數據分析包括哪些內容？
數據分析中處理的數據分為定性數據和定量數據。數據只能歸入某一類，不能用數值測量，稱為定性數據。定性數據表現為類別，但不區分順序的是定類數據，如性別、品牌等；定性數據表現為類別，但區分順序的是定序數據，如學歷、商品質量等級。下面就讓小編為大家介紹數據分析包括哪些內容？
數據分析包括哪些內容？
數據分析包括哪些內容？
1，分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那么就可以去分析。
2，矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那么可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發現公司的人才健康度。
3，漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
4，相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
5，邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那么就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然后薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素里面的變化因素，從而得出洞見。
6，趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
7，行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
數據分析是一個有組織、有目的地收集和分析數據，使其成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期中，包括從市場調研到售后服務和最終處置的所有過程，都需要適當運用數據分析過程來提高有效性。以上就是小編為大家分享的數據分析包括哪些內容？
[免責聲明]
文章標題： 數據分析包括哪些內容？
文章內容為網站編輯整理發布，僅供學習與參考，不代表本網站贊同其觀點和對其真實性負責。如涉及作品內容、版權和其它問題，請及時溝通。發送郵件至36dianping@36kr.com，我們會在3個工作日內處理。
