在人才的投入产出比的对比情况，通过钻取功能，能够查看每一个企业的人均利润、人均成本发展趋势情况。
3、(5)是否招到需要的人数。比如公司打算到12份招10个，结果才招到4个，那明显工作没做好。(6)是否招到合适的人。最优秀的人往往不一定是最合适的，关键是这个人能否胜任工作，并把工作做好。
人力资源大数据对企业进行哪些分析
1、人力成本统计分析 通过人力成本统计分析报表，能够清晰地看出各公司在人才的投入产出比的对比情况，通过钻取功能，能够查看每一个企业的人均利润、人均成本发展趋势情况。
2、HumanResourceBusiness，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。
3、这个问题很大，先说说我要的数据有：析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的，就要做了！其实每个公司都有HR要做的数据，只要根据公司要求来做就好了。
4、大数据对企业的作用：实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。
薪酬数据分析需要注意哪些方面
1、真实性具体反映在三个方面：第一， 在薪酬数据的原始收集处理阶段，必须力求准确真实，不遗漏不虚报。
2、伯特咨询基于多年实践总结认为，企业的年度薪酬数据分析需要重点考虑以下十大关键指标：针对外部的指标包括：不同行业薪酬水平。指国内不同行业平均薪酬水平状况。
3、要注意薪酬的外部均衡和内部均衡问题。外部均衡是指企业员工的薪酬水平与同地域同行业的薪酬水平保持一致，或略高于平均水平；内部均衡主要是指企业内部员工之间的薪酬水平应该与他们的工作成比例，即满足薪酬的公平性。
4、在实际操作过程中，一定要注意薪酬调查报告对职位层级的说明。如果薪酬调查所包括的职位层级与公司的职位层级不完全一致，最好能参照不同调查公司所进行的薪酬调查，根据这些数据进行分析，来确定每一层级职位的薪酬水平。
5、外地薪酬数据可遇不可求。薪酬再高，高不过北上广深；薪酬再低，低不过少数民族区。这种比上不足比下有余的薪酬，是多数企业处在的区间。
HR数据分析师是什么?
常见的一种情况是人力资源数据分析被划在了SSC（三个支柱中最底层，员工最junior的），原因是HR所有数据都产生于SSC。
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
中级——能运用数据收集、数据处理、数据分析设计完成企业人 力资源管理工作和企业业务发展支持工作，能够独立处理工作中出现 的问题；能够与他人合作；能够指导和培训初级人力资源数据分析师。
数据分析师对现有的数据进行分析，数据分析师本质是提炼数据规则 为数据增值 满足客户需求一个工作流程.根据职友集网站统计，取自19145份样本，北京数据分析平均工资是15450元/月。选择朝阳行业至关重要，先积累工作经验。
新增人民币贷款数据分析新增人民币贷款数据
月末，本贷款余额2059万亿元，同比增长12%。月末人民币贷款余额1965万亿元，同比增长15%，增速分别比上月末和上年同期低0.1个和2个百分点。
月10日，中国人民银行公布的最新数据显示，5月份人民币贷款增加89万亿元，同比多增3920亿元，也创下历史同期最高值。4月份人民币贷款仅增加6454亿元。
月11日，中国人民银行发布的2023年4月金融统计和社会融资数据显示，4月新增人民币贷款规模、社会融资规模增量受季节性因素等影响较上月明显下滑，保持同比多增势头。
新增人民币贷款在6月的金融数据中全面回暖，不止人民币贷款，还有社会融资规模，双双创下历史同期的最高值。
到此，以上就是小编对于python数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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