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数据分析的内容又有哪些

数据分析
2024-04-15 23:33:09
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1.分析可视化：无论对于数据分析专家还是普通用户，数据可视化是对数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 2、数据挖掘算法：可视化是给人看的，而数据挖掘是给机器看的。聚类、细分、异常值分析等算法使我们能够深入挖掘数据并发现价值。这些算法不仅必须处理大量数据，而且还必须处理数据处理的速度。
3.预测分析能力：数据挖掘可以让分析人员更好地理解数据，预测分析可以让分析人员根据分析可视化和数据挖掘的结果做出一些预测判断。
4.语义工具：非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列工具来解析、提取和分析数据。语义引擎需要被设计为从“文档”中智能地提取信息。
5.数据质量和数据管理大师（数据质量和数据管理）：数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保高质量的预定义分析结果。

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数据分析包括：

分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关性分析、逻辑树分析、趋势分析、行为轨迹分析等。我将以HR为例来说明如何进行上述分析以获得洞察。

01）分类分析
例如，在不同部门、不同职级、不同年龄段来分析人才流失率。比如你发现某个部门的离职率特别高，你就可以分析一下。

02）矩阵分析
例如，如果公司有一个价值观和能力的评估，那么评估结果可以用矩阵图来做，员工的才华和价值都很强。匹配、能力强、价值不匹配的员工，并能够分别计算价值匹配弱的员工和能力弱、价值不匹配的员工的比例，从而找到公司的人才健康状况。

03)漏斗分析
例如，招聘数据记录、提交简历、通过初筛、通过第一次面试、通过第二次面试、通过最终面试、接受offer；成功入职并通过试用期。这是一个完整的招聘漏斗。

04)相关分析
比如公司各个部门的人员流动率差异很大，那么各个分公司的员工流动率可以与分公司的一些特征（世界位置）进行比较、薪资、领域、福利（级别、员工年龄、管理者年龄等）找到最能留住员工氛围的关键因素，然后将薪资分为主薪和奖金。逐层提取，找到影响每个满意度因素的各种因素，从而得到感知。

06)沟渠分析
例如过去12个月的大脑周转变化趋势。
行为轨迹分析
例如，遵循销售人员的行为轨迹，从入职、到业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到趋于平稳。

在为企业业务场景提供大规模分析解决方案时，可以从四个角度为企业带来收益：增加收入、降低成本、提高效率、控制成本。。

1。通过对用户购买行为、消费习惯等的深入分析，建立用户档案，将数据分析结果转化为运营管理策略，获得更多客户，增加销售收入。

下图是对推广的收入和成本的计算分析，为广告投入的决策提供依据。

2.以达到降低零件成本的目的。