技能介绍

薪酬分析为何仍然依赖 Excel 透视表

每次到了调薪季或者年度薪酬盘点，HR 往往需要从庞大的工资表中筛选数据、计算各部门的均值、分位值和涨薪率。纯靠 LLM 直接处理表格是不可靠的——大模型的数值计算无法审计，遇到万级员工数据时容易产生幻觉或遗漏。而传统的脚本工具虽然算得准，输出的报告却生硬、模板化，难以直接用于向管理层汇报。

计算引擎与 LLM 写作的分工

为了解决这个问题，该技能采用了 Python 计算引擎 + LLM 报告撰写 的融合架构：

精确统计：scripts/salary_report_analyzer.py 负责所有重活。它支持 CSV、Excel 和 JSON 格式，能自动映射列名，并完成 CR（Compa-Ratio）带宽诊断、分位值对标、内部公平性评估及异常检测。
智能撰写：大模型读取引擎输出的结构化 JSON，参照 references/llm-report-guide.md 中的模板，生成包含执行摘要、部门对比、风险预警和行动建议的专业报告。
五步工作流：从获取数据与确认范围，到执行计算、撰写报告、展示导出，最后支持针对特定部门或异常点的追问与深化分析。

适用边界与数据要求

这个工具定位于内部薪酬数据的统计与诊断，它并不能替代外部薪酬调研。如果你想进行市场薪酬对标、股权激励估值或实时的薪酬数据看板监控，它并不适用。
此外，为了保证统计结论的稳健性，建议导入的员工人数不少于 30 人，且月薪字段为必填项。上年月薪字段的缺失会导致该员工被排除在涨薪分析之外。使用时请务必确保数据已做脱敏处理，报告中的结论仅供内部管理参考。