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除了日常统计一些数据之外，肖敏还会定期将人力资源相关的所有数据进行统计和分析，以此为据剖析数据背后的原因及公司管理中的问题，并帮助公司和部门及时做出决策和改进。
为此，肖敏特意学习了统计学的知识，然后结合自己实际工作需要，整理出工作中常用的数据统计方法，如下所述。
（1）简单计算
有些数据只需要简单的运算或提取，就可以表达出数据的含义和结论，这是最为简单直接的统计技巧。
常用的简单计算统计包括：总计、平均值、最大/小值、中位数等。在人力资源统计中表现为：总人数、平均工资、薪酬中位数等。
（2）对比分析
如字面意思，这类统计需要经过计算之后通过与其他数据对比，找出差异，分析原因。
对比分析大致可从以下方面进行。
①不同时间对比：如同上一周期对比或同往年对比，即环比或同比；在人力资源统计中表现为各月人数增减对比、工资总额/人均工资各月增减对比等。
②不同范围对比：公司数据与外部数据、对标公司数据对比，各个部门对比、各级别对比等；在人力资源统计中表现为各部门人均工资对比、各职级离职人数占比等。
③不同类型对比：将数据按照一定的特征和标准分为不同类型后进行相互对比分析，最常见的如公司人员不同性别占比对比、司龄对比、年龄对比、学历对比等。
④与某个基准数据对比：选定某个基准值，进行差异分析，如预算差异分析、实际薪酬与薪资指导线对比等。
（3）回归分析
当数据量较大时，通过回归分析可以确定变量之间的关系。在薪酬管理中，通过回归分析可以分析人员级别与人员薪资的关系、公司人数与人工成本之间的关系等（本书将在第三章详细解读利用回归分析建立薪酬架构）。
按内容来划分，人力资源数据分析大体可分为以下三个类型：
（1）基础数据分析
这个部分通常是公司人力资源相关的基本信息。
①整体人数
总人数：体现公司整体规模，需要与公司的整体人力规划进行对比和分析，回顾与规划内容的差异及其原因，同时也需要进行环比或同比分析，用以查看公司规模的变化情况。
各个部门人数及占比：体现各个部门劳动力分配的情况，必要时可对相关部门的人数配比进行同比或环比分析，也可与市场上其他公司的人数配比进行对比自查。
②人员结构
各个级别人数及占比：可以检查公司的人才库是否与公司未来的发展相匹配，诊断人才梯队是否出现断档或过于集中。
不同性别/学历/年龄人数及占比：一般来说，员工的性别/学历/年龄占比与公司的行业和业务息息相关，各项数据的占比应符合企业的需求。
③人员异动
人员异动包括入职、离职和调动的信息，同时在异动数据中，也可以进行各个部门、各个结构、同比或环比等对比分析；
对比分析时需要注意每一个数据背后的含义及其原因，不存在某个数据绝对的大或小，数据背后的原因才是我们需要重点关注的方面。
例如，在对离职数据进行分析的过程中，离职率低是件好事，但持续稳定、过低的离职率却未必是好消息。我们需要分析低的原因：例如，是因为员工真正看到了公司的前景和发展，并在公司实现了自己的价值，还是因为员工工作中压力太小，工作安稳舒适？公司的薪酬标准是否过高？在为数不多的离职人员中，是否有公司核心的、关键的，且不想流失的员工？公司为什么没能留住优秀的人才？而是否有一些能力和贡献长期一般的人员一直没有离职的意愿？离职员工中是老员工多还是新员工多？如果老员工离职较多，要考虑公司是否给了老员工足够的重视和发展机会？如果新员工离职较多，则需要关注公司在信任融入过程中是否营造了较好的工作环境？等等。
这些数据背后的反思，才是基础数据分析和人力资源部门存在的价值；在分析之后形成的结论和改进建议，才是企业长期发展的基础。
（2）人力成本及人效分析
①人力成本分析
人力成本包括人员税前工资及社保公积金的公司承担部分，而如果统计分析更全面一些，以及在数据足够清晰和可获取的情况下，我们也建议将各项其他福利（如团建、补充医疗保险、体检等）开支都进行统计。
人力成本分析一般也会包括分部门、级别及各个时间维度的对比分析，除了总量分析，还会进行人均数据的分析。如果期初或年初进行过预算测算，还需要与预算进行对比分析，查找差异的原因。
②人效分析
人效分析一般需要结合人力数据及公司财务数据，统计人均产值、人均利润、人力成本占公司总成本的比例、人力成本的利润效率等。结合同比或环比数据，分析出公司人力的产出是否与公司期望一致；通过回归分析，对人效情况进行相关预测和预警。
（3）薪酬诊断分析
薪酬诊断分析一般包括内外部的分析，本书第五章会详细进行说明。