数量分析方法的具体特点

⑴ 人员数量分析法的人员数量分析的方法

工作效率法是根据员工的工作量和工作效率以及出勤等因素来计算岗位人数的方法。
假如某全国性的手机分销企业每年手机的总销量为5,000,000台，销售人员每人每日平均手机销量为46台，根据以往的经验，销售人员每销售一台手机需要0.174小时，销售人员的年平均出勤率为95%。根据以上数据我们可以计算该企业的销售人员的编制人数：
1）按销量定额来计算：
人员数量=全国销量/（员工平均销量X出勤率）=5,000,000台/{46台X〔（365-2X52-10）天X0.95〕}=456人
2）按时间定额来计算：
人员数量=全国销量X时间定额/（员工工作时间X 出勤率）=5,000,000台X0.174小时/{8小时X〔（365-2X52-10）天X0.95〕}=456人
本方法在时间的计算里面是假设每周休息2天，全年10天节日休息。该计算方法的假设前提是销售的多少完全取决于销售人员的工作时间，而忽略了产品、市场、内部支持系统等因素。在实际定编过程中应该考虑诸多的因素，参考计算的结果来确定编制人数。 也叫回归分析法。业务分析法是根据企业的历史数据和战略目标，确定企业在未来一定时期内的编制人数。业务分析法需要以过往的销售收入、销量、利润、市场占有率等历史业务数据为基础，通过这些数据与人员数量建立回归方程，通过回归分析计算而得。
假如某全国性的手机分销企业去年每月平均销量为160,000台，预计明年销量增长10%，公司明年每月平均计划销售176,000台，通过回归分析，销量与人员数量的回归分析方程=0.003574。可以计算销售人员的编制：
人员数量=明年全国月平均销量X 回归分析方程=176,000X 0.003574=629 人
回归分析方法是建立在对未来预测的基础上的，结果的准确性跟预测的准确性有很大关系，业务分析法还需要企业加强知识管理，保留真实的历史数据，便于用统计的方法建立回归分析方程。 预算控制法是西方企业流行使用的方法，它通过人工成本预算控制人员数量，而不是对某一部门内某一岗位的具体人数做硬性的规定。企业年度制定人力成本预算，将企业的总预算分解到公司的各部门，在获得批准的预算范围内，自行决定各岗位的具体人数，部门负责人对部门的业务目标和岗位人数负责。由于企业的资源是有限的，并且是与产出密切相关的，因此预算控制对企业各部门人数的扩充有严格地约束。
如同样要完成全年的业务量，一种方案是用10个人，每月每人人工费用为10,000元;另一方案是用8个人，每月每人人工费用为12，000元。如果部门人工费用预算为98，000。应该用几个人？
方案1：人工费用=10，000X10=100，000
方案2：人工费用=12，000X 8=96，000
因此，根据预算控制法，该部门应该用8个人，而不是10个人。 行业比例法是根据企业员工总数或某一类人员总数的比例来确定岗位的人数。在同一行业中，由于专业化的分工和协作的要求，某一类人员和另一类人员之间存在一定的比例关系。某一类人员的比例会随着另一类人员的人数变化而变化。这一方法比较适合各种辅助和支持性岗位人员的规划，例如，人力资源类和财务管理类人员。
例如手机分销型企业人力资源与业务人员之间的比例一般为1：100，某企业有业务人员1500人，则人力资源人员配备数为1500X0.01=15人。当然，这种行业的比例不能一概而论，它还需要考虑分支机构数量，以及区域的分散程度，人力资源服务的精细程度等因素。 标杆对照法是根据世界最佳典范和标杆值，并结合企业特性、作业流程、效率和业务量的整体考虑来确定岗位的人数。标杆值是一取样群在标杆项目的统计值，标杆值平均值以取样群的平均值为基准，亦即取样群各有约50%机率，实际值会高于或低于平均值。标杆值数据种类可包括作业绩效（如成本、效率）和人力配置等值，但并非所有产业、功能、作业项目都有现成的标杆值，分析标杆值的国际知名机构如：财务会计有IMA (Institute for Management Accountants)，人力资源有Saratoga Institute，信息管理有Gartner Group。

⑵ 数据分析方法

常见的分析方法有：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。

⑶ 数据分析的分析方法有哪些

数据分析的分析方法有：

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。

(3)数量分析方法的具体特点扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

⑷ 森林数量分析方法有哪些

根据森林群落的特征或属性，运用数学方法，对其进行定量分析称森林数量分析法。常见的森林数量分析方法有排序分析、聚类分析和格局分析等。数量分析比传统的植被分析（以定性为主的野外调查方法）能更深刻地揭示森林植物的内在规律和相互之间的关系，为合理经营管理森林资源提供科学依据。

排序分析 以森林植物种间相关性为依据区分植物种，对样方进行排序。其特点是以种间相关系数为指标，以分析其矩阵的特征向量作基础。目前应用较广泛的方法有主量分析(PCA)、相互平均分析(RA)、除趋势对应分析(DCA)及典范对应分析(CCA)等。

聚类分析 对实体(或属性)集合按其属性(或实体)数据所反映的相似关系进行分组、划类。在分析时，使同组成员尽量相似，而不同组成员则尽量相异。在聚类分析中，需要根据原始数据比较两个体之间、个体与组之间或两组之间相似程度的数量指标，即相似系数。聚类分析方法较多，但大致可分为等级聚类和非等级聚类两大类。前者按照参与变量的个数又可分为单元分析和多元分析。后者主要有图论聚类、距离聚类、概率聚类和模糊聚类等。

格局分析 研究林木在林分中的分布状态。主要包含两方面的内容：一是林木个体在空间上的散布状态；二是林木个体大小在空间的分布形式。研究森林群落的格局分析方法有“格子”样方法、游程检验及谱分析等。

⑸ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

⑹ 数据分析要素,方法,特点是什么（用网络营销回答）

想得清：根据运营需要使用各种数据分析来支持决策；
提得全：明确问题后找全需要的数据；
拿得到：能通过开发、产品，拿到靠谱的数据；
看得懂：取得数据后，通过数据分析的发现趋势、规律、问题；
玩得转：发现问题后，能透过现象看到本质，查找出背后的原因；
用得上：得出数据分析结果时，能客观地对待，真正支持决策.

1.对整个大行业的了解，透析行业特征，建立行业规则
2.了解消费者购物习惯，优化类目前台购物体验
3.发掘潜力大、未开发的的类目，开拓、增加新市场，扩大份额
4.培养一批TOP商家：活动支持，行业顾问……
5.根据网购行为特征，提出针对有利于类目增长的IT产品

成交类指标：GMV、支付宝成交金额、支付宝成交笔数等
浏览类指标：纯PV、UV、IPV、社区PV，广告引导IPV ，Search等
会员类指标：注册会员数、当天注册会员数、活跃会员数
商品店铺类指标：在线商品数、商品件数、店铺数量等
衍生类指标：成交UV、转化率、客单价、ipv价值，

⑺ 定性分析与定量分析的异同及优缺点

定性和定量分析是两种不相同但是有潜在联系的分析方法。

不同:

定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验，运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。

定量就是用数学语言进行描述。它是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。

相同:

它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。

优缺点:

相比而言，定量分析方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而定性分析方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用。在分析过程中通常会运用定性与定量相结合的分析方法。

（定性分析与定量分析相结合的方法）

拓展资料

定性分析与定量分析的联系:

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的; 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论 。

事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。

⑻ 数据分析方法有哪些

一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。