人力资源的小夏同学发现近期公司的离职人数好像变高了,但是之前都没有对离职统计分析,小夏对公司职员离职的总体趋势掌握的不充分,她需要做一个针对离职的数据分析仪表板帮助她了解整体趋势。
小夏使用的离职率公式:离职率=(期间离职人数)/(期末在职人数+期间离职人数)
即 2018 年的离职率=2018 年的离职人数/2018 年年末在职人数+期间离职人数,从年龄、部门、职级、文化程度四个方面分析离职情况。(若用户有入职年限、薪资等相关数据,可以从更多方面进行分析)
2020 年公司的总离职率为 27.65%,相对于同行业其他公司 15% 的离职率较高,且高于本公司前两年的离职率。后续需对员工填写的离职原因分析排查离职率高的原因。
公司高层本应相对稳定,但是 P7、P6 的流失率为 30% ,决策团队频繁换帅,需要引起重点关注。
本文使用的示例数据:人员统计表.xlsx
点击查看仪表板:离职分析报告,用户可以另存该仪表板后,查看学习仪表板内的详细操作。
上传「人员统计表」至 FineBI。
1)使用「人员统计表」创建自助数据集,不选择「入职日期」,如下图所示:
2)离职日期过滤出非空数据,如此便筛选出所有离职人员。如下图所示:
3)添加备注列「离职」,如下图所示:
4)保存并更新该自助数据集。
1)新建一个自助数据集「入职离职合并表」,不勾选「离职日期字段」,如下图所示:
2)添加备注列「入职」,如下图所示:
3)与「离职信息表」进行上下合并,将入职日期与离职如期合并到一列中,并将合并结果改为「日期」。如下图所示:
可以通过备注字段判断日期是离职日期还是入职如期。
1)新建一张仪表板,拖入一个年份过滤组件,直接点击确定。如下图所示:
2)使用刚刚创建的「入职离职合并表」创建组件,进入到组件编辑界面。
复制「记录数」,将其重命名为「期间离职人数」。对其进行明细过滤,筛选出「备注为离职」且「日期属于过滤组件全年」的数据,如下图所示:
期末在职人数=期末累计入职人数-期末累计离职人数
1)计算期末累计入职人数:复制「记录数」字段,重命名为「期末累计入职人数」,并对其进行明细过滤。过滤条件如下图所示:
当过滤组件选择 2019 年时,过滤结果即为 2019 年年末累计入职的所有人数。
2)计算期末累计离职人数:复制「记录数」字段,重命名为「期末累计离职人数」,并对其进行明细过滤。过滤条件如下图所示:
3)添加计算字段,期末在职人数=期末累计入职人数-期末累计离职人数。如下图所示:
离职率=期间离职人数/(期末在职人数+期间离职人数)
添加计算字段,输入公式。如下图所示:
1)为了不要重复操作 2.2 节,我们对只构建了分析字段的组件进行复制,如下图所示:
2)分别制作「离职率、期间在职人数、期间离职人数」的指标卡(制作方法参见:KPI指标卡),如下图所示:
3)其他可通过在 1.4 节另存仪表板,查看具体操作。
详细请参见本文 1.2 节。