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Peakon
최종 업데이트: 2025-06-27
개념: 과거 데이터

개념: 과거 데이터

과거 데이터는 대시보드에 남아 있지만, 새로운 설문조사가 시작됨에 따라 회사의 데이터 가시성 설정에 따라 더 이상 현재 누적 점수에 포함되지 않을 수 있습니다.
이전 설문조사 라운드로 전환하거나 현재 점수를 이전 라운드의 점수와 비교할 수 있습니다. 점수 집계 설정은 과거 데이터에 적용되지만, 표시 기간은 다른 시점부터 시작됩니다.
관리자는 또한 특정 설문 조사 라운드에 대한 직원 점수와 의견을 포함한 과거 설문 조사 데이터를 삭제할 수 있습니다. 방문하다 과거 조사 데이터 삭제단계를 위해.
방법
설명
고려 사항
이전 라운드 보기
대시보드에 여러 설문 조사 라운드가 포함된 경우 대시보드를 이전 라운드로 전환할 수 있습니다.
  1. 컨텍스트 전환기를 엽니다.
  2. 설정을
    확장하고
    이전 라운드 보기를
    선택합니다.
  3. 설문조사 라운드를 선택하세요.
이전 라운드 보기
기능은 다음 기능과 페이지를 지원하지 않습니다.
  • 집중 분야와 강점.
  • 세그먼트에 초점을 맞춥니다.
  • 공유 대시보드.
  • 큐레이션된 통찰력.
  • 행동 계획.
  • 섹션을 개선하세요.
  • 관리 섹션.
  • 파워포인트 내보내기.
  • 충격적인 특징.
같은 주에 여러 개의 설문 조사 라운드가 종료되는 경우, 이전 라운드 선택기는 해당 주의 가장 최신 라운드를 표시합니다. 선택된 라운드에는 선택된 라운드의 종료일까지의 집계된 데이터가 포함되어 있습니다. 이 맥락에서 일주일은 월요일부터 일요일까지입니다.
선택된 라운드가 다른 설문 조사 라운드와 어느 정도 겹치는 경우, 다른 설문 조사의 소프트 클로즈 날짜가 선택된 라운드의 소프트 클로즈 날짜 이후이면 다른 설문 조사의 데이터는 선택된 라운드에 기여하지 않습니다. 예: 특정 사업부에서 특정 설문 조사가 진행된 후 며칠 만에 마감된 경우, 회사 맥락에서 설문 조사별로 필터링합니다.
각 질문 세트에 대한 히트맵 분석에서
라운드 종료
드롭다운 메뉴에서 선택한 질문 세트가 설문 조사 라운드에 포함되었는지 여부를 확인할 수 있는 정보를 볼 수 있습니다.
라운드 종료일
에는 선택한 질문 세트가 포함되지 않은 이전 설문 조사 라운드를 선택한 경우에도 볼 수 있습니다.
시간 경과에 따른 점수 그래프
대시보드에 여러 설문 조사 라운드가 포함된 경우
시간 경과에 따른 점수
그래프를 확장하여 다음을 표시할 수 있습니다.
  • 집계된 점수.
  • 기준.
  • NPS 분포.
벤치마크는 Peakon이 벤치마킹 데이터를 업데이트하는 시점을 기준으로 분기별로 표시됩니다.
그래프에는 현재 보고 있는 질문 세트의 질문이 포함된 설문 조사 라운드만 표시됩니다.
역사적 조사 라운드와의 비교
하위 세그먼트에 대한 점수 비교를 표시하도록 히트맵을 설정할 수 있습니다.
  1. 분석
    히트맵
    으로 이동하세요.
  2. 보기를
    클릭한 다음
    차이를 클릭하여 반올림합니다
    .
  3. 비교할 설문 조사를 선택하세요.
세그먼트에 대한 점수 비교가 불가능한 경우, 다음과 같은 이유가 있을 수 있습니다.
  • 선택한 시점에는 세그먼트가 대시보드에 포함되지 않았습니다.
  • 해당 세그먼트에는 선택한 시점에 기밀 충돌이 발생했습니다.

데이터 삭제

관리자는 직원 점수와 의견을 포함하여 특정 직원 및 특정 설문조사에 대한 과거 설문조사 데이터를 영구적으로 삭제할 수 있습니다. 한 번 이상의 설문 조사 라운드와 여러 직원에 대한 데이터를 한 번에 삭제할 수 있습니다. 단계를 보려면 방문하세요. 과거 조사 데이터 삭제.
이전 데이터를 삭제한 후 대시보드에 변경 사항이 반영될 때까지 약간의 시간이 걸립니다. 대량의 데이터를 삭제하면 초점 영역이 처음에는 잘못 표시될 수 있으며 다시 계산해야 할 수도 있습니다. 특히 많은 양의 데이터가 제거되는 경우 점수가 변경될 가능성이 높지만 사소한 삭제(예: 데이터 포인트 1~2개)는 큰 영향을 미치지 않습니다. 또한, 댓글을 삭제하면 관련 주제에도 영향을 미치므로, 이것도 다시 계산해야 합니다. 의도치 않은 삭제를 방지하기 위해 선택 사항을 검토하는 것이 좋습니다. 이 과정에서 데이터가 이동하고 분석의 다양한 요소에 대한 재계산이 필요할 수 있습니다.