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三种经常出现的数据可视化图表
数据可视化是一种直观、明晰地展现数据的模式。
在数据剖析和决策环节中，经常须要经常使用各种图表来展现数据。
本文将引见三种经常出现的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。
📊条形图条形图是一种用一条条的柱子来示意不同数量的图表。
它的好处在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。
📈折线图折线图是一种以线条的坎坷来展现数据的增减变动的图表。
与条形图相比，折线图不只展现了数量的大小，还提醒了事物在不同期间的开展变动。
它的好处在于，既可以看到数量的多少，也能观察到数量的增减变动。
🍕扇形图扇形图是一种以整个圆示意总量，而圆内的各个扇形则代表各局部所占的比例的图表。
这种图表的好处在于，可以明晰地展现出各局部与总量之间的相关。
在EXCEL做一团体力资源剖析饼图
针对每一种剖析做一个便捷的人数统计数据表，而后以该数据表位数据源做图表即可图表类型选为饼图
如何经过数据图表展现人力资源实力
HR在每个公司都起着关键作用，他们的上班触及人才招聘、员工相关、员工培训、薪酬绩效等等，而这些模块中的每个环节又都会发生少量的数据。
如何高效应用这些数据优化上班流程？
如何生成便捷易懂的报告让指导了如指掌？
这是HR们最关心的两个疑问。
传统报告流程之殇
数据统计耗时长
以招聘数据为例：简历收取量、初筛量、进入面试人员数量、邀约量、实践到场初试量、复试量、背调经适量、offer发放量 、入职量等一系列数据，会构成一个招聘数据漏斗，协助HR观察每个环节的数据散失。
另外按职位、按渠道对这些数据启动汇总，可以发现目前市场上该职位人才招聘的难易水平以及不同招聘渠道的品质。
在传统的Excel解决环节中，要满足上述需求，往往须要建设多个sheet对这些数据做关联。
每次对这些表依据不同维度启动统计，都要消耗HR 2-3个小时的期间。
数据统计运算冗杂
以简历投递量为例，上表例子中，我司HR对每个职位每天的投递量启动了汇总，然而假构想对每个月每个职位在各渠道的简历投递量启动统计观察，在Excel中的操作步骤是如何的呢？
首先在原有表格上新拔出一行，或许在其余上班区域，按期间按渠道对投递量启动汇总，获取汇总数据之后，再依据这些数据生成对应的图表。
这个环节繁琐、废时且极易出错。
主动报告，可裁减性差
以往HR给相关担任人提供报告，一切的“套路”都是既定的。
这还仅仅只是一个小需求，并且我司作为守业公司，数据量相对没那么大。
然而假设是在一个成熟的大公司，指导的每一个新增需求都会是HR的噩梦。
如何应用DataHunter优化上班效率？
智能统计，轻易拖拽生成图表
无论哪种维度的统计，只有将对应的维度字段拖入到维度区，选用适合的图表类型即可。
传统流程中的数据挑选、选用、统计、生成图表的环节，都被一步实现了。
探求式剖析，应答多种需求
在DataHunter中，将完整的原始数据上行，并生成对应图表，后续就可对这些图表启动下钻以满足不同维度的检查需求。
假构想在基础上检查某个渠道入职人员都去了哪些部门，只有右键相应的柱子，选用部门，就可显示。
自定义看板，逾越传统报告
HR可以依据自己的需求，生成多个图表，并将其组分解一个看板。
依据罕用目的生成的一个入离任人员状况剖析看板，外面触及：每月人才入职状况、各招聘渠道人才入职状况、入职人才部门归属状况等。
经过这个看板，便可以对公司内的人才流动状况了如指掌。
