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Category: Data & AnalyticsNo API key required

performance-audit

绩效考核数据核查与咨询诊断全流程。适用场景:用户提供绩效考核 Excel 文件夹(含考核主表+过程文件),要求核查数据一致性、生成绩效统计表(HTML/Excel/PDF)、输出咨询顾问风格的分析报告(亮点、不足、改进建议)。触发词:绩效考核核查、绩效统计、考核数据分析、绩效审计、考核总结、performance audit。

personAuthor: user_dc1418a3hubcommunity

绩效考核审计与咨询诊断

对企业的月度绩效考核体系进行数据-公式-逻辑三重核查,生成绩效统计表和咨询级诊断报告。

一、数据采集阶段

1.1 扫描文件夹结构

使用 Bash ls 列出考核文件夹及子文件夹中的所有文件,识别:

  • 绩效考核主表(文件名通常含"绩效考核表"、月份)
  • 过程文件:工资表、成本表、工作总结、来料延时登记、部门内部考核表等

1.2 读取考核主表

用 openpyxl 读取每份考核主表的所有 Sheet,输出所有非空单元格(坐标=值)。 注意:

  • 考核表通常以岗位为 Sheet 名,每个 Sheet 是一份独立考核卡
  • J 列通常是"实际完成值"(如成本变动率、人工占比、台产完成率等)
  • K 列是"考核得分"
  • E 列是"权重分值"
  • 合计行通常在倒数第一或第二行

1.3 读取过程文件

根据考核指标类型,选择性读取对应的过程文件进行交叉验证:

  • 采购降本达成率 → 读取成本表(供应商名称+成本数据)
  • 人工成本占比 / 台产达标率 → 读取工资表(关注各 Sheet 的汇总行)
  • 客户投诉次数 → 读取工作总结文件(核实投诉记录)
  • 来料延迟次数 → 读取来料延时登记表
  • 供应商开发数 → 读取工作总结文件

二、数据核查阶段

2.1 核心核查规则

对每个岗位、每个月份的每项考核指标,执行以下核查:

规则 1 — 采购降本达成率公式校验 $$ \text{得分} = \begin{cases} \text{权重分值} \times \dfrac{\text{J值}}{\text{5%}}, & \text{J值} > 0 \[8pt] 0, & \text{J值} \leq 0 \end{cases} $$

  • J 值为正时,用公式计算应得分,与表内 K 值比对
  • J 值为负(成本不降反升)时,K 值应为 0
  • 差异 > ±1 分视为异常

规则 2 — 人工成本占比公式校验

  • J 值为人工成本占产值比例,目标值通常在考核标准行(可能在不同月份间调整)
  • 实际值 > 目标值 → 0 分;实际值 ≤ 目标值 → 满分
  • 对照工资表汇总行验证 J 值

规则 3 — 台产达标率

  • J 值为台产完成量或完成百分比
  • 按"得分 = 权重分值 × 完成比例"校验

规则 4 — 客户投诉 / 来料延迟

  • 按考核标准中的"每次扣 X 分"规则核验

规则 5 — 总经理考核

  • 总经理通常季度考核,需确认月度合计分是否存在、是否有追溯评分

2.2 异常分类

| 严重程度 | 定义 | 标记 | |---------|------|------| | 🔴 严重 | 公式计算结果与打分明显不符(差异≥5分),导致奖金/激励体系失真 | 采购降本为负给满分、J正给0分 | | 🟡 次要 | 数据缺失但给了分数、月份未标注、评分依据不可追溯 | 总经理空数据满分 | | 🟢 提示 | 格式/标准不一致但不影响结果 | 目标值跨月不一致 |

三、输出阶段

3.1 生成 HTML 交互报告

构建一个自包含 HTML 文件,包含:

  • 得分总表(CSS Grid/Flexbox 表格,绿色≥100 / 橙色90-99 / 红色<90)
  • Chart.js 月度趋势折线图
  • Chart.js 岗位得分散点/柱状图
  • 异常清单区域(红色框标严重、黄色框标次要)
  • 分析总结区域

3.2 生成 JSON 数据文件

将核查结果汇总为统一 JSON,作为后续 Excel/PDF 生成脚本的输入:

{
  "title": "公司名 时间段 绩效考核得分总表",
  "subtitle": "数据来源 + 生成日期",
  "positions": ["岗位1", "岗位2", ...],
  "months": ["1月", "2月", ...],
  "score_matrix": [[89, null, 100, ...], ...],
  "notes": [["备注1", ...], ...],
  "abnormal": [
    {"severity": "🔴 严重", "month": "3月", "position": "xx", "desc": "..."},
    ...
  ],
  "analysis_sections": [
    {"title": "一、总体数据概览", "items": ["..."]},
    ...
  ],
  "highlights": ["亮点1", ...],
  "weaknesses": ["不足1", ...],
  "recommendations": ["建议1", ...]
}

3.3 生成 Excel 统计表

python scripts/gen_excel.py <data.json> <output.xlsx>

输出一个包含 3 个 Sheet 的 Excel:

  1. 绩效得分总表 — 颜色标记得分区间,含均值/最高/最低/趋势/备注列
  2. 数据异常清单 — 红底色标严重、黄底色标次要
  3. 综合分析 — 按章节排列的分析文字

3.4 生成 PDF 报告

python scripts/gen_pdf.py <data.json> <output.pdf>

需先安装 reportlab:

pip install reportlab

3.5 咨询诊断:亮点与不足

在对话回复中输出 3-4 条亮点 + 3-4 条不足之处,从管理咨询顾问视角撰写:

亮点角度

  • 考核体系覆盖是否完整(全链路岗位 × 全过程指标)
  • 指标设计是否务实(是否瞄准企业真实痛点)
  • 区分度是否有效(非生产岗位 vs 生产岗位)
  • 过程文件是否齐全、数据是否可追溯

不足角度

  • 公式计算是否系统性问题(使用"系统性失真""评分失真"等专业表述)
  • 高分通胀趋势(满分率变化、考核疲劳信号)
  • 区分度缺失(某些岗位长期满分)
  • 一把手考核缺位

四、注意事项

  1. Excel 读取:始终使用 data_only=True 获取公式计算结果
  2. 行数多时:使用 max_row=min(ws.max_row, 80) 限制输出
  3. 大文件:如工资表行数极多,只读汇总 Sheet 或前 30 行确认结构即可
  4. 生成文件位置:所有输出放到当前 workspace 根目录,不要输出到原始文件夹
  5. 内存记录:完成分析后将核心发现追加到 .workbuddy/memory/YYYY-MM-DD.md