如何做好全年數據計劃分解

『壹』 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 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，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼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佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 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。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼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。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後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裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）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。

『貳』 怎樣對數據進行分析—數據分析的六大步驟

        時下的大數據時代與人工智慧熱潮，相信很多人都會對數據分析產生很多的興趣，其實數據分析師是Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據收集，整理，分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

        很多人學習過數據分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬於自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那麼數據分析的步驟是什麼呢？比較讓大眾認可的數據分析步驟分為

六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數據分析的項目就不會無從下手了。

        無論做什麼事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什麼要進展這個項目，進行數據分析要解決什麼問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什麼指導意義。

        明確好數據分析目的，梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。

        數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種

        一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什麼規律可言的，所以就需要對採集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會佔用我們大部分的時間

        數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有 數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。

        對數據整理完畢之後，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

        在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言 等，分析模型有 回歸、分類、聚類、關聯、預測 等。其實數據分析的重點不是採用什麼分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。

        通過對數據的收集、整理、分析之後，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常願意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。

        常用數據圖表 有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖 等圖形，在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：

        當分析出來最終的結果之後，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。

        一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

                                                           數據分析的四大誤區

1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析

2、缺乏對行業、公司業務的認知，分析結果偏離實際 。數據必須和業務結合才有意義，清楚所在行業的整體結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，在根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據，同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息。

3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具

4、數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的 。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析