Part 04
数据分析方法
《人力资源数据分析管理咨询师》本节内容
1. 描述分析法
2. 对比分析法
3. 分组分析法
4. 聚类分析法
5. 趋势分析法
6. 象限分析法
7. 细分分析法
8. 回归分析法
《人力资源数据分析管理咨询师》描述分析法
对数据进行初步的统计整理，主要是体现数量特征，对数据进行统计描述。
• 如：总计、比率、最大值、最小值、平均值、中位数、众数、方差、
平均差等。
• 如：总人数、月平均人数、最高收入、最低收入、薪酬中位数等。
《人力资源数据分析管理咨询师》对比分析法
两个和两个以上的数据通过对比，找到数据的差异，分析这些差异，找出影响
这些差异的原因、优化差异的方法。
四个维度对比：
时间维度：同时期对比或者上一时期的对比，包括环比、同比。
空间维度：比如不同分公司、不同部门、不同岗位的对比。
计划维度：比如与计划值的对比，多为差异对比。
基准维度：与平均值、中间值、经验值等对比，多为差异对比。
对比法的分类：
纵向对比：和自己的不同时期的某项指标对比，如同比、环比等。
横向对比：同一时间条件下自己同他人的对比，如不同部门、不同岗位对比。
《人力资源数据分析管理咨询师》对比分析法
12%
21%
20%
8%
13%
12%
7% 7%
23%
19%
17%
11%
9%
8%
7%
6%
品质部 销售部 生产部 人力资源部 财务部 采购部 技术部 行政部
2017年 2018年
《人力资源数据分析管理咨询师》分组分析法
根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为
不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
分类：
• 属性指标分组
属性指标所代表的数据不能进行运算，只是说明事物的性质、特征，分组指标
一旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。如人的姓名、部门、性
别、文化程度等指标。
• 数量指标分组
数量指标所代表的数据能够进行加减乘除运算，说明事物的数量特征，如人的
年龄、工资水平、企业的资产等指标。
《人力资源数据分析管理咨询师》聚类分析法
把有相似属性的事物聚为一类进行分析，再提取相同特征。
• 如高绩效人员、一般绩效人员、低绩效人员。
• 高潜人员特征：
工作价值观、人格特质、成就动机、学习敏锐度、领导力
《人力资源数据分析管理咨询师》趋势分析法
通过对各期指数变化趋势的分析，经过一定的算法，
得出后期数据发展的趋势。
y = -
R² =
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
40 45 50 55 60 65
Y 值
线性 (Y 值)
《人力资源数据分析管理咨询师》象限分析法
找出事物的两个关键属性，把事物分为四类，提供不同的策略。
紧急 不紧急
重要
不重要
《人力资源数据分析管理咨询师》细分分析法
得出结论后，再一步一步的细拆，细拆的过程也是分析变化
产生的过程，因为综合指标难以体现关键的数据细节。
多问一些为什么，才是得到结论的关键。
• 如：离职工龄分析
《人力资源数据分析管理咨询师》回归分析法
利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量
与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数
表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。
y =
R² =
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
250 350 450 550 650 750
薪酬水平 指数 (薪酬水平)
《人力资源数据分析管理咨询师》
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