# 人事板块首页分析与实现方案 - 总结文档

## 📚 文档索引

本分析方案共包含4个部分：

1. **第1部分：功能概览** (`HR_DASHBOARD_PART1_OVERVIEW.md`)
   - 数据可视化页面分析
   - AI简历分析功能设计

2. **第2部分：核心功能模块** (`HR_DASHBOARD_PART2_MODULES.md`)
   - 招聘流程跟踪
   - 绩效统计与分析
   - 新人跟进管理

3. **第3部分：实施步骤** (`HR_DASHBOARD_PART3_IMPLEMENTATION.md`)
   - 优先级划分
   - 详细实现代码
   - 技术要点

4. **第4部分：测试与部署** (`HR_DASHBOARD_PART4_TESTING.md`)
   - 测试方案
   - 部署指南
   - 上线检查清单

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## 🎯 核心功能总览

### 1️⃣ 数据可视化页面（4个图表）
- **绩效总览雷达图** - 部门4维度对比
- **职级分布饼图** - 设计师职级占比
- **入离职趋势折线图** - 6个月人员流动
- **离职原因分析** - 离职数据统计与改进建议

### 2️⃣ 招聘流程优化页面（2个模块）
- **AI简历分析** ⭐ - 多维度智能筛选
  - 学历维度
  - 技能维度
  - 项目经验维度
  - 工作经验维度
  - 综合能力维度
  - 文化匹配度
- **招聘流程跟踪** - 候选人全流程管理

### 3️⃣ 绩效统计与分析页面（2个模块）
- **绩效对比分析** - 员工/部门/项目对比
- **绩效筛选功能** - 多维度筛选

### 4️⃣ 新人跟进管理页面（2个模块）
- **新人列表** - 试用期员工管理
- **跟进检查点** - 入职各阶段访谈

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## 📊 数据库表设计

### 现有表（复用）✅
| 表名 | 用途 | 关键字段 |
|------|------|---------|
| Profile | 员工信息 | level, hireDate, mentor |
| Project | 项目信息 | quality, satisfaction, timeline |
| Department | 部门信息 | name, employeeCount |

### 新建表（需创建）🆕
| 表名 | 用途 | 优先级 |
|------|------|---------|
| Resume | 简历信息 | P1 高 |
| ResumeAnalysis | AI分析结果 | P1 高 |
| PerformanceRecord | 绩效记录 | P1 高 |
| RecruitmentProcess | 招聘流程 | P2 中 |
| ResignationRecord | 离职记录 | P2 中 |
| OnboardingCheckpoint | 入职检查点 | P2 中 |

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## 🚀 实施优先级

### P0 - 立即实施 ✅
1. **职级分布统计** - 1天
   - 复用 Profile 表
   - 无需新字段
   - 难度：⭐

2. **入离职趋势** - 1天
   - 复用 Profile 表
   - 补充 resignationDate 字段
   - 难度：⭐

3. **新人列表** - 1天
   - 复用 Profile 表
   - 补充 mentor 字段
   - 难度：⭐

**总计：3天，难度：简单**

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### P1 - 近期实施 🔥
1. **AI简历分析** - 5天
   - 创建 Resume + ResumeAnalysis 表
   - 集成豆包AI服务
   - 实现多维度分析
   - 难度：⭐⭐⭐⭐

2. **绩效对比分析** - 4天
   - 创建 PerformanceRecord 表
   - 实现自动计算逻辑
   - 开发对比图表
   - 难度：⭐⭐⭐

3. **部门绩效总览** - 2天
   - 基于 Project 表统计
   - 雷达图渲染
   - 难度：⭐⭐

**总计：11天，难度：中等偏难**

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### P2 - 后续实施 ⭐
1. **招聘流程跟踪** - 3天
   - 创建 RecruitmentProcess 表
   - 实现流程管理
   - 难度：⭐⭐

2. **离职原因分析** - 3天
   - 创建 ResignationRecord 表
   - 统计分析逻辑
   - 难度：⭐⭐

3. **新人检查点** - 4天
   - 创建 OnboardingCheckpoint 表
   - 自动创建检查点
   - 访谈功能
   - 难度：⭐⭐⭐

**总计：10天，难度：中等**

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## 💡 AI简历分析详细方案

### 分析维度设计

#### 1. 学历维度 (权重15%)
```
评分标准：
- 博士：100分
- 硕士：90分
- 本科：80分
- 大专：60分
- 高中：40分

筛选规则：
- 设计师职位：本科及以上
- 高级设计师：本科及以上
- 客服专员：大专及以上
```

#### 2. 技能维度 (权重25%)
```
评分标准：
设计软件熟练度 = 匹配软件数量 / 必需软件数量 * 100

必需软件（设计师）：
- Photoshop ✅
- Illustrator ✅
- AutoCAD ✅
- 3DMax / SketchUp（二选一）✅
- Sketch / Figma（加分项）⭐

筛选规则：
- 必需软件匹配 ≥ 3个：通过
- 必需软件匹配 < 3个：警告
```

#### 3. 项目经验维度 (权重30%)
```
评分标准：
项目质量 = (相关项目数 * 20 + 项目复杂度 * 30 + 角色重要性 * 50) / 100

擅长项目类型识别：
- 住宅设计
- 商业空间
- 办公空间
- 酒店设计
- 公共空间

项目复杂度判断：
- 大型项目（>500㎡）：高复杂度
- 中型项目（100-500㎡）：中等复杂度
- 小型项目（<100㎡）：低复杂度

筛选规则：
- 相关项目 ≥ 3个：通过
- 相关项目 1-2个：警告
- 无相关项目：不通过
```

#### 4. 工作经验维度 (权重20%)
```
评分标准：
经验匹配度 = min(实际年限 / 要求年限, 1.0) * 100

要求标准：
- 设计师：3年以上
- 高级设计师：5年以上
- 客服专员：1年以上

筛选规则：
- 满足年限要求：通过
- 差距 ≤ 1年：警告
- 差距 > 1年：不通过
```

#### 5. 综合能力维度 (权重10%)
```
评分标准：
综合能力 = (审美 + 创新 + 执行 + 沟通 + 学习) / 5

能力识别关键词：
- 审美：作品集、设计理念、美学
- 创新：创新方案、独特设计、原创
- 执行：按时交付、高效、负责
- 沟通：客户沟通、团队协作、表达
- 学习：持续学习、进修、培训

筛选规则：
- 综合能力 ≥ 70：优秀
- 综合能力 50-69：良好
- 综合能力 < 50：需要提升
```

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### AI推荐结论生成

```typescript
generateRecommendation(overallScore: number) {
  if (overallScore >= 85) {
    return {
      level: 'recommend',
      levelText: '强烈推荐',
      icon: 'thumb_up',
      summary: '候选人综合素质优秀，非常符合岗位要求',
      reasons: [
        '学历背景扎实，专业匹配度高',
        '技能全面，软件熟练度优秀',
        '项目经验丰富，有同类型项目经验',
        '工作年限满足要求',
        '综合能力突出'
      ],
      concerns: [],
      confidence: 95
    };
  } else if (overallScore >= 70) {
    return {
      level: 'consider',
      levelText: '可以考虑',
      icon: 'thumbs_up_down',
      summary: '候选人基本符合要求，建议面试后再决定',
      reasons: [
        '基本满足岗位要求',
        '有一定的项目经验',
        '学习能力较好'
      ],
      concerns: [
        '部分软件技能需要加强',
        '相关项目经验略少',
        '建议面试时重点考察实际能力'
      ],
      confidence: 75
    };
  } else {
    return {
      level: 'reject',
      levelText: '不推荐',
      icon: 'thumb_down',
      summary: '候选人与岗位要求差距较大',
      reasons: [],
      concerns: [
        '学历或专业不符合要求',
        '缺乏必要的软件技能',
        '项目经验不足',
        '工作年限未达标'
      ],
      confidence: 85
    };
  }
}
```

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## 🔧 技术栈

### 前端
- **框架**: Angular 17+
- **UI**: Angular Material
- **图表**: Chart.js
- **状态管理**: Signals (Angular 17新特性)
- **样式**: SCSS + iOS风格设计

### 后端
- **数据库**: Parse Server
- **云函数**: Parse Cloud Code
- **AI服务**: 豆包AI (DoubaoAI)
- **定时任务**: Parse Jobs

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## 📈 预期效果

### 功能效果
1. **招聘效率提升50%** - AI自动筛选简历
2. **绩效评估自动化** - 每月自动生成绩效报告
3. **新人留存率提升20%** - 全流程跟进管理
4. **数据可视化** - 一目了然的数据洞察

### 用户体验
1. **HR工作量减少40%** - 自动化处理
2. **决策速度提升60%** - 数据驱动决策
3. **管理透明度提升** - 实时数据展示

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## 🎓 使用说明

### 1. AI简历分析使用流程
```
1. 点击"上传简历"按钮
2. 选择简历文件（支持PDF、Word、TXT）
3. 选择应聘职位
4. 等待AI分析（约2-3秒）
5. 查看分析结果：
   - 综合评分
   - 6个维度详细评分
   - AI推荐结论
   - 筛选信息
6. 决定：
   - 通过 → 进入招聘流程
   - 待定 → 标记为"需要面试"
   - 拒绝 → 归档
```

### 2. 绩效对比使用流程
```
1. 选择对比类型（员工/部门/项目）
2. 选择时间范围（本月/上月/季度）
3. 选择对比维度：
   - 完成率
   - 优秀率
   - 满意度
   - 延期率
4. 查看对比图表
5. 导出报告（PDF/Excel）
```

### 3. 新人跟进使用流程
```
1. 新人入职时自动创建检查点
2. 到期提醒（钉钉/邮件）
3. HR/导师完成访谈
4. 记录反馈和问题
5. 跟踪问题解决
6. 转正评估
```

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## 🔗 相关文档

- [员工档案管理](HR_EMPLOYEE_RECORDS_REAL_DATA_INTEGRATION.md)
- [豆包AI服务](../services/doubao-ai.service.ts)
- [Parse Server文档](https://docs.parseplatform.org/)

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**文档版本**：v1.0  
**创建时间**：2025-11-20 01:45  
**维护人**：Cascade AI Assistant  
**状态**：✅ 详细分析完成，待实施

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## 📞 技术支持

如有问题，请参考以上4个部分的详细文档，或联系开发团队。

**Happy Coding! 🚀**