數量分析方法的具體特點

⑴ 人員數量分析法的人員數量分析的方法

工作效率法是根據員工的工作量和工作效率以及出勤等因素來計算崗位人數的方法。
假如某全國性的手機分銷企業每年手機的總銷量為5,000,000台，銷售人員每人每日平均手機銷量為46台，根據以往的經驗，銷售人員每銷售一台手機需要0.174小時，銷售人員的年平均出勤率為95%。根據以上數據我們可以計算該企業的銷售人員的編制人數：
1）按銷量定額來計算：
人員數量=全國銷量/（員工平均銷量X出勤率）=5,000,000台/{46台X〔（365-2X52-10）天X0.95〕}=456人
2）按時間定額來計算：
人員數量=全國銷量X時間定額/（員工工作時間X 出勤率）=5,000,000台X0.174小時/{8小時X〔（365-2X52-10）天X0.95〕}=456人
本方法在時間的計算裡面是假設每周休息2天，全年10天節日休息。該計算方法的假設前提是銷售的多少完全取決於銷售人員的工作時間，而忽略了產品、市場、內部支持系統等因素。在實際定編過程中應該考慮諸多的因素，參考計算的結果來確定編制人數。 也叫回歸分析法。業務分析法是根據企業的歷史數據和戰略目標，確定企業在未來一定時期內的編制人數。業務分析法需要以過往的銷售收入、銷量、利潤、市場佔有率等歷史業務數據為基礎，通過這些數據與人員數量建立回歸方程，通過回歸分析計算而得。
假如某全國性的手機分銷企業去年每月平均銷量為160,000台，預計明年銷量增長10%，公司明年每月平均計劃銷售176,000台，通過回歸分析，銷量與人員數量的回歸分析方程=0.003574。可以計算銷售人員的編制：
人員數量=明年全國月平均銷量X 回歸分析方程=176,000X 0.003574=629 人
回歸分析方法是建立在對未來預測的基礎上的，結果的准確性跟預測的准確性有很大關系，業務分析法還需要企業加強知識管理，保留真實的歷史數據，便於用統計的方法建立回歸分析方程。 預算控製法是西方企業流行使用的方法，它通過人工成本預算控制人員數量，而不是對某一部門內某一崗位的具體人數做硬性的規定。企業年度制定人力成本預算，將企業的總預算分解到公司的各部門，在獲得批準的預算范圍內，自行決定各崗位的具體人數，部門負責人對部門的業務目標和崗位人數負責。由於企業的資源是有限的，並且是與產出密切相關的，因此預算控制對企業各部門人數的擴充有嚴格地約束。
如同樣要完成全年的業務量，一種方案是用10個人，每月每人人工費用為10,000元;另一方案是用8個人，每月每人人工費用為12，000元。如果部門人工費用預算為98，000。應該用幾個人？
方案1：人工費用=10，000X10=100，000
方案2：人工費用=12，000X 8=96，000
因此，根據預算控製法，該部門應該用8個人，而不是10個人。 行業比例法是根據企業員工總數或某一類人員總數的比例來確定崗位的人數。在同一行業中，由於專業化的分工和協作的要求，某一類人員和另一類人員之間存在一定的比例關系。某一類人員的比例會隨著另一類人員的人數變化而變化。這一方法比較適合各種輔助和支持性崗位人員的規劃，例如，人力資源類和財務管理類人員。
例如手機分銷型企業人力資源與業務人員之間的比例一般為1：100，某企業有業務人員1500人，則人力資源人員配備數為1500X0.01=15人。當然，這種行業的比例不能一概而論，它還需要考慮分支機構數量，以及區域的分散程度，人力資源服務的精細程度等因素。 標桿對照法是根據世界最佳典範和標桿值，並結合企業特性、作業流程、效率和業務量的整體考慮來確定崗位的人數。標桿值是一取樣群在標桿項目的統計值，標桿值平均值以取樣群的平均值為基準，亦即取樣群各有約50%機率，實際值會高於或低於平均值。標桿值數據種類可包括作業績效（如成本、效率）和人力配置等值，但並非所有產業、功能、作業項目都有現成的標桿值，分析標桿值的國際知名機構如：財務會計有IMA (Institute for Management Accountants)，人力資源有Saratoga Institute，信息管理有Gartner Group。

⑵ 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

⑶ 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(3)數量分析方法的具體特點擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

⑷ 森林數量分析方法有哪些

根據森林群落的特徵或屬性，運用數學方法，對其進行定量分析稱森林數量分析法。常見的森林數量分析方法有排序分析、聚類分析和格局分析等。數量分析比傳統的植被分析（以定性為主的野外調查方法）能更深刻地揭示森林植物的內在規律和相互之間的關系，為合理經營管理森林資源提供科學依據。

排序分析 以森林植物種間相關性為依據區分植物種，對樣方進行排序。其特點是以種間相關系數為指標，以分析其矩陣的特徵向量作基礎。目前應用較廣泛的方法有主量分析(PCA)、相互平均分析(RA)、除趨勢對應分析(DCA)及典範對應分析(CCA)等。

聚類分析 對實體(或屬性)集合按其屬性(或實體)數據所反映的相似關系進行分組、劃類。在分析時，使同組成員盡量相似，而不同組成員則盡量相異。在聚類分析中，需要根據原始數據比較兩個體之間、個體與組之間或兩組之間相似程度的數量指標，即相似系數。聚類分析方法較多，但大致可分為等級聚類和非等級聚類兩大類。前者按照參與變數的個數又可分為單元分析和多元分析。後者主要有圖論聚類、距離聚類、概率聚類和模糊聚類等。

格局分析 研究林木在林分中的分布狀態。主要包含兩方面的內容：一是林木個體在空間上的散布狀態；二是林木個體大小在空間的分布形式。研究森林群落的格局分析方法有「格子」樣方法、遊程檢驗及譜分析等。

⑸ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑹ 數據分析要素,方法,特點是什麼（用網路營銷回答）

想得清：根據運營需要使用各種數據分析來支持決策；
提得全：明確問題後找全需要的數據；
拿得到：能通過開發、產品，拿到靠譜的數據；
看得懂：取得數據後，通過數據分析的發現趨勢、規律、問題；
玩得轉：發現問題後，能透過現象看到本質，查找出背後的原因；
用得上：得出數據分析結果時，能客觀地對待，真正支持決策.

1.對整個大行業的了解，透析行業特徵，建立行業規則
2.了解消費者購物習慣，優化類目前台購物體驗
3.發掘潛力大、未開發的的類目，開拓、增加新市場，擴大份額
4.培養一批TOP商家：活動支持，行業顧問……
5.根據網購行為特徵，提出針對有利於類目增長的IT產品

成交類指標：GMV、支付寶成交金額、支付寶成交筆數等
瀏覽類指標：純PV、UV、IPV、社區PV，廣告引導IPV ，Search等
會員類指標：注冊會員數、當天注冊會員數、活躍會員數
商品店鋪類指標：在線商品數、商品件數、店鋪數量等
衍生類指標：成交UV、轉化率、客單價、ipv價值，

⑺ 定性分析與定量分析的異同及優缺點

定性和定量分析是兩種不相同但是有潛在聯系的分析方法。

不同:

定性就是用文字語言進行相關描述。它是主要憑分析者的直覺、經驗，運用主觀上的判斷來對分析對象的性質、特點、發展變化規律進行分析的一種方法。

定量就是用數學語言進行描述。它是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型針對數量特徵、數量關系與數量變化去分析的一種方法。

相同:

它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能為作鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。

優缺點:

相比而言，定量分析方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而定性分析方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用。在分析過程中通常會運用定性與定量相結合的分析方法。

（定性分析與定量分析相結合的方法）

拓展資料

定性分析與定量分析的聯系:

定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的; 定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量;定量分析使之定性更加科學、准確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論 。

事實上，現代定性分析方法同樣要採用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。

⑻ 數據分析方法有哪些

一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。