¿Qué análisis se puede hacer en los datos de asistencia de los empleados?

Un montón de cosas … Espero que no todos los RR. HH. Estén mirando esta respuesta 🙂

1. Puede averiguar si hay una tendencia en el despegue de sus empleados y si existe un patrón, puede darse cuenta de que su licencia fue genuina o que están faroleando.

2. Si un empleado está en el cargo regularmente desde enero a octubre, puede darse cuenta de que podría tomarse una licencia durante el fin de año, ya que algunas de sus licencias pueden expirar el próximo año (varía de una compañía a otra)

3. También puede averiguar qué empleados toman las vacaciones los lunes o viernes y se extiende los fines de semana dando excusas tontas

4. Además, si usted es un gerente, puede darse cuenta de que su reportero se está coordinando entre sí y cuándo se irá el individuo.

5. Por último, utilizando todo lo anterior, puede predecir cuándo un empleado en particular se irá de vacaciones y cómo puede planificar mejor con sus recursos existentes.

La asistencia, como todos sabemos, es una herramienta importante que se implementa en vastas esferas de asuntos corporativos, instituciones educativas, etc.

El uso más básico es definitivamente el cálculo exacto de días hábiles (u horas) a niveles individuales. Sin embargo, este no es el único propósito.

Un hombre común puede no ser capaz de visualizar las diversas aplicaciones de contabilidad de la asistencia. La asistencia ayuda a dividir efectivamente las cargas de trabajo, estimar las capacidades de manejo de carga de los empleados, verificar la validez o la elegibilidad para aparecer en los exámenes, etc.

Hay algunas otras cosas importantes que a veces son indispensables por razones de seguridad, por ejemplo, durante una investigación o una investigación penal. Esto también verifica actividades sin escrúpulos, mentalidades magras en el trabajo y ayuda en la mejora general del lugar de trabajo o institución.

Realmente depende de qué tipo de información le gustaría saber. A continuación podría haber algunas de las ideas. También depende de la cantidad de información detallada que tenga a mano.

Si tiene información deslizante de cada movimiento de entrada y salida del empleado, puede analizar en mayor medida a continuación algunos de los análisis.

  1. Cuántos días el empleado está presente físicamente en la oficina y cuántas horas. Esto puede correlacionarse con las hojas que está aplicando un empleado y el tipo de hojas. Son esas hojas enfermas, hojas de privilegio, etc.
  1. Si hay más bajas por enfermedad, podría haber algo mal con la salud general de los empleados y es importante comprender y proporcionar la ayuda necesaria.
  2. Si hay demasiadas hojas de privilegio, podría haber múltiples escenarios
  1. Permiso genuino debido a alguna necesidad familiar
  2. El empleado no está interesado y puede estar buscando otros trabajos
  • Si la asistencia física no es un problema, pero la presencia en el escritorio es muy escasa (demasiados desplazamientos y entradas en un día), entonces podría haber posibilidades de que
    1. El empleado no está motivado para trabajar.
    2. Demasiado estrés en el lugar de trabajo
    3. No es un trabajo desafiante
    4. Ningún trabajo o empleado en el banco
    5. ¿Hay algún patrón en otros empleados que lo acompañen y salgan juntos al mismo tiempo?
  • Si el trabajo del empleado está relacionado con los viajes, podría aparecer como un valor atípico en términos de asistencia si se tiene en cuenta el deslizamiento físico de la información.
  • ¿Hay un patrón en un equipo específico con la mayoría de los empleados de un equipo tomando tiempo libre? ¿Podría haber problemas basados ​​en el equipo?
  • Los escenarios pueden ser muchos según la información que se quiera ver.

    Sin embargo, antes de sacar conclusiones acerca de algunos datos, es obligatorio mantener una discusión abierta con el empleado en un entorno confiable. A veces podría haber más de lo que parece. 🙂

    Puede verificar los datos de asistencia para ver el número de licencias por enfermedad / remuneradas, etc. y las fechas exactas de los mismos. A partir de estos datos, puede estimar la asistencia futura de un empleado en particular. Además, si hay algún trabajo que requiera un manejo urgente, puede administrar los recursos o pedirles a sus clientes por unos días más mientras comienzan su trabajo. Esto puede darle tiempo adicional y una buena satisfacción del cliente / cliente.

    More Interesting

    ¿Por qué hay muchos módulos en el ecosistema hadoop en lugar de un solo módulo?

    ¿Cuáles son los usos de la estructura de datos de árbol?

    ¿Qué puedo seguir en el dominio de la ciencia de datos? Tengo conocimiento en el programa R.

    ¿Cómo usan las grandes organizaciones los grandes datos?

    ¿Cómo pasar de Data Science a Big Data? ¿Alguien puede darme un cronograma gradual para aprender Big Data?

    ¿Qué libro recomienda para aprender sobre todas las habilidades matemáticas que se necesitan para la ciencia de datos para alguien que esté familiarizado con las estadísticas básicas y las matemáticas?

    ¿Cuál es su viaje completo de aprendizaje / aplicación en Machine Learning / Data Science / NLP?

    ¿Cómo se relacionan el big data, el análisis de datos y la ciencia de datos con los temas de probabilidad y estadística?

    ¿Cómo es ser un científico de datos en Microsoft?

    ¿Cuál es el equilibrio entre técnica e intuición para un científico de datos exitoso?

    No soy muy bueno con las matemáticas y las estadísticas, pero soy un programador decente. Quiero ser muy bueno con el aprendizaje automático / aprendizaje profundo. ¿Dónde debo comenzar y cómo puedo continuar?

    ¿Cómo puede ayudar el big data a construir una carrera financiera?

    Cómo obtener una lista de todos los bootcamps de ciencia de datos que se ejecutan en los EE. UU.

    Por ejemplo, en el caso en que mi distribución de probabilidad previa del parámetro se base en una muestra grande (vs pequeña), y mis datos actuales son pequeños, ¿cómo toma en cuenta el tamaño de muestra la inferencia bayesiana?

    ¿Cuáles son los buenos hitos para el aprendizaje de big data?