以下是撰写人力资源分析报告和公司人员结构分析报告的框架指南及核心要点，结合行业通用模板与最佳实践，帮助您系统化呈现数据、诊断问题并提出解决方案：
一、报告结构与核心模块
1. 引言与背景
目的：明确报告目标（如优化配置、提升效率、解决流失问题等）。
范围：界定分析的时间段、部门/岗位范围（如全公司、某事业部）。
数据来源：说明数据来源（如HR系统、问卷调查、员工档案）。
2. 人力资源现状分析
人员总量与结构
岗位序列：管理层（高/中/基层）、技术岗、职能岗等比例分布。
年龄分布：以5-10年为区间分层（如25岁以下、26-35岁等），分析各层级年龄结构合理性。
学历结构：本科及以上、大专、中专等占比，对比行业或业务需求差距。
工龄/司龄：分析员工稳定性（如1年内新员工占比、5年以上老员工流失率）。
性别比例：关注管理层与技术岗位的性别均衡性。
关键指标分析
流动率：主动离职率、被动离职率及原因（如薪酬、职业发展）。
人才密度：核心岗位持证比例（如一级建造师、高级职称）。
人均效能：人均营收/利润、项目交付周期等业务关联指标。
数据可视化工具
使用组合图表（如饼图+柱状图）对比历史数据或行业标杆。
示例：高层团队中55%无职称，持证率低于行业平均水平20%。
3. 问题诊断与挑战
结构性问题：如管理层年龄断层、技术岗学历偏低。
管理机制缺陷：招聘周期过长、培训覆盖率不足、绩效激励失效。
外部环境影响：行业竞争加剧导致核心人才流失。
4. 改进建议与行动计划
短期措施：优化招聘渠道（如增加校企合作）、开展关键岗位培训。
长期规划：建立人才梯队（如储备干部计划）、完善职级晋升体系。
数据化支持：引入HRIS系统（如钉钉智能薪酬）实现动态数据监控。
5. 附录与补充材料
原始数据表、调研问卷样本、详细图表索引。
二、写作技巧与注意事项
1. 数据驱动结论
避免主观描述，用数据支撑观点（如“30岁以下员工占比61%，需加强职业引导”）。
对比分析：横向（部门/岗位）、纵向（同比/环比）、行业对标。
2. 问题聚焦与优先级
按影响程度排序（如“高层持证率不足”优先于“后勤学历偏低”）。
结合业务目标：例如技术团队资质问题直接影响投标资格。
3. 报告可视化呈现
图表选择：
年龄/学历分布 → 饼图或堆积柱状图。
流动率趋势 → 折线图。
关键标注：在图表中突出异常值（如某部门离职率超）。
4. 语言风格与逻辑
简明扼要：使用“问题-原因-方案”三段式结构。
避免冗余：删除重复数据，保留核心结论（如“中层团队持证率33%，需提升至50%”）。
三、参考模板与工具
模板框架：可参考网页1的层级-年龄-资质三维分析，或网页31的5维度11表21图结构。
工具推荐：
数据整理：Excel数据透视表、Power BI。
图表设计：Canva、镝数图表。
报告生成：利唐i人事系统（自动生成人力资本报表）。
四、示例片段（节选）
> 3.2 中层队伍结构问题
> 当前中层团队平均年龄38.7岁，30岁以下占比仅12%（行业平均25%），存在年轻骨干断层风险。持证率方面，一级建造师占比33%，低于业务需求的50%，建议2024年将持证培训纳入晋升考核。
通过以上框架，您可系统化呈现人力资源现状、问题及解决方案。建议结合企业实际需求调整分析维度，并定期更新报告以动态跟踪改进效果。
