概念︰趨勢、差距、主要驅動因素和詳細資料
您可以在 KPI、視覺化或焦點深度解析卡上按一下
「檢視更多」
，檢視資料隨時間的變化、其基礎驅動因素或相關其他詳細資料。趨勢與落差
焦點深度解析可顯示指標趨勢和差距。「趨勢」可顯示指標如何隨時間變化。範例︰在過去 12 個月中，組織層級 4︰行銷等組織中的女性員工比例增加了 18.8 個百分點。
差距可顯示與組織其他領域或整個公司相比，特定指標在組織中某個或多個領域的表現。範例︰國家/地區︰美國，組織層級 4︰行銷的女性員工比例比組織層級 2︰銷售中的女性員工比例低 5.6 個百分點。
所有焦點深度解析都會在趨勢圖上顯示指標長時間績效。您在People Analytics中擁有的歷史資料量會決定我們可以在多少個月內顯示指標趨勢。最多可顯示 36 個月。
主要驅動因素
Storyteller 引擎會依不同維度將指標分割，以呈現指標的主要驅動因素。範例︰族裔 、世代、地點或管理層級。
焦點深度解析卡上的「主要驅動因素」分頁會顯示以下維度︰
- 造成焦點深度解析的績效落差 。
- 朝相反方向推動焦點深度解析。
主要驅動因子會使用計算
「洞察分數」
的線性回歸模型來識別。深度解析分數
是每個可能驅動因素的相關係數變體。驅動因素會依此分數排名。如果在每個主題分析的所有驅動因素中，位階達到或高於第 80 百分位的驅動因素，我們會將其標示為「高影響」
。 維度下方的表格會顯示每個主要驅動因素的個人化深度深度解析，並使用對話語言傳達關鍵資訊。範例︰此
任職資歷種類
中的女性員工比例為64.3%
，比成本中心 1
高18.7
個百分點。 指標變更、群體大小和歷史趨勢 (對於趨勢商業問題) 決定了影響層級。
高
影響標籤會指出組織中可能迫切需要關注的領域。 決策者可以專注於幾個最重要的驅動因素，以改善指標績效，因為這甚至會影響其他影響不那麼大的驅動因素。
詳細資料
「詳細資料」
分頁提供預覽功能，可顯示前 100 列資料，並可將清單限定為個別月份。您可以將資料匯出至Discovery Board，以檢視所有資料列並執行進一步分析。在視覺效果的
詳細資料
分頁上，您可以依據視覺化中使用的維度來縮小資料範圍。您也可以將資料以 PNG 的格式匯出至裝置，或匯出至Workday Slides。