数据分析之初识公司考勤数据

前言

      公司网站上公布了一份六月份考勤汇总表,包含姓名、入职时间、迟到次数等信息。作为一名刚入职的新人难免对公司有种种好奇,所以就打开来看能不能通过数据分析有所收获。Rachel Thomas 在《如何转行成为一名数据科学家》一文中提到了成为数据科学家很重要的一点:分析你所拥有的任何数据。

      我相信对数据保持持续的好奇心、不断地分析与练习可以帮助我们在职业发展的道路上越走越远。

      为保护公司隐私,本文所有数据均做了修改和处理,非真实数据,仅分析思路可供大家参考哈~

性别比例

      不出所料,作为一家软件公司,我司性别比例严重倾斜,考勤的所有人中有超过八点五成的男性,剩余一点五成的女性中还有很多是人事、行政等职能部门的同事,对于信息技术部的单身汉来说实在是一个令人心碎的数据。

图1 男女比例

入职时长

      除了性别比例,我最感兴趣的是入职时长的分布情况,可以借此了解公司的发展与运营状况,项目经理的平均司龄大概是多少(需要努力多久才能升职、加薪、迎娶白富美)?几年的司龄才能拍着胸脯说是我司的老员工呢?我们一起来看看:


图2 在职时长分布

      统计发现,67%的同事入职时长不超过两年,对于成立了8年的公司来说有两种可能原因:一.每年都有大量的人离职,员工换了一拨又一拨;二.公司近两年业务扩张,大量招聘新新员工。通过对入职时长排序得到中位数为18个月,也即有一半人来公司的时长小于一年半时间,一半人超过一年半。入职超过一年半的同事就可以自豪地说自己是一名老员工啦。

      随后,我又悄悄统计了一下项目经理的平均入职时长,约36个月。

员工组成

      正式员工占比如何?每个月有多少人离职?平均每个员工会在公司奋斗多少年?

图3 员工组成

      从员工类别统计来看,有超过15%的非正式员工(试用员工+实习员工等),这也反映了近期我司新员工的增长势头。

      六月,我司月离职率为1.5%,若按此转换成年离职率则为1.5%*12=18%,由此也可以计算出平均每个员工在公司的生命周期为:1除以1.5%约等于67个月。(注:每个月的数据可能会有很大波动,这里只取了一个月的数据难免会有偏差,如果可能的话建议取近一年的数据。)也就是说每个员工平均会在我司奋斗5-6年时间,但是这里只是平均数,因为分布是不均匀的,多数人并不会达到这个年限。这里我用Excel做了一个模拟,假设公司有500名员工,每年的离职率为18%,那么这500名员工在15年内的人数变化如下:


图4 模拟数据

      可以看到,其实到第五年的时候刚开始的500人已经只剩下不到一半了。前几年离职最多,然后不断下降,离职率越高,曲线越陡峭。可以参考下图:


图5 员工人数变化走势

迟到比例

      每个月有多少人会迟到?拿全勤奖有多难?


图6 迟到次数分布

      从迟到统计来看,有345人在六月份没有迟到,占总人数的69%,148人迟到在1-3次,占总人数的30%,说明绝大部分同事都能够按照公司规章制度,准时上班打卡。

      在我司,没有迟到、请假、休假等情况的连续两个月就可以拿到公司发放的全勤奖啦,我们从概率的角度计算一下有多大把握能拿到全勤奖。为了排除干扰,在这里我只取正式员工的数据计算,从六月份的数据看,25%的人获得全勤的殊荣,假定每个月的全勤占比波动不大,那么拿到全勤奖的概率是:25%*25%=6.25%。全勤奖虽好,能拿的人却很少~

公司关键字

      我将所有人的名字(去掉姓)做一次统计,可以得到我司的字云图,出现频率越高,字体也就越大,我司名字前三甲分别是:辉、鹏、佳,如果你能一眼就找到自己的名字,那么恭喜你,你骨骼清奇,名字非常符合我司气质要求,We Want You!

图7 字云图

结语

      因为本次只分析了一个月的考勤数据,结论难免有些偏颇,如果能有更多数据,也会得到更丰富的信息和更有说服力的结论。欢迎大家一起讨论,谢谢啦~

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