普通HR做半天的3种数据分析，学会这个，10分钟轻松搞定( 五 )_人力资源部门作为企业必不可少的部门之

一般此类事情领导第一时间会想到让HR处理，加上由于和个人体感不符，所以作为积极主动的HR一枚，王同学同后勤处要了食堂的5个工作日刷卡数据。利用数据来看看实际情况如何：

1、了解每日整体就餐人数，以及各食堂人员分流情况

通过FineBI 导入刷卡就餐数据，关联人事数据后发现就餐人里出现了已经几位离职的伙伴“去而复返” ，而且两位是已经离职5个月的人。这是出现了风控问题：首先立刻联系公司IT注销已发现的两人权限；再要求IT核实一年内离职人员权限是否均已失效；同时审核离职流程中权限注销节点是否出现BUG；至于离职人员刷卡消费产生的损失，交由后勤处理。

回到本次要看到的内容，数据显示每天会有约30%的在副职场工作的人员花费20分钟跑去主职场食堂就餐。从就餐人数看甲部门人员远小于乙部门。

2、反映排队的食堂，员工集中就餐时间

从热力图中的趋势线可发现副食堂就餐密集时间为11:28-11:48 ，甲部门就餐高峰为11：29-11：39 ，虽有重叠但甲部门人数较少且整体人员就餐时间分散，更改就餐时间影响意义不大。本次事件分析除了能为后勤管理决策提供一定参考意见，同时也发现了潜在的风控问题，发现漏洞及时止损。