Блог про HR-аналитику

Блог про HR-аналитику

Как считать текучесть персонала в excel (кейс на примере конкретной компании)

Пост родился вследствие опроса в нашем телеграм канале Какие характеристики текучести кадров считают в компаниях? (по ссылке результаты опроса). Я показал, что из себя представляет средний срок жизни — см. Чемодан: метрики текучести персонала на примере одной компании, но самой нужным показателем текучести персонала, который бы желали изучить коллеги — как считать % текучести персонала в excel

Как считать текучесть персонала в excel (кейс на примере конкретной компании)

* присоединяйтесь к нашему телеграм каналу @hranalitycs.
Потому я и решил сделал чемодан по расчету текучести персонала в excel на примере данных определенной компании.
Также рекомендую Для вас этот пост Как считать текучесть персонала в R/Rstudio (чемодан на примере определенной компании)

Видео

Очень рекомендую поглядеть видео расчета текучести в excel

Вводная

  1. Дата приема работника;
  2. Дата увольнения работника (если он работает на момент отчета, то поле остается пустым).

Формула расчета

Расчет

  1. Колонка D соответствует денькам января — от 01 января 2018 года до 31 января.
  2. Напротив всякого денька нам необходимо показать количество работников в статусе «работает» — этому соответствует колонка E;
  3. И мы также считаем количество уволенных по любому деньку — это колонка F.

Среднесписочная и количество уволенных

  • =СЧЁТЕСЛИ($A$2:$A$7556,»<«&D2)-СЧЁТЕСЛИ($B$2:$B$7556,»<«&D2)
  • , где
  • СЧЁТЕСЛИ($A$2:$A$7556,»<«&D2) — указывает количество принятых на обозначенную дату
  • $A$2:$A$7556 — это наша переменная «Дата поступления»,
  • D2 в нашем случае обозначает 01.01.2018
  • формула в целом считает всех принятых в компанию ДО 01.01.2018
  • СЧЁТЕСЛИ($B$2:$B$7556,»<«&D2) — указывает количество всех уволенных на обозначенную дату;
  • $B$2:$B$7556 — переменная «дата увольнения»
  • D2 — как выше уже увидели — 01.01.2018
  • =СЧЁТЕСЛИ($B$2:$B$7556,» дата увольнения»
  • D2 — 01.01.2018
  • убедиться, что ваши формулы работают корректно
  • данные в системе учета вводятся корректно

Текучесть

Ну и чтоб посчитать % текучести персонала по месяцу в excel, мы

  1. ячейка E33 — получаем среднее значение списочного состава по месяцу
  2. ячейка F33 — количество уволенных за январь.
  3. G33 — толика уволенных
Интересно почитать:  Формула в эксель с процентами

Сопоставление текучести персонала по месяцам

  1. Январь -1, 06 % (ячейка G33);
  2. Февраль — 1, 04 % (K33);
  3. Март — 1, 45 % (O33);
  4. Апрель — 1, 22 % (S33).

Доверительные интервалы

  1. % текучести 0.010644666
  2. Нижняя граница ошибки 0.008232271
  3. Верхняя ошибка 0.013057061
  1. Нижняя граница ошибки 0.0116929
  2. % текучести 0.014500271
  3. Верхняя ошибка 0.017307642

Хи квадрат

Очередной метод сопоставления текучести по месяцам. Изучить Хи квадрат можно:

  1. Без помощи других по книжке Е. Сидоренко Математические способы в психологии — в вебе ее просто можно скачать.
  2. В моих постах Как считать Хи квадрат в excel и Как в excel стремительно считать ожидаемые частоты для вычисления Хи квадрат, но в этом случае уже нужно осознавать логику внедрения аспекта — для чего и куда его тыкать.
  3. Мой семинар Аналитика для HR — ближний будет 18-19 октября в Москве.

Остальные методы

    — инструмент карты Шухарта, чтоб осознавать отклонение; — наиболее глубочайший способ на базе временных рядов — в нашем случае мы должны март ассоциировать не с январем, а с мартом прошедшего года — выявлять сезонные тенденции.

12 объяснений:

А запланированные увольнения учли? Если в марте у части служащих завершился срочный ТД? Их увольнение не обязано влиять на показатель текучести.
Спасибо за формулу расчёта В особенности как без помощи других посчитать среднесписочную. Но обращайте внимание на правила учёта В текучесть не входят запланированные увольнения (например срочные ТД) погибель служащих и т.п.
Никита.

естественно, я о этом задумывался, но эта неувязка решается просто: мы добавляем третью колонку с причинами увольнений.
И у нас формула изменяется в СЧЕТЕСЛИ на СЧЕТЕСЛИМН — мы добавляем очередное условие — причина увольнения.

таковым же образом, мы, к слову, считаем добровольческую / не добровольческую текучесть — это тоже принципиально.

И (!) если у нас возникнет потребность посчитать текучесть по различным филиалам / позициям персонала, то мы добавляем надлежащие колонки / переменные, задаем новейшие условия и считаем по ним

Интересно почитать:  Формула в excel если ячейка пустая то равна 0

Всё правильно. Я предлагаю добавить эти уточнения в статью, чтоб у наименее вкусивших вкус коллег сходу складывалось правильное осознание термина и они делали поправки на эти данные.

я думаю, что сотрудникам довольно прочесть комменты)
ну или пришлите данные с новенькими вводными

Если копать поглубже в ньюансы расчета то возникает еще более ангументов к "счетеслимн"
1. Декретницы — по-хорошему не должны попадать в среднесписочную, хотя от компании к компании варьируется взор на это
2. "Потеряшки" — всераспространенная ситуация на производстве когда сотрудник просто не приходит на работу. Таковых тоже не совершенно корректно считать в среднюю численность в мае, если в январе они закончили ходить на работу.
3. Перевод через увольнение — сотрудник перебегает со наружного совместительства на внутреннюю полную ставку и приходится его увольнять, хотя по факту человек работает и не уволился. Или человек уволился в одной стране присутствия и принялся в иной в эту же компанию, т.н. техническое увольнение.

И выходит что обычных дат увольнения и приема не хватает и если употреблять лишь их то результаты могут очень исказиться 🙂

Рамис, добавьте третью колонку
по факту могу сказать, что в компании почаще просто совершенно нет правил подсчета среднесписочной и по определенному человеку принимают конкретное решение, тогда и отсев происходит по полю ФИО — всераспространенная практика?

а по пт 3. Перевод через увольнение
в чем неувязка? Он уволен, но здесь же принят и опять попадает в среднеспиосочную
мы же не модель оттока строим, где нужно его стаж учесть

Неувязка не в среднесписочной, а в том что таковой сотрудник попадет в перечень уволенных, хотя по-хорошему не должен.
Про правила подсчета среднесписочной да, быстрее соглашусь, время от времени практикуется пофамильное исключение из перечня уволенных.
Ну и правила подсчета все равно вырабатываются из специфичности бизнеса. Если в компании нет заморочек с потеряшками, то нет и необходимости учесть дату с которой сотрудник закончил ходить на работу.

Интересно почитать:  Эксель автоматически не пересчитывает формулы автоматически

В целом у меня еще комментарий — на мой взор намного удобнее считать среднесписочную по любому сотруднику в формате от 0 до 1 для всякого определенного месяца. Т.е. был активен весь месяц — 1, принялся либо уволился в середине месяца — 0.5, если был в декрете/потерялся/еще не принялся/ГПХ — 0. Так расчет выходит структурированее и легче для обработки и можно учитывать больше вышеперечисленных ньюансов.

Рамис, вот это я совершенно не сообразил
"Неувязка не в среднесписочной, а в том что таковой сотрудник попадет в перечень уволенных, хотя по-хорошему не должен."
а в чем тут неувязка? ну попал он в перечень уволенных и что? С т.з. построения среднесписочной и текучести персонала нас все равно. Если у вас иная задачка встает, то ее можно решать иными методами, у меня таковой задачки не встает.

Вот этот комментарий я совершенно не сообразил
"В целом у меня еще комментарий — на мой взор намного удобнее считать среднесписочную по любому сотруднику в формате от 0 до 1 для всякого определенного месяца. Т.е. был активен весь месяц — 1, принялся либо уволился в середине месяца — 0.5, если был в декрете/потерялся/еще не принялся/ГПХ — 0. Так расчет выходит структурированее и легче для обработки и можно учитывать больше вышеперечисленных ньюансов."

мы считаем среднесписочную (должны считать как обозначено в Эксперт Плюс) как среднее всех дней по месяцу, как вы будете тут учесть 1, 05, 0 — я не понимаю.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector