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：

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
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
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
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

🎯 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

📊 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

🚀 实施优先级

P0 - 立即实施 ✅

职级分布统计 - 1天
- 复用 Profile 表
- 无需新字段
- 难度：⭐
入离职趋势 - 1天
- 复用 Profile 表
- 补充 resignationDate 字段
- 难度：⭐
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

P1 - 近期实施 🔥

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：⭐⭐⭐⭐
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：⭐⭐⭐
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

P2 - 后续实施 ⭐

招聘流程跟踪 - 3天
- 创建 RecruitmentProcess 表
- 实现流程管理
- 难度：⭐⭐
离职原因分析 - 3天
- 创建 ResignationRecord 表
- 统计分析逻辑
- 难度：⭐⭐
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

💡 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

AI推荐结论生成

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
    };
  }
}

🔧 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

📈 预期效果

功能效果

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

用户体验

HR工作量减少40% - 自动化处理
决策速度提升60% - 数据驱动决策
管理透明度提升 - 实时数据展示

🎓 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

🔗 相关文档

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

📞 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! 🚀

HR_DASHBOARD_SUMMARY.md 9.0 KB 文件歷史 原始文件

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📚 文档索引

🎯 核心功能总览

1️⃣ 数据可视化页面（4个图表）

2️⃣ 招聘流程优化页面（2个模块）

3️⃣ 绩效统计与分析页面（2个模块）

4️⃣ 新人跟进管理页面（2个模块）

📊 数据库表设计

现有表（复用）✅

新建表（需创建）🆕

🚀 实施优先级

P0 - 立即实施 ✅

P1 - 近期实施 🔥

P2 - 后续实施 ⭐

💡 AI简历分析详细方案

分析维度设计

1. 学历维度 (权重15%)

2. 技能维度 (权重25%)

3. 项目经验维度 (权重30%)

4. 工作经验维度 (权重20%)

5. 综合能力维度 (权重10%)

AI推荐结论生成

🔧 技术栈

前端

后端

📈 预期效果

功能效果

用户体验

🎓 使用说明

1. AI简历分析使用流程

2. 绩效对比使用流程

3. 新人跟进使用流程

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