Оценка показателей эффективности сотрудников

Юрий Мацегора
Follow me

Юрий Мацегора

Business analyst at Smart-Metrika
Бизнес - аналитик, а также автор и редактор на сайте, если у Вас есть вопросы о содержании и материалах статей пишите мне:)
Юрий Мацегора
Follow me

Банальная жизненная ситуация - поступаете в ВУЗ и попадаете в рейтинг абитуриентов. Вы - один из лучших сотрудников месяца в McDonalds. Модный журнал выбрал 100500 критериев и опубликовал рейтинг самых привлекательных барышень. После матча в World of Tanks создается турнирная таблица, Вы - лучший танкист). Букмекерская контора составляет рейтинг спортсменов. Начальник отдела кадров думает кого уволить(. Нужное подчеркните. Все это - Т-рейтинг.

Решим эти задачи в стиле кайдзен с помощью Power BI.

Вступление

Вы - начальник. Принимаете решение: на основании KPI выдать премии рабам работникам! Критериев оценки 3:

  •  - сумма продаж за месяц
  •  - длина ног)
  •  - количество отработанных часов

Вопросы:

  •  - Какую значимость уделить каждому критерию?
  •  - Как суммировать показатели эффективности с разными единицами измерений: деньги, сантиметры, часы?

Что делать, если нужно учитывать качественный критерий: наличие или отсутствие высшего образования, наличие опыта работы, цвет кожи - если Вы рас...

Как в рейтинге учесть особенности сотрудников?

А если ...

Вы - абитуриент и от Ваших оценок, а что самое главное от оценок других, зависит: пойдете учится или строить дачи генералам. А может все куда сложней? Рейтинг доноров: кто должен получить почку?

Основная часть

 

Необходимая информация:

Стандартное отклонение - мера разброса данных. Без него ничего не получится, хорошо если Вы знаете что это.

Важно: чем больше стандартное отклонение критерия, тем больше значимость в T-рейтинге.

Пример: группа абитуриентов сдает 2 экзамена:

-По результатам первого: оценки сосредоточены возле среднего балла (разброс умеренный, стандартное отклонение не большое).

Вывод: экзамен простой, студенты справляются, экзамен получит меньшую значимость.

-По результатам второго: оценки разбросаны, большинство не стремиться к среднему значению (стандартное отклонение большое).

Вывод: экзамен сложный, а значит и более важный.

И не важно, что Вы поступаете на физико-математический, а экзамен по литературе. После понимания этого люди впадают в депрессию. Жизнь несправедлива.

Возможно это покажется слишком простым, но такой логикой руководствуются ВУЗы (и не только), поверьте, я знаю. Не поступил(

Формула расчета:

((i-тое значение - среднее значение)^2 /количество элементов)^(-1/2)

"Особенности расчета и визуализации стандартного отклонения в Power BI, а также правило 3-х отклонений - тема отдельного поста"

Среднее значение - будем использовать среднее арифметическое. В представлении не нуждается. Отдельно приводить формулу и давать пояснения нет смысла.

Нормирование данных или Z-распределение

Этот "бульдозер" подомнет под себя все данные. На его основе будет создаваться рейтинг. Вариантов применения нормализации данных много. Рейтинг - один из самых простых применений нормирования (нормализации/стандартизации - единого названия нет). Формула следующая:

z = (Значение i-того элемента - среднее значение)/стандартное отклонение

В Excel есть отдельная формула "Нормализация", в языке DAX в Power BI Desktop такой формулы нет, но мы её создадим.

У Z-распределения есть некоторые особенности:

  •  - после нормирования среднее значение будет всегда равняться 0
  •  - стандартное отклонений будет всегда равно 1

 

Эпилог

 

После нормализации значений можно создавать Т-рейтинг, формула простая:

z x 10 + 50 = значение в рейтинге

*Значения 10 и 50 - неизменные константы, откуда они появились в формуле увидим, когда будем делать расчеты.

Остается только сложить рейтинговые значения каждой переменной и получить агрегированную оценку.

Практическая реализация алгоритма в Power BI Desktop здесь

* * *

С помощью Т-рейтинга можно оценить эффективность сотрудников на основании как количественных, так и качественных данных. Формула, основа для алгоритма оценивания, в большинстве случаев дополняется весовыми значениями и адаптируется под конкретные нужды, но принцип остается неизменным.


**При подготовке статьи использовалась официальная документация и сопутствующие материалы по Power BI Desktop, а также наработки компании Smart-Metrika.