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如何数据分析，数据分析模型20种( 四 )

小知识


下图为税负率指标 ， 当综合税负率过高 ， 可以实现提示和预警 。
下图为重要指标预警 ， 重点监控项目的毛利率 。

如何自学数据分析 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 。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案 ， 能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献 。
1、增收益
最直观的应用 ， 即利用数据分析实现数字化精准营销 。 通过深度分析用户购买行为、消费习惯等 ， 刻画用户画像 ， 将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略 ， 以最佳的方式触及更多的客户 ， 以实现销售收入的增长 。
下图为推广收支测算分析 ， 为广告投放提供决策依据 。
下图为渠道销量分析 ， 为渠道支持提供数据支撑 。
2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理 ， 从而控制各项成本、费用的支出 ， 实现降低成本的作用 。
下图为生产成本分析 ， 了解成本构成情况 。
下图为期间费用预实对比分析 ， 把控费用情况 。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表 ， 利用数据分析工具 ， 不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析 ， 无需业务人员提需求、IT人员做报表 ， 大大提高报表的及时性 ， 提高了报表的使用效率 。
通过数据分析工具 ， 能够在PC端展示 ， 也支持移动看板 ， 随时随地透视经营 ， 提高决策效率 。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实 ， 几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题 。 通过数据分析 ， 能够帮助企业进行实时监测 ， 对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警 ， 降低企业风险 。

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