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数据可视化最佳实践

  • 文档创建者:susie
  • 编辑次数:8次
  • 最近更新:RosieY 于 2022-07-05
  • 1. 概述

    数据可视化的目的就是呈现问题、能给出解决问题的方向和思路,好的数据可视化都是从问题出发,答案结束,尽可能的让每一个图表都具有灵魂。

    所以在做一份可视化报表时,我们也要先问问自己,究竟要做什么?怎么做?最后要的是什么?

    以上的问题思路归结到报表可视化中,即可以总结为以下流程。

    接下来我们从「员工流失率」的案例出发,讲解一下一张可视化 demo 从 0 - 1 的制作。

    2. 案例

    2.1 从问题出发

    公司各部门员工流失情况不一样,对高层管理来说,那个部门的员工流失是较正常的呢?如果不正常,主要的问题是什么呢?

    2.2 确定目标用户和使用场景

    • 公司高层主管要查看全公司的人才流失情况,查看一些核心部门的人才流失情况。

    • 各部门主管要分析本部门的人才流失情况,并对症下药,维持一个良好的员工环境。

    • 公司 HR 部门要观察每个部门的离职流动情况,保证公司的人才供需平衡。

    2.3 确定分析思路

    通过员工离职数据,选定一些关键指标后,建立一个员工离职情况健康度检查体系,监控每个部门的离职情况。

    各部门可以通过健康度比较;当部门健康度有明显异常时,可下钻查看的导致的原因。

    2.4 列出指标

    主题
    分类可视化名称涉及到的指标指标计算方式展现形式
    员工流失情况分析总离职情况离职人员离职人数期间内离职的人数指标卡
    在职人员在职人数期初员工人数+本期增加的员工人数指标卡
    员工离职率员工离职率期间员工离职人数\(期初员工人数+本期增加员工人数)*100%指标卡
    主要关注离职情况新员工离职情况新员工离职率期间入职半年内就离职的员工人数\期间离职员工人数*100%指标卡
    高绩效员工离职情况高绩效员工离职率期间离职人数中平均绩效为A的员工人数\期间离职员工人数*100%指标卡
    高职级员工离职情况高职级员工离职率

    期间离职人数中职级在 p5 以上的员工人数\期间离职员工人数*100%

    指标卡
    高工龄员工离职情况高工龄员工离职率期间离职人数中司龄在三年以上的员工人数\期间离职员工人数*100%指标卡
    部门离职情况部门离职情况部门离职健康度

    离职健康度=

    (1-总离职率 * 0.2  +新员工离职率 * 0.2  +高绩效员工离职率 * 0.2 +高职级员工离职率 * 0.2 +高司龄员工离职率 * 0.2 )*100

    条形图
    关键部门离职情况

    员工离职率

    新员工离职率

    高绩效员工离职率

    高职级员工离职率

    高工龄员工离职率

    员工离职率

    新员工离职率

    高绩效员工离职率

    高职级员工离职率

    高工龄员工离职率

    雷达图
    离职情况变化趋势离职情况变化趋势

    离职人数(主动申请和辞退)

    离职率

    离职人数(主动申请和辞退)

    离职率

    组合图
    离职情况分析离职原因分析离职人员离职理由分布各离职原因的人数\总离职人数饼图
    离职员工年龄分析不同年龄段员工离职比离职的男性(女性)人数\公司全部男性(女性)人数柱状图
    离职员工性别分析不同性别员工离职比各司龄段内离职人数\公司各司龄段内人数柱状图
    离职员工司龄分析不同司龄段员工离职比各年龄段内离职人数\公司各年龄段内人数柱状图
    离职人员职级分析离职人员职级分布各绩效离职人数\总离职人数圆环图
    离职人员绩效分析离职人员绩效分布各职级段离职人数\总离职人数圆环图
    筛选区域部门-
    下拉筛选框
    开始时间-
    下拉筛选框
    结束时间-
    下拉筛选框

    2.5 框线图、蓝图设计

    2.6 demo 开发落地

    2.7 使用报表回答问题

    分别查看两个部门销售部和研发部的离职情况。两部门离职率虽然相差不多,但研发部的离职情况健康度更高一些。

    销售部离职问题主要集中在新员工的培养上,研发部离职问题主要为入职 3-4 年的老员工的培养上,两部门部长可针对各部门情况采取管理措施。

    详细案例内容可参考:员工流失率可视化分析

    附件列表


    主题: 数据可视化方法
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