人力资源需求预测定量方法：精准预估劳动力需求的实用手段
人力资源需求预测定量方法是企业HR用于预估劳动力需求数量及状况非常实用的手段。在当今竞争激烈的商业环境中，精准的人力资源需求预测对于企业的稳定发展、战略布局及合理人员配置具有重大意义。
第一类，时间序列分析法。该方法是根据企业历史上的人员数量数据，按时间顺序排列成数据序列。通过对这个序列进行分析 ，诸如简单平均法、移动平均法和指数平滑法等。简单平均法是把过去若干时期的人数求平均值，得到预测值；移动平均法注重数据的近期变化，不断采用新数据替换旧数据；指数平滑法则给不同时期数据给以不同权重， 对以往的数据给的值小，近期数据值大。
1. 在使用简单平均法时 ，您需要将历年人数进行累加计算 ，然后使用年限数量予以平均处理。这种方法计算相对容易，但却无视数据的时间变动 ，所以更适合变化小的企业使用。
2. 以移动平均为例吧 ，您在运用时 ，移动期数的确定得酌情而定；期数选少的话 能很及时反映数据变动，不过可能易受突发事件影响；反之又太反应迟钝 延误企业部署 。并且每次根据获得数据逐步推移得出新平均数 ，有助于关注数据新动向。
指数平滑中权重确定比较重要 。
大权重值反映短期倾向；小数呢有助于分析长期趋势 。HR在预测时要看行业变动、企业发展节拍来巧妙选取权重。
来聊聊回归分析方法 。这其实包含一元线性回归和多元线性回归。
1. 一元线性回归是找一个自变量去和人力资源需求量生成线性方程式并实施预测。打个比方 劳动生产率可以当作自变量，其与所需人数就是一元关系 ，使用最小二乘法算出方程式参数 就能预测产量一变人数该怎么变 。在此种模式里，HR可以考察二者有显著线性相关关系统一的函数 。
2. 当影响需求的变量不止一个就要采取多元线性 线性。企业内来说，销售额、新技术引进等好多这些综合变量都跟人员数量关联复杂 这种情况下就要求采用多元方程去处理。运用多元线性回归分析。就好比HR可以利用回归模型测算各种因素，如何改变企业所需何种技能人员相应的变化以及需要幅度情况 让企业人才配套 ，以适应成长需求在未来管理、生产得以平衡。
再谈谈比率分析 。在人力资源管理工具中，比率分析算是非常实用的一种常见工具。比率分析主要是基于对企业内各种关键的招聘需求比与员工数量、员工绩效评估指标的数据综合收集以及分析 。
1. 要确定预测所需根据，生产环节、各相关销售环节工作量变动是依据 计算 就如每个销售人员负责销售收入以及区域确定公司员工比例。HR要知道员工配比准确，企业编制有序否则多聘浪费钱，空缺项目实施缺人阻碍进度
2. HR ，预测关键指标时务必明白行业环境 经济变化有很多对预测的负面压力；比率分析法只是简单关联 没有关联业务因素复杂影响务必结合其他方面预测才全面 用此种预测的误差控制在您所在企业可接受范围 。
说了好多定量方法接下来回答几个常见问题。有人会问这几种方法都各有优劣，到底应该选哪种啊 ？这个得具体看您公司的行业性质、发展阶段还有数据详实程度 。若企业行业数据积累得少 行业变动大那就别用传统模式非要数据分析。如果是比较看重经验，数据更新不那么频繁的 变动程度很平缓的情况下 可选较为简单易行 不需要计算过于复杂或者繁琐类型。
时间序列、回归中需要构建自变量因素等要求需要您得数据支撑做训练优化 HR要看指标之间强关联否则错误选择影响管理计划有错误预计和投入决策 很多东西差一星而动全局
定量方法有助于您了解未来需要何种人员 数量掌握好能助于提升人才利用 避免人少任务断档 人员配置不合理和无效浪费
结合每个实际综合考虑并配合相关因素能在多变市场里面更好规划人员战略 根据趋势合理招聘及人力配备。就个人观点讲，人力资源预测工作难度高、变量复杂，各种方法共同使用才好，多多考虑各方因素才行。
