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  • 员工脑部结构分析

    2010-08-26 08:31:27
    [img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/298793/cce0e48b-5c7a-32f9-ba3c-ec146d334d48.jpg[/img]
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  • 先感谢一下孙兴华老师这里案例来源于孙...人员结构分析基础数据有两张表,人员信息表,日期表人员信息:日期表:这两张表并没有建立任何关系,度量值表是为了存放度量值用的。首先讲一下日期表的创建,这里只导入...

    先感谢一下孙兴华老师这里案例来源于孙兴华老师哔哩哔哩上的教程,在此声明,这段时间准备培训,找了一些小案例,有个关于人力资源人员结构及离职率分析担心难度偏大于是就重新准备了一个,在这里提一下吧,或许刚好有人需要, 废话不多说直接上图。

    人员结构分析

    56a9bcaa76934581c0c596917b2c3aaa.png

    基础数据有两张表,人员信息表,日期表

    人员信息:

    1316fea7a400eb15748fff0b0a2b3031.png

    日期表:

    be3a41417aac659d55a09c415d050dc2.png

    这两张表并没有建立任何关系,度量值表是为了存放度量值用的。

    2b0d9d4318ba45085f446be9c96dbe26.png

    首先讲一下日期表的创建,这里只导入了员工信息表,日期表是用dax函数生生的,

    日期表 =calendarauto()//它可以自动检测模型中其他表中所有日期,然后生成涵盖这些日期的整年日期表。

    这里的重点几个关键度量值的书写,因为我有个年和季度的切片器需要对整个模型进行筛选,所以这里会入职日期和离职日期进行限制,

    期末在职人数 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('员工信息'[员工工号]),filter(filter('员工信息',[入职日期]<=max('日期表'[Date])),    //入职日期 <= 分析年份的最大日期'员工信息'[离职日期]=BLANK()||'员工信息'[离职日期]>max('日期表'[Date]) //离职日期 =空 or 离职日期 > 分析年份的最大日期))
    期间新入职人数 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('员工信息'[员工工号]),filter(filter('员工信息',  [入职日期]>=min('日期表'[Date])&&[入职日期]<=max('日期表'[Date])),//分析年份的最大日期<=入职日期<=分析年份的最小日期[离职日期]=blank()||[离职日期]>=max('日期表'[Date])//离职日期 >= 分析年份的最大日期 (默认该期间入职,又离职的不算)))
    年龄 = max('日期表'[年])-max('员工信息'[出生年份])         //分析年份的年 - 员工出生年份

    这个指标的业务理解是,30岁以下人占比比较大的话可能离职率就会比较高,人员流动就会太快,导致公司的整体结构呈现不稳定

    年龄大于30岁的占比比较高的话,可能人员的流动就会很低,这样也不利于公司的发展,大家都一直在一个公司,可能会出现闭门造车效率低下的现象,不利于人才的引进。一个合适的占比会让人员稳定流动,不断淘汰一些不适合的人群同时吸收新鲜血液,吸引人才。这个直接相关的kpi就是离职率。深层次的原因可能也和人员结构的年龄分布有关。这个也不是绝对的,也和行业有关不同的行业的业务逻辑不同,这个要考量自己的业务逻辑比如医院,科研单位等呆的越久可能经验技术各方面就会越高。

    30岁以下年龄占比 = var a = CALCULATE([期末在职人数],filter('员工信息',[年龄]<30) ) //30岁以下员工的期末在职人数var b = CALCULATE([期末在职人数],'员工信息'// 总的期末在职人数return divide(a,b)  // a/b 安全除法分母为0时 返回0 

    离职率 = 期间离职人数/(期间离职人数+期末在职人数)

    期间离职人数 =   CALCULATE(      DISTINCTCOUNT('员工信息'[员工工号]),      filter(          filter('员工信息',[入职日期]'日期表'[日期])),          //入职日期 < 分析的最大年份          [离职日期]<=max('日期表'[日期])&&[离职日期]>=min('日期表'[日期])          //分析年份的最小日期 <= 离职日期 <= 分析年份的最大日期      )  )
    离职率 = divide([期间离职人数],[期间离职人数]+[期末在职人数])

    离职率分析

    de83f78cf44658d5c9a8c94b1f81878f.png

    图表的话有,部门维度,性别维度,支撑维度,日期维度,文化程度维度等,根据自己需要分析即可。

    多说一句一般的分析套路就是  维度*(kpi) 体系   kpi完成之后,多维度进行分析即可。

    73e1c99e62b5ef8676e6f6b8d4227332.gif

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  • 人事档案员工信息台账及人员结构分析表Excel(设置提醒).xlsx
  • 员工福利系列模板-海尔公司扁平化组织结构进程分析.doc
  • 员工流失与招聘一直是困扰企业的众多关键问题之一,在这里将会分析一下企业的员工结构,特别是一些基础信息、收入、晋升、满意度、绩效和工作与生活相关的内容。从中发现影响员工流失...

    员工流失与招聘一直是困扰企业的众多关键问题之一,在这里将会分析一下企业的员工结构,特别是一些基础信息、收入、晋升、满意度、绩效和工作与生活相关的内容。从中发现影响员工流失的主要因素,达到辅助人力资源团队,进行哪些关键干预,帮助团队留住人才。这次分析使用的数据是IBM数据科学家创建的徐您的员工流失数据。

    在对数据进行探索之前,首先导入需要的类库,并读入数据。

    数据读入后,首先对数据进行初步的探索,看看是否有缺失值,统计分析等。

    从结果来看,没有缺失值。接下来看一下数据的统计分析结果:

    可以看到,企业的员工的平均年龄大约是37岁,中位数为36结构相对合理。员工的平均收入是6500美元左右,中位数是4900美元,企业员工50%的人收入在4900美元以下,中位数更能反应企业员工的收入。员工平均在职时间为7年,中位数为5年,说明企业员工流动可能偏高,并且有一部分为忠诚度非常高的老员工。为了更准确的看到离职状况,接下里看一下员工的离职率。

    在深入的分析各项要素与离职之间的关系之前,先分析一下当前员工的基本情况,如:员工的JobLevel分布,性别比例,工作的参与度等。员工的JobLevel可以使用漏斗图来显示,可以很直观的标示出每个Level的员工。

    关于离职的状况,还需要关注每个JobLevel的离职率,在这里计算一下Joblevel的离职率。水滴图可以很好的用来显示某个类别的占比,这里使用水滴图进行显示:

    从结果来看,JobLevel为1的员工流失率为26%,流失率最高。接下来看一下Gender,Age,Department,Education等项目与员工流失率的关系。

    在这一系列图表中,采用了流失员工在流失总员工中占比来比较数据,因为,离职员工样本和留在公司员工样本的不平衡性,导致没有办法直接进行数量的比较,因此使用占比来比较,这样会较少数据不均匀造成的影响。通过这一系列的图表可以看出,在任职超过五家公司的员工中流失率较高,并且经常Travel的员工流失率较高。可以进一步分析其他项目对流失的影响,留给读者自行验证。

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  • 华为员工标准岗位工资明细及分析华为员工对应的标准岗位工资13-C:5500,B:6500,A:750014-C:7500,B:9000,A:1050015-C:10500,B:12500,A:1450016-C:14500,B:17000,A:1950017-C:19500,B:22500,A...

    华为员工标准岗位工资明细及分析

    华为员工对应的标准岗位工资

    13-C

    5500

    B

    6500

    A

    7500

    14-C

    7500

    B

    9000

    A

    10500

    15-C

    10500

    B

    12500

    A

    14500

    16-C

    14500

    B

    17000

    A

    19500

    17-C

    19500

    B

    22500

    A

    25500

    18-C

    25500

    B

    29000

    A

    32500

    19-C

    32500

    B

    36500

    A

    40500

    20-C

    40500

    B

    44500

    A

    49500

    21-C

    49500

    B

    54500

    A

    59500

    22-C

    59500

    B

    :?

    A

    :?

    完全胜任的系数是

    1

    ,基本胜任的系数是

    0.9

    ,暂不胜任的系数是

    0.8

    地区差异系数:一级城市

    1

    ,二级城市

    0.9,**

    城市

    0.8

    其它的

    0.7

    15

    3-4w

    多期权。今年每股分红

    1

    块多。

    还有若干奖金、股票分红

    在华为,助理工程师的技术等级为

    13C-15B,

    普通工程师

    B

    的等级为

    15A--16A

    。普通工程

    A

    的等级为

    17C-17A

    高级工程师

    B

    的等级

    18B-19B

    高工

    A

    或技术专家

    19B--20A(

    为技术专家的技术等级和待遇等同于

    **

    部门主管,

    若高级专家最高可达到一级部门正职的技

    术等级

    21A-22B

    ),

    **

    部门主管

    19B

    A,

    二级部门主管

    20A

    ,一级部门主管

    21B,A--22B

    最高等级

    22A

    里所说的年收入也因人而异。如一个社招的

    18

    级的员工,他进入华为以后的前四年每年的

    收入最多

    35

    万。而一个土著

    18

    级,他的年收入最少百万。这个差距是股票和奖金造成的。

    18A

    来说,

    每个月要交

    5700

    左右的个人所得税,

    扣除个人所交保险什么的,

    2000

    吧,

    32500-7700=24800.

    一年的工资税后收入大概是

    30

    万。奖金和分红另计。

    如果工作八年以上,可以去应聘

    16A

    (大多给

    16B,

    但是工资会低于上述所贴,

    上述的工资

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空空如也

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员工结构分析