Quick BI数据分析故事:人力资源监控分析

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
简介: 此系列为分析故事系列,以一个仪表板说明其背后的故事,以及如何利用Quick BI 解决问题实现业务价值。

背景
企业人员变化较快,年轻劳动力密集型员工为主。集团人力资源部需要整体监控整体的人员健康度状况,以及各个区域、BU下的人员状况,以此维护企业的人员健康度,保证企业的良性运转

解析
1.通过人员分布画像判断当前年龄结构、性别分布、全职与兼职、好坏雇员的 分布状况是否正常;尤其是好坏雇员的分布情况,如发现超过一定阈值,则会深入到区域和分组中分析。
2.一旦发现存在异常情况,就会依据对应查询条件去看区域分组下的状况,再深入到对应区域VP下的员工。
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解读
使用Quick BI的排行榜功能可以快速定位到核心重点问题。


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相关实践学习
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本体验通过多产品组合构建了游戏数据运营分析平台,提供全面的游戏运营指标分析功能,并有效的分析渠道效果。更加有效地掌握游戏运营状态,也可充分利用数据分析的结果改进产品体验,提高游戏收益。
Quick BI在业务数据分析中的实战应用
Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台,其简单易用的可视化操作和灵活高效的多维分析能力,让精细化数据洞察为商业决策保驾护航。为了帮助您更快的学习和上手产品,同时更好地感受QuickBI在业务数据分析实践中的高效价值,下面将以一个真实的数据分析案例为场景带您开启QuickBI产品之旅。场景:假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师,您的经理刚刚拿到8月份的月度运营分析数据,他发现近期企业运营状况不佳,8月份毛利额环比前几个月下滑较大,三季度存在达标风险。因此将这个任务交给了您,根据订单信息和流量渠道信息等相关数据,分析企业8月份毛利额下滑的关键要素,并将其分享给团队,以便指导相关业务部门采取决策和行动,提高企业整体毛利额。  
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