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基于生成式Ai的图表技术应用

基于生成式Ai的图表技术应用
一、关于AI
      在2025年,笔者也探索了一系列AI在HR领域的应用,可以分为几个层面:
人力资源管理的数字化转型中,数据可视化已不再是锦上添花的技能,而是HR驱动业务决策的核心语言。从人才盘点九宫格到招聘漏斗分析,从薪酬宽带散点图到离职预警热力图,图表承载着组织健康度的全部密码,比如数字化人才盘点中的“图表”应用因此,将AI深度融入图表制作与分析场景,已成为现代HR提升战略价值的关键杠杆。AI不仅解决了HR“做图慢”的效率问题,掌握AI图表技巧,意味着HR能够用数据讲出更有说服力的商业故事。
这里将在微观层面,为大家分享基于基于生成式Ai的图表技术。生成式人工智能(Generative AI),是基于大语言模型、多模态大模型等技术架构的 AI 系统。它通过对海量文本、图像、数据等样本进行深度学习,掌握内容的语法、逻辑、形态与规则,接收用户指令后,不再局限于数据检索与简单运算,而是主动生成符合需求的全新原创内容。我们常用的豆包、元宝、文心一言、星火、ChatGPT 等,都属于生成式 AI,只是公司和模型不同。这里需要大家先选择一个生成式样AI的工具,再将数据输入给AI。
生成式Ai的图表技术
图表的核心作用是直观呈现变量之间的关联。依据分析涉及变量的数量,可将图表划分为三大类:仅研究单一数据维度的单变量图表、分析两组数据关联的双变量图表,以及同时解析三个及以上维度的多变量图表。分类方式清晰界定了不同图表的适用场景与分析目标。这里笔记基于变量的关系来进行图表的分类呈现:

1、单变量图表

     仅针对一组数据展开分析,用于查看数据占比、分布特征、层级关系与文本高频信息。

1.1 占比统计

1.1.1 饼图 Pie Chart

  • 概念:将整体分割为多个扇形区块,直观体现各部分在整体中的占比。

  • HR & 管理应用:部门人员结构、薪酬层级占比、员工年龄 / 学历分布、离职原因占比统计。

  • Ai提示词:基于该数据,就”XXX“字段的数据内容,生成“饼图”的统计呈现,并就统计结论进行简单概要叙述。

1.1.2 玫瑰图 Rose Chart

  • 概念:也叫极坐标玫瑰图,以极坐标为基础,用扇区长度 / 面积、颜色区分数值,兼具饼图与柱状图特点,适合多类别、多维度的可视化对比,视觉表现力更强。

  • HR & 管理应用:员工多维度能力评分、岗位胜任力指标对比、工作模块完成度横向比拼;

  • Ai提示词:基于该数据,就”XXX“字段的数据内容,生成“玫瑰图”的统计呈现,并就统计结论进行简单概要叙述,玫瑰图颜色一致。

1.1.3 帕累托图 Pareto Chart

  • 概念:由柱状图 + 累计百分比折线组合而成,基于帕累托法则(二八法则),直观区分核心因素与次要因素,柱体按数值降序排列,折线展示累计占比。

  • HR & 管理应用:统计离职原因,锁定造成主要流失的核心问题;梳理员工投诉、考勤异常、工作失误的主要类型;分析培训短板、绩效扣分项,优先解决占比最高的问题;

  • Ai提示词:基于XXXX的字段,进行定性分析,基于关键词进行频次统计,输出帕累托图。

1.2 正态分布&箱线图

1.2.1 正态分布图 Normal Distribution Chart

  • 概念:呈标准钟形曲线,反映数据的集中趋势与离散程度,判断数据是否符合正态分布。

  • HR & 管理应用:员工绩效分数、岗位测评成绩、日常考勤数据分布分析,排查数据两极分化问题。

  • Ai提示词:基于该数据,以XXX字段,生成正态分布图,就分析结论进行简单概要叙述。

1.2.2 箱线图 Box Plot

  • 概念:依托箱体、四分位数、极值等元素,展示数据区间、中位数及异常值。

  • HR & 管理应用:各部门薪资区间、员工加班时长、绩效考核分区间梳理,快速识别异常数据。

  • Ai提示词:基于该数据,以XXX字段,生成箱线图,就分析结论进行简单概要叙述。

1.3 词云图 Word Cloud

  • 概念:依据词汇出现频次调整字号,视觉化呈现文本中的高频内容。

  • HR & 管理应用:员工反馈、离职访谈、培训评价、企业文化调研等文本信息挖掘。

  • Ai提示词:基于该数据,对XXXXXX字段,生成词云图,并以XXXX来作为词云图的造型,就分析结论进行简单概要叙述。

1.4 树状图 Tree Diagram

  • 概念:以树形层级结构,清晰展示主体间的从属、分类与层级关系。

  • HR & 管理应用:企业组织架构、岗位层级、人才梯队、培训课程体系搭建展示。

  • Ai提示词:对XXXX字段的文字进行归纳,进行定性分析,基于关键词进行频次统计,罗列出树状结构图。

2、双变量图表

   同时分析两组数据,多用于数据对比、趋势观察、相关性研判与趋势预测。

2.1 条线&柱状图

2.1.1 条形图 Bar Chart

  • 概念:采用横向长条,对比不同类别数据的数值大小,适配分类较多的场景。

  • HR & 管理应用:各部门招聘人数、岗位编制、人员流失率、培训参与人数横向对比。

  • Ai提示词基于该数据,就XXXX字段的XXXX字段,生成条形图的统计呈现,条形图状用XXXXX来呈现,并就统计结论进行简单概要叙述。

2.1.2 柱状图 Column Chart

  • 概念:以纵向柱体呈现数据,侧重不同类别、不同周期的数值高低对比。

  • HR & 管理应用:月度入职 / 离职人数、季度绩效均分、年度人力成本、岗位薪酬对比。

  • Ai提示词:基于该数据,就”XXX“字段的“XXX字段”,生成柱状图的统计呈现,柱状条用XXXXX来表示,并就统计结论进行简单概要叙述。

2.2 折线图 Line Chart

  • 概念:用线条连接数据点,重点展现数据随时间变化的走势与波动规律。

  • HR & 管理应用:人员流动趋势、考勤违规变化、培训频次、人力成本月度波动分析。

  • Ai提示词:基于该数据,就”XXX“字段的“XXX字段”,生成折现图的统计呈现,并就统计结论进行简单概要叙述;

2.3 散点图 Scatter Plot

  • 概念:通过坐标点分布,判断两个变量之间是否存在关联及关联方向。

  • HR & 管理应用:工龄与薪资、培训时长与绩效、加班时长与满意度的相关性分析。

  • Ai提示词:基于该数据,就”一层组织“字段,以“年龄”字段为X轴,以“敬业度”字段为Y轴,生散点图(不要回归线),就分析结论进行简单概要叙述。

2.4 拟合回归图 Regression Fitting Chart

  • 概念:在散点图基础上叠加拟合曲线,量化变量间影响关系,并实现趋势预判。

  • HR & 管理应用:培训投入与绩效产出、薪酬水平与员工留存率、人力成本趋势预测。

  • Ai提示词:基于基于该数据,以“年龄”字段为X轴,以“敬业度”字段为Y轴,生拟合图,画出拟合曲线和方程,就分析结论进行简单概要叙述。

3、多变量图表

     同时解析三组及以上变量,支持多维度综合评估、交叉分析与立体研判。

3.1 矩阵热力图 Heat Map

  • 概念:依靠颜色深浅区分矩阵内数据大小,直观呈现多维度交叉数据的强弱差异。

  • HR & 管理应用:岗位 - 能力匹配度、部门考核得分、员工技能熟练度等交叉维度分析。也可以结合相关性来进行呈现,可参考相关系数:大数据时代HR管理的新思维。

  • Ai提示词:基于该数据,就XXXX字段和XXXX字段形成矩阵结构,呈现XXX值的交叉分析,生成矩阵色谱图,色谱用渐变色来呈现,并就分析结论进行简单概要叙述。

3.2 气泡图 Bubble Chart

  • 概念:X、Y 轴搭配气泡大小,同时承载三项指标,兼顾数据位置与量级。

  • HR & 管理应用:员工工龄 / 绩效 / 薪酬分析、部门人数 / 成本 / 产值综合对比、招聘多维度评估。

  • Ai提示词:基于该数据,XXXXX字段X轴,XXXXX字段Y轴,以XXXXX字段为气泡大小XXXXX字段气泡的颜色,生成气泡图,就分析结论进行简单概要叙述。

3.3 三维散点图 3D Scatter Plot

  • 概念:借助三维坐标系,立体展示多组变量分布,识别数据集群与关联特征。

  • HR & 管理应用:人才盘点(能力、潜力、绩效)、团队多维度状态聚类分析。

  • Ai提示词:基于该数据,以XXX字段为X轴,以XX字段为Y轴,以XXX字段

Z轴,生成三维坐标图,就分析结论进行简单概要叙述。

 基于一些情境,也可以形成三维的“曲线面”,比如业务的多维连续面。

3.4 雷达图 Radar Chart

  • 概念:环绕式排布多项指标,用闭合图形反映对象各维度水平及发展均衡度。

  • HR & 管理应用:员工综合素质、岗位胜任力、管理者能力测评、部门 KPI 达成情况评估。

  • Ai提示词:基于该数据,基于该数据,对XX字段进行对比,呈现XX字段、XX字段和XXX字段这些维度的雷达图,透明背景,就分析结论进行简单概要叙述。

三、生成式Ai的图表技术应用
为了便于大家落地应用,笔者为每一种图表,找一个应用场景:

1、单变量图表

  • 饼图 Pie Chart:展示公司各部门在职人数占总人数的比例。

  • 玫瑰图 Rose Chart:对比各部门员工满意度各细分维度得分。

  • 帕累托图 Pareto Chart:统计各类离职原因及累计占比,定位主要流失因素。

  • 正态分布图 Normal Distribution Chart:呈现全体员工季度绩效考核分数分布。

  • 箱线图 Box Plot:分析各岗位员工薪资区间、中位数与异常薪资值。

  • 词云图 Word Cloud:提取员工意见征集、离职面谈中的高频关键词。

  • 树状图 Tree Diagram:绘制公司组织架构、岗位层级体系。

2、双变量图表

  • 条形图 Bar Chart:横向对比各部门年度招聘到岗人数。

  • 柱状图 Column Chart:展示近6个月每月入职、离职人员数量。

  • 折线图 Line Chart:呈现全年月度员工流失率变化趋势。

  • 散点图 Scatter Plot:分析员工工龄与月度薪资**两者的关联关系。

  • 拟合回归图 Regression Fitting Chart:根据培训投入成本预测后续员工绩效整体水平。

3、多变量图表

  • 矩阵热力图 Heat Map:展示岗位与各项专业技能的匹配成熟度。

  • 气泡图 Bubble Chart:综合体现各部门人数、人力成本、人均绩效三项指标。

  • 三维散点图 3D Scatter Plot:人才盘点,分析员工能力、潜力、绩效三维数据分布。

  • 雷达图 Radar Chart:测评单名管理者沟通、统筹、执行、协作等综合能力。

四、结束语

 Edward Tufte(现代数据可视化之父)说:图表之美,是以最少笔墨、最小空间,在最短时间内传递最多观点。“Graphical excellence is that which gives to the viewer the greatest number of ideas in the shortest time with the least ink in the smallest space.”

 Jacques Bertin(图形符号学大师)说:图表是解决逻辑问题的视觉手段。“Graphics is the visual means of resolving logical problems.”

  Ben Shneiderman(信息可视化先驱)说:一图胜千言,一个界面胜千图。可视化的目的是洞察,而非图画。“A picture is worth a thousand words. An interface is worth a thousand pictures.The purpose of visualization is insight, not pictures.”

      依托生成式 AI 打造的智能图表技术,彻底改变了传统人工制图模式。从数据整理、图表选型、样式制作到内容解读,AI 可自动完成全流程工作,大幅压缩制图耗时。以往需要数小时完成的多类型图表、可视化报告,如今短短几分钟即可生成,有效降低人力成本、提升数据输出效率,让管理人员将精力聚焦于数据分析与决策研判。

掌握这套基于变量逻辑的AI图表技术,我们可以将数据叙事的能力提升到一个新的战略高度。AI处理绘图,让人专注解读。数据有盲区,AI无直觉,人是最后一道防线。AI不只画图,AI是在用算力替你做“穷举式的探索”。把“清洗数据”的脏活交给AI,把“清洗认知”的脑力留给自己。AI负责把多维数据压扁在二维屏幕上,你负责把它还原成立体决策。

-- 作者简介 --

章森

Johnson Zhang

经历:23年组织与人才发展实践经验

  • 15年甲方企业人力资源开发经验,服务过乐高,携程,贝塔斯曼,SMG;曾任乐高教育事业部MasterTrainer;携程集团企业大学高级培训主管;贝塔斯曼中国区HRBP;SMG集团百视通新媒体股份公司高级人力资源经理,企业大学执行负责人;SMG集团东方明珠新媒体股份公司--人才发展总监

  • 8年乙方咨询公司服务经验,企业管理高级咨询顾问(组织与人才发展领域),职业培训师(组织行为学科范围)。服务不同行业知名企业300+家,分布10+个行业,独立完成近200个咨询项目;

学历:

  • 工商管理硕士学位,研究生学历

  • 本科物理学,研究生管理学,一个从物理走向管理的人!

职业资格:

  • 人保部“高级人力资源管理师”职业资格(国家一级)

  • 人保部“企业培训师”职业资格(国家二级)

  • 国家教委教师资格证书

专业认证:

--项目管理类认证

  • PMP-美国项目管理协会  项目管理专家认证

  • ACP-美国项目管理协会  敏捷实践专家认证

  • Prince2 Practitioner-英国P2项目管理实践者资格认证

  • NPDP-美国产品开发与管理协会(PDMA)产品管理专家认证

  • ITIL Foundation认证

--人才测评类认证

  • MHS-EQI 2.0情商测评认证顾问

  • MD 驱动力认证顾问

  • 禾思--CPI全面特质测评产品认证顾问

  • Korn Ferry Leadership Architect 101认证顾问

  • Korn Ferry Learning Agility认证顾问

  • Korn Ferry Voice 360认证顾问

--培训管理类认证

  • 美国柯氏培训评估(铜级)认证

  • UMU混合式学习设计认证

--版权课程类认证

  • 《情境领导》课程认证讲师

--AI技术类认证

  • Datawhale系列AI认证

  • 科大讯飞系列AI认证

  • 阿里云人工智能训练师(高级)

--电商类认证

  • Alibaba Design设计专业能力认证

  • 阿里巴巴乡村旅游本地主播人才认证(高级)

学术:

  • 《培训》杂志特约研究员

  • “中国企业人才发展智库”特聘顾问

  • 中国知网CNKI--评审专家库专家、星云专家库认证专家

  • 东华大学旭日工商管理学院MBA职业发展导师

  • 《走近机器人》一书作者

  • 《培训》《客户世界》《经理人导读》《HR Value》《机器人技术》《经理人阅读》刊物累计发表文章50篇

  • 实践案例入编《人力资源开发最佳实践》《才经》等行业著名出版物

  • 《培伴日历》累计分享模型41个

  • 自媒体《章法森言》,发表模型近200+个

  • 优秀工商管理硕士毕业论文(知网10+次下载和引用)

荣誉

  • 曾获《培训》杂志中国人才发展箐英奖"中国优秀培训管理者"荣誉称号

  • 曾获《培训》杂志中国人才发展箐英奖"中国金牌讲师"荣誉称号

  • 曾两度荣获HR Salon“年度优秀HR经理人”荣誉称号,

  • 曾获第一资源“先锋HR Head”奖

  • 曾获《客户世界》年度优秀作者

  • 曾获《培训》年度最受欢迎微信作者和年度最受欢迎文章

  • 曾获《机器人技术》优秀征文一等奖、二等奖。

  • 负责的培训项目及经营的企业大学荣获行业荣誉累计30多项(最佳企业大学、最佳学习项目、最佳实践,最佳HR团队、最具创新HR团队等)

  • 多次在全国20多家HR主流论坛发表专题演讲