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离职分析报告

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 编辑次数:4次
  • 最近更新:Lily.Wang 于 2021-04-15
  • 1. 概述

    1.1 背景

    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。

    1.2 分析过程

    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)

    2018 年的离职率=2018 年的离职人数/2018 年年末在职人数,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)

    32.png

    1.3 分析结果

    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。

    1.4 获取仪表板

    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。

    2. 实现方式

    2.1 准备数据

    上传「人员统计表」至 FineBI。

    2.1.1 筛选出离职日期

    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:

    18.png

    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:

    19.png

    3)添加备注列「离职」,如下图所示:

    20.png

    4)保存并更新该自助数据集。

    2.1.2 将离职日期与入职日期合并到一列中

    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:

    21.png

    2)添加备注列「入职」,如下图所示:

    22.png

    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。

    23.png

    2.2 构建分析字段

    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:

    11.gif

    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。

    2.2.1 计算期间离职人数

    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:

    12.gif

    2.2.2 计算期末在职人数

    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。

    30.png

    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:

    29.png

    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:

    26.png

    2.2.3 计算离职率

    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:

    27.png

    2.3 创建组件

    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:

    28.png

    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:

    31.png

    3)其他可通过在 1.4 节另存仪表板,查看具体操作。

    2.4 效果查看

    详细请参见本文 1.2 节。


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