如何做好数据分析工作

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数据分析有:分类分析,矩阵分析,漏斗分析,相关分析,逻辑树分析,趋势分析,行为轨迹分析,等等。 我用HR的工作来举例,说明上面这些分析要怎么做,才能得出洞见。

01) 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段,来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高,那么就可以去分析。

02) 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核,那么可以把考核结果做出矩阵图,能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例,从而发现公司的人才健康度。

03) 漏斗分析
比如记录招聘数据,投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期,这就是一个完整的招聘漏斗,从数据中,可以看到哪个环节还可以优化。

04) 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大,那么可以把各个分店的员工流失率,跟分店的一些特性(地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等)要素进行相关性分析,找到最能够挽留员工的关键因素。

05) 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低,那么就进行拆解,满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关,然后薪酬分为基本薪资和奖金,这样层层拆解,找出满意度各个影响因素里面的变化因素,从而得出洞见。

06) 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07)行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹,从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

楼诗鸿5
2017-12-20 · TA获得超过791个赞
知道小有建树答主
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数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
1、识别需求:
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件,可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求。就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
2、收集数据:
有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
数据分析示意图
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑:
①将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;
②明确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;
③记录表应便于使用; ④采取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
3、分析数据:
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,通常用方法有:
老七种工具,即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
新七种工具,即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;
4、过程改进:
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:
①提供决策的信息是否充分、可信,是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;
③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;
④数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
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