人员变动数据分析图怎么做

人员变动数据分析图可以通过FineBI工具轻松实现，步骤包括数据收集、数据清洗、数据建模、图表选择与制作。FineBI是一款强大的商业智能工具，可以帮助企业快速进行数据分析和可视化。通过FineBI，你可以从多个数据源收集数据，并进行数据清洗和预处理。接下来，通过数据建模，你可以定义人员变动的关键指标，如入职率、离职率等。最后，通过FineBI的图表功能，你可以选择合适的图表类型，如折线图、柱状图等，来展示人员变动的趋势和规律。使用FineBI制作人员变动数据分析图，不仅可以直观地展示数据，还能帮助管理者做出数据驱动的决策。

一、数据收集

数据收集是人员变动数据分析的基础环节。要制作人员变动数据分析图，首先需要收集相关数据。这些数据通常包括员工的入职时间、离职时间、部门、职位等信息。可以从企业的人力资源管理系统中导出这些数据，或者通过其他数据源（如Excel文件、数据库等）进行收集。FineBI支持多种数据源的接入，使得数据收集变得更加便捷和高效。

在数据收集过程中，确保数据的完整性和准确性非常重要。缺失或错误的数据会影响分析结果的可靠性。FineBI提供了强大的数据预处理功能，可以帮助用户对数据进行清洗和修正。例如，FineBI可以自动识别并填补缺失数据，或者通过设定规则来纠正数据中的错误。

二、数据清洗

数据清洗是数据分析中不可或缺的环节。收集到的数据可能存在缺失值、重复值、异常值等问题，这些问题会影响分析的准确性和可靠性。通过FineBI的数据清洗功能，可以高效地处理这些问题。

首先，可以使用FineBI的缺失值处理功能，对数据中的缺失值进行填补或删除。FineBI支持多种填补方法，如均值填补、插值填补等，用户可以根据具体情况选择合适的方法。此外，FineBI还支持对重复数据的自动识别和删除，确保数据的唯一性和准确性。

其次，可以使用FineBI的异常值检测功能，对数据中的异常值进行识别和处理。异常值是指与其他数据点显著不同的数据点，通常是由于数据录入错误或其他原因导致的。通过FineBI的异常值检测功能，可以快速识别并处理这些异常值，确保数据的质量。

三、数据建模

数据建模是将数据转化为有价值信息的关键步骤。在人员变动数据分析中，可以通过数据建模来定义和计算关键指标，如入职率、离职率、员工流动率等。FineBI提供了丰富的数据建模功能，用户可以根据具体需求，灵活地定义和计算各种指标。

例如，可以通过FineBI的计算字段功能，计算员工的入职率和离职率。入职率可以定义为某一时间段内新入职员工数占总员工数的比例，离职率则为某一时间段内离职员工数占总员工数的比例。通过这些关键指标，可以直观地反映人员变动的情况。

此外，还可以通过FineBI的关联分析功能，探索人员变动与其他因素之间的关系。例如，可以分析员工的离职率与部门、职位、工作年限等因素之间的关系，找出影响员工离职的关键因素。通过这些分析，可以为企业的人力资源管理提供有价值的参考。

四、图表选择与制作

图表选择与制作是数据分析的最后一步。通过适当的图表，可以直观地展示人员变动的趋势和规律，帮助管理者更好地理解和分析数据。FineBI提供了多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，用户可以根据具体需求选择合适的图表类型。

例如，可以使用折线图展示员工的入职率和离职率随时间的变化趋势。折线图可以清晰地展示数据的变化趋势，帮助管理者及时发现异常情况。还可以使用柱状图展示各部门或职位的离职率，直观地比较不同部门或职位的离职情况。

在制作图表时，还可以通过FineBI的丰富图表样式和设置功能，定制图表的样式和外观。例如，可以通过设置图表的颜色、字体、标注等，使图表更加美观和易读。此外，还可以通过添加交互功能，如筛选、钻取等，使图表更加灵活和互动，提升用户的分析体验。

五、数据展示与分享

数据展示与分享是数据分析的最后一个环节。通过FineBI，用户可以将制作好的人员变动数据分析图展示和分享给相关人员。FineBI提供了多种数据展示和分享方式，用户可以根据具体需求选择合适的方式。

首先，可以通过FineBI的仪表盘功能，将多个图表和指标整合到一个仪表盘中，进行综合展示。仪表盘可以直观地展示人员变动的全貌，帮助管理者全面了解和分析数据。此外，FineBI还支持自定义仪表盘的布局和样式，使数据展示更加美观和易读。

其次，可以通过FineBI的分享功能，将仪表盘和图表分享给相关人员。FineBI支持多种分享方式，如邮件分享、链接分享等，用户可以根据具体需求选择合适的分享方式。此外，FineBI还支持权限管理，可以控制不同人员的查看和操作权限，确保数据的安全和隐私。

六、数据分析与决策支持

数据分析与决策支持是数据分析的最终目的。通过FineBI制作的人员变动数据分析图，可以帮助管理者深入分析数据，发现潜在问题和规律，做出科学的决策。

例如，通过分析员工的离职率，可以发现哪些部门或职位的离职率较高，找出影响员工离职的关键因素。通过这些分析，可以为企业的人力资源管理提供有价值的参考，帮助企业制定合理的招聘和留人策略，提升员工满意度和工作效率。

此外，通过分析员工的入职率，可以发现哪些招聘渠道或招聘策略效果较好，优化招聘流程和策略，提升招聘效率和质量。还可以通过分析员工的流动率，评估企业的人力资源管理效果，发现潜在问题和改进空间。

FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r;

相关问答FAQs：

如何制作人员变动数据分析图？

制作人员变动数据分析图是一个多步骤的过程，涉及数据收集、清洗、分析以及可视化等多个环节。以下是详细的步骤和方法，帮助你制作出高质量的人员变动数据分析图。

1. 数据收集

在制作分析图之前，首先需要收集相关的人员变动数据。这些数据可以来自于人力资源管理系统、招聘管理软件或员工考勤系统等。确保收集的数据包括以下内容：

• 员工ID
• 员工姓名
• 入职时间
• 离职时间
• 部门
• 职位
• 性别
• 年龄
• 教育背景
• 变动类型（如入职、离职、调岗等）

数据的准确性和完整性是分析的基础，因此在收集数据时要特别注意。

2. 数据清洗

在数据收集完成后，接下来要进行数据清洗。这一过程包括：

• 删除重复数据：检查是否有相同的员工记录，确保每个员工的数据唯一性。
• 处理缺失值：对于缺失的入职时间、离职时间等重要字段，考虑用适当的方法填补或删除这些数据。
• 格式化数据：确保日期格式统一，部门和职位的名称一致，避免因格式不统一导致的分析误差。

清洗后的数据将为后续分析提供更为可靠的基础。

3. 数据分析

数据清洗完成后，可以进行数据分析。以下是一些常见的分析方法：

• 人员流动率计算：通过公式计算人员流动率，流动率 = （离职人数 / 平均人数）× 100%。这可以帮助识别企业人员流动的趋势。
• 部门分析：对不同部门的人员变动情况进行分析，看看哪些部门的流动率较高，是否存在管理问题。
• 时间趋势分析：分析不同时间段（如月、季、年）的人员变动情况，以识别季节性趋势或特定事件影响。
• 员工特征分析：分析不同性别、年龄、教育背景等特征的员工离职情况，找出离职的主要影响因素。

4. 数据可视化

数据分析完成后，下一步是将分析结果进行可视化，使其更容易理解和传达。可视化可以采取多种形式：

• 折线图：用于展示时间趋势，如每月的入职和离职人数变化。
• 柱状图：适合比较不同部门的人员流动情况。
• 饼图：用于展示离职员工的性别或年龄分布，提供直观的信息。
• 热力图：展示不同时间段和部门的人员变动情况，帮助识别高峰期。

使用专业的可视化工具（如Tableau、Power BI、Excel等）可以更方便地创建美观且信息丰富的图表。

5. 数据解读与应用

制作好人员变动数据分析图后，接下来要对图表进行解读。通过对数据的深入分析，可以得出一些有价值的结论，例如：

• 如果某个部门的流动率明显高于其他部门，可能需要对该部门的管理方式进行评估。
• 如果发现离职的主要原因是薪资问题，企业可能需要重新考虑薪酬体系。
• 若某一时期内入职人数激增，但离职人数也显著增加，可能需要检视招聘和培训流程。

这些结论能够为企业的人力资源管理提供重要的决策依据，帮助企业优化人员配置，提高员工的留存率。

6. 定期更新与监控

人员变动数据分析图的制作并不是一次性的工作，而是一个需要定期更新的过程。随着企业的发展，人员流动情况也会不断变化。因此，定期收集和分析数据，更新可视化图表，可以帮助企业保持对人员变动的敏感度，及时调整管理策略。

7. 结论

制作人员变动数据分析图是一个系统的过程，涉及数据收集、清洗、分析和可视化等多个环节。通过合理的分析和有效的可视化，企业能够更好地理解人员流动的情况，从而制定出更有效的人力资源管理策略，提升员工的工作满意度和留存率。