wordpress 预览主题插件汉化,优化算法分类,网络工程和软件工程的区别,跨境电商营销推广在数据驱动时代#xff0c;数据分析已经成为企业和个人获取竞争优势的关键技能。特别是在人力资源管理领域#xff0c;数据分析的应用正变得越来越重要。通过对在职和离职数据的深入分析#xff0c;企业不仅能够洞察员工的动态#xff0c;揭示员工流动的模式、预测人才需求…在数据驱动时代数据分析已经成为企业和个人获取竞争优势的关键技能。特别是在人力资源管理领域数据分析的应用正变得越来越重要。通过对在职和离职数据的深入分析企业不仅能够洞察员工的动态揭示员工流动的模式、预测人才需求甚至洞察员工满意度和组织健康从而制定更有效的人力资源策略。
数据分析的完整流程包括了解数据本身洞悉业务场景制定分析计划进行数据准备和加工之后进行原因分析和策略制定并验证策略的有效性。在这个过程中不仅要求业务人员掌握数据分析的方法和工具还需要具备丰富的业务知识和实践经验。
本文将分享对人事在职和离职数据的分析案例详细介绍如何运用商业智能BI工具进行人事在职、离职数据的分析并基于数据分析流程的步骤展示数据分析在人力资源管理中的应用为有人事数据分析需求的企业和业务人员提供一些可行建议帮助构建系统化的分析框架。 文章中提到的BI数据分析工具分享给大家—— https://s.fanruan.com/7lh3w 零基础快速上手内置多种数据分析模板模型实现高效数据自助分析 一、洞悉业务场景可以从哪些维度进行人事分析
在数据分析时面对各种各样的数据我们需要进行数据的初步分类找出需要进行分析的数据维度。
从人事数据分析的角度来说员工的编号、性别、部门、职务、职称等多个维度都可以成为我们分析的切入点。具体来说可以从下列维度进行分析。 上面仅仅是罗列了一些常见的人事分析维度针对具体的业务需求大家可以搭建自己的分析框架。
洞悉业务背景主要是通过描述性分析来实现的。描述性分析能够直观地展示数据的现状如入职人数、在职人数、离职人数以及离职率等。同时我们还可以结合不同的维度进行更深入的分析以揭示数据背后的规律和趋势。
在拿到一个数据表时我们首先要做的就是观察和分析其中的字段。哪些字段可以作为分析的维度哪些字段能够反映数据的核心特征这些都需要我们认真思考和判断。比如在人事数据分析中性别、部门、职称、入职离职时间、文化程度和职级等都是重要的分析维度。只有当我们对这些维度有了清晰的认识后才能准确构建自己的分析框架。
二、了解数据本身数据可以分为哪几类
也许有人对“维度”这个概念还不是很熟悉那么一起来看对维度的解释。
维度简而言之就是可以直接用于分类的要素。比如性别可以明确分为男生和女生两类部门可以按照不同的部门名称或职能来分类的。出生日期作为一个时间型数据可以按照年份、月份等时间单位进行分类统计。
然而并不是所有数据都像性别或日期那样容易分类。比如数值型数据中的工资由于每个人的工资都可能不同因此很难将工资直接归为一个类别。这类数值型数据通常是离散型的不太适合直接进行分类。
那应该怎么办呢不用担心在Fine BI中这个问题很好解决。
FineBI是一款功能强大的国产商业智能工具它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景从揭示数据分布的细节到追踪时间序列的波动再到呈现地理信息的可视化FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时Fine BI门槛较低无需深厚的编程基础即可上手。利用FineBI企业和个人都得以更高效地处理各类数据可视化任务不仅优化了工作流程还确保了决策的精确性。 在Fine BI中我们通常会将数据分为三大类日期型、文本型和数值型。这里的分类是针对数据分析的常规方式而言的。现在我们具体来谈谈这三种类型。
日期型数据如出生日期是典型的时间相关数据。文本型数据包含了大量的非数值信息如部门名称、员工姓名等。数值型数据虽然直接在我们的数据表中可能不总是以显式的形式出现但当我们将数据导入Fine BI 时系统会默认生成一个名为“记录数”的数值型字段这个字段代表了数据表中的记录条数是一个隐藏的数值型数据。
说到这里大家可能会觉得奇怪为什么我的数据表里似乎没有明确的数值型字段呢其实记录数就是一种数值型数据它在数据分析中扮演着重要角色。
可以说在Fine BI中无论是日期型、文本型还是隐含的记录数都是可以进行分析的维度。要强调的是这些维度是我们制定分析计划的基础。基于对这些维度的理解我们可以结合业务知识来制定具体的分析目标。
三、制定分析计划选择哪些数据呈现方式
关于数据的呈现方式。我们通常会使用各种图表来直观地展示数据分析结果。
比如KPI指标卡可以用来突出显示关键数据饼图则适合展示不同类别的占比情况而组合图则可以同时展示多个指标的趋势和对比情况。通过选择合适的图表类型并结合清晰的数据分析思路我们可以更好地向领导汇报工作成果并辅助决策制定。
当我们要观察整体趋势特别是在一个完整时间段内离职率是如何变化的我们通常会用折线图来展示这种走势。下图是制定分析计划时的一个考虑点不过这个计划并非固定不变它取决于你的分析意图和你想从哪些角度去探索数据。基于同一份数据不同的人可能会设计出不同的分析计划这是完全正常的。因此在处理自己业务上的数据时先制定一个计划明确分析的目标和步骤是必须要做的。 四、数据准备和加工如何对数据进行明细过滤
接下来进入数据准备和加工的环节。之前已经提到过我们的数据来源于原始区但为了满足分析需求我们需要对数据进行一系列的加工处理。在这个过程中自助数据集是一个非常重要的工具它允许我们灵活地处理和转换数据。在创建自助数据集时我们可能会用到上下合并或左右合并等功能.
此外为了得到特定的指标如离职期间、在职期末等我们还需要对数据进行明细过滤。这个过滤过程不仅是为了筛选出我们需要的数据还涉及到参数传递的概念这在动态展示不同条件下的数据时非常有用。下面是具体的过滤过程。
1离职信息过滤
先复制一份原始数据表然后在这份复制的数据表中只保留离职相关的信息。通过字段筛选的方式去掉入职日期和员工状态等不需要的列只保留离职日期和能够唯一标识员工的字段。这样处理后可以得到一个只包含离职员工信息的表。
接下来针对这个只包含离职员工信息的表进行过滤筛选出离职日期非空的记录即实际已经离职的员工。然后给这些记录打上“离职”的标签以便后续分析。
2入职信息过滤
同样地为了得到入职员工的信息需要回到原始数据表但这次只需保留入职日期相关的信息并去掉离职日期和员工状态等列。这样处理后就可以得到一个只包含入职员工信息的表。
通过上述这样的场景洞悉、维度分析、计划制定和数据准备、加工的流程我们就可以灵活、方便地借助BI智能分析工具对人事数据进行分析了。下图便是试用FineBI制作的员工离职分析看板无论是统计离职率、入职率还是分析其他与员工流动相关的指标利用好BI工具都让分析会变得更加简单和直观最终得到高质量、高价值的数据分析结果制定相应的应对策略。 帆软软件深耕数字行业能够凭借强大的产品为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据加速企业数字化转型提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据分析功能用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息自由地对数据进行分析和探索。 文章中提到的BI数据分析工具分享给大家—— https://s.fanruan.com/7lh3w 零基础快速上手内置多种数据分析模板模型实现高效数据自助分析
