人力成本预测主要是基于人力资源管理的理论，通过计算一定时期内员工工资总额、工时工资和福利等的总和，计算出某一时期内员工的平均工资及支出情况。从人力资源管理理论角度看，人力成本是指一种长期固定的、直接为每位员工服务或者带来额外经济利益的劳动报酬。通俗地说就是一个员工从工作开始到退休后所得到的收入，即一年一个周期。所以，人力成本预测也就成了企业对本企业未来一段时间人员总投入和产出水平及增长率进行预测的方法之一。

1、分析人力成本计算方法

首先，我们需要知道，成本主要有四种类型，工资总额、福利费用、管理费用。每个员工每年所需的费用都是固定的，但却是不确定的。这些费用根据企业实际情况而定。为了更准确地进行人力成本预测，需要计算出员工的平均工资以及员工平均工资等情况，这样才能对企业来说更加公平。如果要预测员工的工资和福利水平，则需要采用工资加权平均法和马尔可夫模型，这种方法就比较简单，而且对实际的人力成本数据准确性较高，但是在计算员工的薪酬时会出现误差，如果是计算员工之间的收入差距过大时很容易产生矛盾，所以需要用到马尔可夫模型来进行预测。这就要求人力成本预测应该有非常明确的预测步骤，而且预测过程中需要使用到大量的数值集计算。

2、将求得的数据进行分析处理

将求得的数据进行分类处理，用 SPSS函数对数据进行处理，得到不同类型的特征值，对于一些特殊的特征值，可使用函数来实现参数化处理。对于一个复杂的特征值，可以采用下面的两种方法进行处理：第一种方法是利用 Python进行求和得到其值: CV=1/2 (1,2)+7/3=2.54,然后通过 Result函数对其进行线性回归即可。第二种方法是利用自变量参数化处理完成后生成一个计算输出矩阵：对于一个非线性的数据，如果对其进行线性回归的话，通常通过线性回归来进行预测。为了实现求解这两个结果也都是线性的，我们可以通过求参数来进行线性回归，而对于一个参数来说，我们会根据它与其他参数之间存在着一定的函数关系，所以说，在对函数进行线性系数处理时，要注意是否存在对数映射关系等一些具体的内容。

3、对预测值进行线性回归

从数学角度看，回归不等于回归，函数是由回归函数构造的。因此先进行模型构建，确定每一组数据是怎样被回归的。假设员工数量为10人，那么每组员工的实际收入增长率为：由于实际值为:3.9908×(1-1)/2)=1.606,所以可以得出：通过计算出预测值(2.606×2.2162)=0.10474。所以我们可以利用一个矩阵 A:回归函数 Y=0.9999=1.292/10.292=0.0013。假设线性回归的模型是可预测的值。通过上面的分析，我们可以看出，员工工资与增长率之间存在着非常强的线性关系。因此，我们使用 R来对工资总额进行线性回归，得到: x=1.10, x=0.9458×0.001=0.4285,根据表(2)、(3)可知预测值如下：可以看出在预测时间内员工工资呈直线上升。

4、将回归后的数据与实际值进行对比分析

对于回归模型的求解，我们使用以下两个函数进行求解：可以看出该模型的误差非常小，模型得到的误差值远小于实际值。而回归过程是需要花费大量时间的，但是可以在很短的时间内实现这一目的。通过这个计算可以得到：对于所有这些数据均来自不同机构和公司，因此我们需要对这些数据进行不同版本的回归模型比较后找到一种更好的数据来源。对于这种类型的数据，我们只需要将数据输入到一个模型中然后再进行拟合即可：我们还可以将这个数据作为一个样本量在 Excel中进行自动填充进行数据的进一步计算，最终得到该模型中要得到的结果: X=13439929568/1?2656844569/(x±1)μ=6.29961。

5、计算出预测值

完成上述过程后，就可以计算出预测值。我们可以根据经验预测出下面的数据，如果需要，就可以把公式改为以下函数：函数的参数函数组有6个，其中 Temple (1)、 Re (2)、 Power (1)、 Whisper (1)。