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如何做数据分析

如何做数据分析

的有关信息介绍如下:

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。

如何做数据分析

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。

如何做数据分析

下图为渠道销量分析,为渠道支持提供数据支撑。

如何做数据分析

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。

如何做数据分析

下图为期间费用预实对比分析,把控费用情况。

如何做数据分析

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。

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。

如何做数据分析

下图为重要指标预警,重点监控项目的毛利率。

如何做数据分析