绩效管理中常用的高级数据分析方法

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绩效管理中常用的高级数据分析方法

绩效管理中常用的高级数据分析方法

2025-03-05 - 分类：答疑精选

来源 | 行走的帆

当我们有了员工绩效考核的数据，大多数人能够想到的都是描述类数据分析，比如比较各种类型的员工绩效差异，具体可以按照部门、职级、地域、司龄等划分员工类型。

除此之外，还有没有其他更高级的分析方法，比如通过建立数据模型来预测员工的绩效？本文将尝试介绍几种绩效管理中会用到的高级数据分析方法。

1. 相关性分析

相关性分析可用于探讨绩效指标与其他变量（如培训时长、工作经验、教育背景等）之间的关系。常见的方法有通过计算变量之间的相关系数强弱，管理者可以发现哪些因素可能对绩效产生显著影响。

比如，通过一组员工的绩效成绩和培训时长的数据可以利用Excel求相关系数的方法（=CORREL(B2:B11, C2:C11)得出相关系数为0.65，也就是绩效成绩与培训时长呈正相关。

这说明培训时长较长的员工通常绩效较好。基于这一发现，公司可以进一步加大培训投入，并设计更具针对性的培训课程。

2. 回归分析

回归分析可以深入探讨多个变量（自变量）对员工绩效（因变量）的影响程度，常用方法包括简单线性回归和多元回归分析。通过建立回归模型，管理者不仅可以判断变量之间的相关关系，还能量化各因素对绩效的具体影响。

比如：企业可以利用多元回归模型，以员工绩效得分为因变量，将工作年限、培训时长、岗位级别、学历等作为自变量进行分析。

通过Excel的多元回归分析，可以求出回归公式：绩效分数=47.89+1.74*工作年限+2.36*培训时长

该公式说明，工作年限和培训时长对绩效有显著正向影响，而培训时长（系数2.36）比工作年限（系数1.74）对最终的绩效结果有更大的影响力。

3. 聚类分析

聚类分析是机器学习中的一种无监督学习方法，用于将员工按照绩效、技能、行为特征等多维指标进行分组。通过聚类，企业可以识别出具有相似特征的员工群体，进而采取差异化管理策略，如制定个性化培训方案或差异化激励措施。

比如，根据下面一组员工的绩效数据，可以做聚类分析，最终将员工分组：

聚类分析用Excel无法完成，需要写Python代码完成，具体如下：

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport seaborn as sns
# 创建原始数据data = pd.DataFrame({    '目标达成率': [85, 92, 75, 60, 95, 78, 88, 55, 80, 90],    '工作效率': [78, 88, 65, 55, 92, 72, 85, 50, 76, 89],    '团队协作评分': [7.5, 8.2, 6.0, 5.5, 9.0, 7.0, 8.0, 5.0, 7.2, 8.5],    '创新能力评分': [6.8, 7.5, 5.2, 4.8, 8.5, 6.2, 7.8, 4.5, 6.5, 8.0],    '领导认可度': [80, 85, 70, 60, 90, 75, 82, 55, 78, 88]})
# 数据标准化scaler = StandardScaler()data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# 选择合适的K值（肘部法则）inertia = []K_range = range(1, 10)for k in K_range:    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42, n_init=10)    kmeans.fit(data_scaled)    inertia.append(kmeans.inertia_)
# 绘制肘部法则图plt.figure(figsize=(8, 5))plt.plot(K_range, inertia, marker='o', linestyle='-')plt.xlabel('聚类数 K')plt.ylabel('簇内误差平方和 (Inertia)')plt.title('肘部法则确定最佳 K 值')plt.show()
# 设定最佳 K 值进行聚类optimal_k = 3  kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42, n_init=10)data['Cluster'] = kmeans.fit_predict(data_scaled)
# 可视化聚类结果plt.figure(figsize=(8, 6))sns.scatterplot(x=data['目标达成率'], y=data['工作效率'], hue=data['Cluster'], palette='viridis', s=100)plt.xlabel('目标达成率 (%)')plt.ylabel('工作效率 (%)')plt.title('K-Means 聚类结果')plt.legend(title='Cluster')plt.show()
# 显示最终的聚类结果import ace_tools as toolstools.display_dataframe_to_user(name="聚类分析结果", dataframe=data)

运行上述代码得到以下结果：

以上结果的解读：

1、高绩效组（Cluster 0）：目标达成率、工作效率、团队协作、创新能力、领导认可度均为最高水平，未来可以给予更多的成长机会，如晋升、核心项目。

2、中绩效组（Cluster 2）：各项指标中等偏上水平，未来可设定更明确目标，鼓励他们向高绩效发展，同时提供机会帮助他们做更好的能力提升。

3、低绩效组（Cluster 1):分析他们低绩效的原因（能力不足、动力不足或工作适配度问题）,采取针对性的措施，如技能培训、调整岗位、加强考核，设定短期改善目标，如果长期低绩效则考虑淘汰或转岗。

4、预测分析与机器学习算法

利用机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）进行预测分析，可以基于历史数据建立模型，对员工未来的绩效进行预测。此类方法可以处理非线性关系和复杂数据结构，帮助企业提前识别潜在风险和机会。

比如，根据上述原始数据，我们可以构建一套基于随机森林的预测模型，利用历史绩效数据、培训记录、出勤情况等多维数据对员工未来绩效进行预测。模型识别出一些潜在的高风险员工。

具体的Python代码如下：

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error
# 构造数据，假设Next_Performance为目标变量data = {    'EmployeeID': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5', 'E6', 'E7', 'E8', 'E9', 'E10'],    'Past_Performance': [80, 75, 90, 65, 78, 85, 70, 82, 77, 88],    'Training_Hours': [15, 8, 20, 5, 12, 18, 10, 16, 9, 14],    'Attendance_Rate': [95, 85, 98, 80, 90, 96, 88, 93, 87, 97],    'Overtime_Hours': [5, 10, 3, 15, 8, 4, 9, 6, 11, 2],    'Next_Performance': [82, 68, 92, 60, 73, 88, 66, 85, 72, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
# 特征和目标变量features = ['Past_Performance', 'Training_Hours', 'Attendance_Rate', 'Overtime_Hours']X = df[features]y = df['Next_Performance']
# 将数据分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 建立随机森林回归模型rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)rf_model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测y_pred = rf_model.predict(X_test)
# 计算均方误差mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print("测试集预测值：", y_pred)print("均方误差：", mse)
# 对全体数据进行预测，便于识别高风险员工df['Predicted_Performance'] = rf_model.predict(X[features])# 设定预测绩效阈值为75，低于该值的视为高风险员工df['Risk_Level'] = df['Predicted_Performance'].apply(lambda x: 'High Risk' if x < 75 else 'Low Risk')
print("\n完整预测结果及风险分类：")print(df[['EmployeeID', 'Predicted_Performance', 'Risk_Level']])

代码运行结果：