数据分析包括哪些内容？
数据分析中处理的数据分为定性数据和定量数据。数据只能归入某一类，不能用数值测量，称为定性数据。定性数据表现为类别，但不区分顺序的是定类数据，如性别、品牌等；定性数据表现为类别，但区分顺序的是定序数据，如学历、商品质量等级。下面就让小编为大家介绍数据分析包括哪些内容？
数据分析包括哪些内容？
数据分析包括哪些内容？
1，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。
2，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。
3，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。
4，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。
5，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。
6，趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
7，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。
数据分析是一个有组织、有目的地收集和分析数据，使其成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期中，包括从市场调研到售后服务和最终处置的所有过程，都需要适当运用数据分析过程来提高有效性。以上就是小编为大家分享的数据分析包括哪些内容？
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