我是如何来改这份人力资源数据报表的（二）

我们接上一期的案例修改，来继续修改人力资源数据报表。

页面一：店均用人

这页PPT描述的是各个城市各个店面的店均人数的表格，在这页PPT中没有用图表的形式进行数据的呈现，同时也为对重点进行标注，在数据分析的描述中，是以各类店为维度进行每个城市的店内人均的分析。所以我们在进行这个PPT的数据修改的时候，我们会以 A  B  C  D 四个类型的店为维度做店均人数的分析，修改后如下图：

进行修改后，我们可以很清晰的看到每个类型店铺的每个城市的人均人数对比，同时我们加入了平均值分析法，来判断哪些店铺低于平均值，这样我们就可以找到数据的差异值来进行分析。

页面二：店员职务

这页数据分析的目的是来分析每个城市的各个职级的店员的人员分布是否合理，所以在图的选择上我们会选择成分的堆积图，这个PPT里选择了是一个柱状的成分堆积，但是可以选择更好的条形图的成分堆积，因为条形图更加关注数据的对比，再加上辅助线就能更好的表达各个职级的人员的成分对比。我们修改如下;

对于这个数据分析如下：

•08年3月华南区导购级别以初级导购为主,高级导购比例偏低.店长级别主要集中在店助、初级店长，急需培养高级别的店铺管理人员。

•汕头、福州的实习导购比例偏高，不利于销售。

•南宁的初级导购比例远高于中级导购，要加强培养中级导购，提高服务水平，鼓励员工晋升中级。

•汕头整体级别偏低，要鼓励和培养员工晋级。

•南昌高级导购比例都大大高于其他地区，需要加以控制，否则会加大工资成本。

•广州职务体系不同于其他地区，此为转换后的职务。

页面三：人员工龄

这个页面主要是分析各个类型店面的人员平均工龄，然后再在以各个城市为维度来对各个城市的各类店铺的人员工龄做分析，所以在做分析维度的时候，我们以城市和店铺类型为维度，设计两个图表做来分析，如下图：

最后我们结合图表给与数据分析：

本季度工龄为0.8,与下半年员工平均工龄持平，较去年同期0.9略低。

08年3月在职人员中，海南与柳州的平均工龄为1.1年，老员工比较稳定。

福州的工龄最低，因为原收购公司员工工龄导致整体工龄低于其他地区。

厦门去年下半年在全区中工龄最长，由于流动率大，工龄有一定程度的降低。

整体来看，A类店铺的员工工龄还是略高于其他类型店铺。

页面四：人员学历