Милота и Практичность
#dataviz #fuckup #live

Работаем над дашбордом, экспериментируем с визуализациями, хочется внести разнообразие в наш "пакет" HR-дашбордов.

Решили поэкспериментировать и выбрали для визуализации пузырьковую диаграмму: упростили ее, расположили все "кружки" равномерно вдоль оси Х, решили обыграть данные только размером пузырьков.

Во время пилота наш милый, очень талантливый и экспертный заказчик попросил заменить "пузырьки" на привычные "столбики", потому что подсознательно пытается найти закономерности в расположении пузырьков.

Вот так работают бессознательные паттерны восприятия.


Пузырьковая диаграмма - способ визуализации сразу 3х параметров. За 2 отвечает расположение по осям Х и Y, за третий - размер круга.
Второй вариант ее использования - просто расположить все круги на одной оси.

Только убедитесь, что ваши пользователи понимают вашу идею ;)

Обратная связь и общение с заказчиками бесценны!
А гистограмма, видимо, вечна)

Voluntary/Non-voluntary текучесть

2 основные причины увольнений: по инициативе сотрудника (voluntary) и по инициативе компании (non voluntary)

(В реальной жизни обычно их 3😊: всегда есть еще "технические увольнения", когда происходит
* перевод из одного ЮЛ в другое ЮЛ
* окончание срочного трудового договора
* переоформление со срочного договора на бессрочный
и т.п.)

По этим 2м параметрам и происходят замеры и контроль.

Делать это можно 2 основными способами:

1. % общей текучести +
распределение 100% текучести по долям на добровольные/ недобровольные

Этот вариант обычно используется, когда доля недобровольной текучести значительная (15-20%), есть много причин принудительных увольнений и есть задача работать над их сокращением.

2. % общей текучести +
% добровольной текучести

Этот способ обычно используется в случае когда доля недобровольной текучести минимальна, при этом в большинстве случаев это осознанные меры компании (сокращение, реорганизация и т.п.)

Почти одно и то же, но немного разные фокусы

"Точи топор"
или немного #проSOFTы

Во время обработки данных по запросу заказчика постоянны 2 вещи:

1. Многократные дополнения и уточнения от заказчика)

2. Новые параметры, признаки, статусы, которые нужно учесть

Посчитали количество принятых за 2021 год?
А теперь еще добавьте за 2020.
А теперь еще выделите из них стажеров.
А теперь еще уточните кто на удаленке, а кто в офисе.
и т.п.

На деле это значит, что вы сделали выгрузку или селект, а потом нужно сделать новую, а потом еще и еще.

Вот почему, перед тем как начать и потом, в процессе работы, очень важно "точить топор", т.е. думать и уточнять требования.

Работа аналитика - это не просто техническая обработка массива данных, это осмысленная работа с данными с использованием технических инструментов.

Поэтому чем больше деталей будет уточнено в начале работы, тем меньше итераций ответа на запрос получится.
А, на практике, часто это гораздо больше, чем 1 ;)

Но даже если получилось так, что вы переделываете 3й, 4й раз, не забывайте "точить топор")

#пятничное
#DataArt

"Осень"
(Excel. График с маркерами) :)

Датасет ровно тот же, что был тут, но как по-разному смотрится, правда?)

Хороших всем выходных!🙌

Нелинейные процессы
#для_опытных_аналитиков
#посмотреть_на_выходных

По дороге на работу посмотрела одно из выступлений с конференции Matemarketing 2020 года.
(выложенно в свободный доступ)
https://youtu.be/A9TIOFrEwN4

Очень рекомендую, не пожалеете.

(Дальше немного спойлер :)

Мы привыкли к оценке эффективности процесса по анализу действий через воронку.

Но никто никогда не идет по процессу линейно.
Поэтому и анализировать процесс исходя из постулата последовательности не достаточно эффективно.

Например,
работа над вакансией никогда не бывает строго по шагам воронки, всегда будет что-то особенное:
* кандидату откажут, потом вернутся к его рассмотрению, т.к. "лучше все равно нет"
* посмотрят 10 кандидатов, а потом решат "заморозить" вакансию

Или в обучении:
*сотрудник подаст заявку на обучение, ему найдут подходящее, а он перейдет в другую команду и теперь его интересует что-то другое
*сотрудник начнет смотреть онлайн курс, но его отвлекут на срочную задачу, и он оставит обучение "до лучших времен"

В общем, вероятность того, что что-то пойдет не по плану есть и довольно большая.

Как это оцифровать?
Смотрите по ссылке)☝️

Это только 1 из примеров когда аналитика поведения клиентов, подсказывает решения для HR-аналитики.

На конференции Matemarketing всегда много таких кейсов. И организация у них всегда отличная.

Кстати, Matemarketing-2021
пройдет 17-19 ноября.

Рекомендую.

CAGR

Осень - период подготовки бюджета и один из тех периодов, когда HR-аналитики и коллеги из C&B смотрят шире, чем обычно в течение года: на рынок и годовые тренды.
И показатели в это время нужны более стратегические, "верхнеуровневые".

Например, использование CAGR (Compound annual growth rate) — коэффициента совокупного среднегодового темпа роста.

Этот показатель часто используется в инвестиционной сфере.

Давайте рассмотрим чем он может быть полезен для HR?
(кроме того, чтобы рассчитать общую сумму выплат по ипотеке ;)

Далее читать тут

#dataviz
#для_начинающих

По мотивам поста с листьями мне задали вопрос
"Как сделать это в excel"?

Инструкция как сделать 2 графика в видео
🧭 Время просмотра 4 минуты.

А "картинки" можно рисовать аналогично, используя вместо маркера сохраненную заранее пиктограмму в .jpg

Диаграмма sankey
#dataviz

Не прошло и N лет как я смогла к месту применить диаграмму sankey в корпоративном дашборде :)

Визуализировали изменения организационной структуры, а именно перемещений позиций между отделами и департаментами.

Можно смотреть:
* когда
* откуда
* куда
* какое количество
* какие именно
позиции перемещались

Получилось симпатично и, на первый взгляд, это больше fun, чем рабочий инструмент, потому что в обычной жизни такие перемещения не случаются часто и нет потребности постоянно их отслеживать.
А если нет потребности, то и дашборд не очень то и нужен)

Дашборды не должны быть одноразовые.

Они должны быть:
а) востребованы
б) востребованы постоянно

UPD по окончании рабочего дня - кажется этот дашборд может стать вполне практичным инструментом ;)
Очень помог при подготовке отчетности за месяц)

UPD через несколько дней:
еще несколько раз обращались к дашику за поиском пропащих позиций)

#dataviz

Про удобство восприятия,
или как НЕ надо делать

В нашей культуре мы читаем слева - направо и сверху - вниз, соответственно, также мы смотрим на диаграммы и подписи данных к ним.

Поэтому будет хорошим тоном сохранять последовательность и делать ее одинаковой между элементами диаграммы (слева - направо) и подписями в легенде (сверху - вниз)

А делать так как на моей картинке - не нужно)

Почему?

Такое расположение:

Затрудняет восприятие
==》
Дает дополнительную бесполезную нагрузку на мозг
==》
Вызывает негатив (возможно неосознанный)
==》
Переносит этот негатив на всю работу (в здравом уме никто же не признается, что его бесят подписи в легенде, правда?)

#hr_дашборд

Почему то принято считать, что дашборды - это обычно много данных и сложных метрик.

Дашборд можно сделать даже с самыми простыми, базовыми метриками.

Главное, чтобы в этом был смысл и чтобы это не оставалось красивой картинкой.

Вот пример, на котором только те метрики, с которых обычно начинается любой анализ в большинстве компаний, даже если там еще нет hr-аналитики:

* Численность
* Укомплектованность
* Приемы и Увольнения

Здесь реализованы, как минимум, 2 важные идеи:

1. Показатели связаны между собой и объединены общей темой "движение персонала"
2. Каждая соседняя диаграмма дополняет и развивает предыдущую.

Как это читать? 👇

(продолжение предыдущего поста ☝️)

1. ↖️ На первой диаграмме видны основные метрики - общая численность и общая укомплектованность.

2. ↗️ На диаграмме справа видно состав численности, из чего видно, что укомплектованность сотрудников, уоторые вносят вклад в производительность несколько ниже, за счет наличия стажеров и отсутствующих по разным причинам.

3. ↙️ Смотрим на укомплектованность по уровню должности, т.к. "среднняя t по больнице" может быть в норме, но при этом не хватать руководителей, чье отсуствие может быть критично. Или наоборот)

4. ↘️ смотрим как наймы и увольнения поддерживают или не поддерживают ситуацию с укомплектованностью

Это база
Дальше будет здОрово углубляться в показатели и более внимательно смотреть на:
* причины отсутствий
* причины увольнений
* статистику по приемам и работе с кандидатами
и много чего еще

Но надо с чего то начинать!)

Резервы на оплату отпусков

Спасибо Ольге за вопрос в группе!

Сотрудникам важно и нужно ходить в отпуска.

Как можно анализировать результаты этого процесса?
(Полный текст статьи здесь)

1. Общие остатки в деньгах.
Это больше нужно финансам)

2. Общие остатки в днях.
Это нужно HR, чтобы начать разбираться с тем как эти дни сократить.

3. Остатки в днях, средние на 1 человека, факт за месяц и в динамике

Полезно, чтобы посмотреть на тренд и оценить из-за чего растет общее количество дней?

Также по этому показателю можно:
* определить целевой показатель
* составить план снижения резервов
* посмотреть на "чемпионов" с max остатками

Это полезно делать не только по компании в целом, но и для каждого филиала/ подразделения в отдельности.

4. Динамика исполнения графиков отпусков.

С таким, комплексным анализом, где есть и планирование, и учет факта, ваш процесс использования сотрудниками отпусков будет прозрачным и управляемым, компания более прибыльной, а сотрудники отдохнувшими :)

#Метрики diversity&inclusion

Изучение годовых отчетов конкурентов натолкнули меня на размышления, с которыми, откровенно говоря, пока не знаю что делать

Сейчас каждая компания с публичным годовым отчетом стремится показать данные по "diversity".

Что там есть на эту тему читать здесь

По сути, это скорее "соц-дем" портрет сотрудников, а не осознанное управление разнообразием в командах.
+ (на мой взгляд) какая то профанация.
Вот пара таких бесполезных (на мой взгляд) примеров
* про обученность
* про текучесть

А по настоящему важные с социальной точки зрения, метрики, к сожалению, являются "обязательством" кадровых админов.

Я имею ввиду доли от ССЧ работающих:
* инвалидов
* несовершеннолетних
* детей-сирот

На сайте профильного ведомства вместо статистики по этому поводу, инфо про количество проверок, штрафов и прочая... не очень полезная информация.

В общем, очень не хватает в hr аналитики по настоящему diversity.
Если кто-то встречал хоть какие-то примеры - присылайте, будем собирать по крупицам!

План-фактный и/или план-факторный анализ

Применяются, чтобы провести анализ выполнения показателя, т.е.
1. оценить факт относительно плана
2. разобраться с влиянием на результат ряда факторов / драйверов

Когда это применимо в HR?

Самый распространенный пример это исполнение бюджета на фонд оплаты труда в конце года.

ФОТ раскладывается на составляющие по статьям, которые приняты в компании.
Уровень детализации может быть разный.

Пример 1:
Это могут быть очень верхнеуровневые показатели:
* численность
* % повышения зп в начале года
* % повышений зп в течение года
* резервы на отпуска
* выплаты при увольнении

Пример 2:
А для ФОТ персонала розничной компании могут быть такие:
* средняя ставка менеджеров
* средняя ставка линейного персонала
* премиальный фонд менеджеров
* премиальный фонд линейного персонала
* доп. затраты (напр., премии за работу на ЧМ по футболу или в НГ праздники или другие сложные времена)
* производительность

А дальше дело за малым - изучить причины отклонений по каждому фактору)

Лепестковая диаграмма
(или "паутинка", "звезда")

Не очень распространенный вид диаграммы, но есть случаи, когда она максимально полезна и наглядна.

Хорошо подходит для тех случаев когда нужно оценить кого-то или что-то по парам или сразу по нескольким параметрам

Например:
обратная связь после прохождения обучения.

Если собрать все данные из листов обратной связи по всем курсам за определенный период и построить такую диаграмму по средним значениям, то можно оценить результат, представив данные в виде "паутинки".

Т.к. в случае с картинки 👆 оценки были не ниже «3», то для наглядности взяли шкалу от «3» до «5».
На примере очевидно, что по всем курсам оценки более-менее равные, а по одному курсу оценки явно ниже чем по всем остальным. Поэтому можно сделать вывод о том на какой курс нужно обратить внимание в первую очередь.

Что еще можно показывать через лепестковую диаграмму в HR?
Сравнение сотрудников по компетенциями, сравнение тренеров по ОС с тренингов...
Знаете что-то еще?
Пишите!