0 1) 분류 분석
예를 들어, 서로 다른 부서, 직무 등급, 연령대별로 인재 유실률을 분석한다. 예를 들어, 어떤 부서의 이직률이 특히 높다는 것을 알게 되면, 분석해 볼 수 있습니다.
02) 행렬 분석
예를 들어, 한 회사는 가치관과 능력에 대한 평가를 통해 평가 결과를 매트릭스로 만들어 가치 일치가 강한 직원, 가치 일치가 약한 직원, 가치 일치가 약한 직원의 비율을 파악하여 회사의 인재 건강 상태를 찾아낼 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가치명언)
03) 깔때기 분석
예를 들어 채용 데이터 기록, 이력서 투자, 초체, 한 면, 두 면, 마지막 면, Offer 수락, 입사 성공, 수습 기간, 전체 채용 깔때기입니다. 데이터에서 어느 부분을 최적화할 수 있는지 알 수 있다.
04) 상관 분석
예를 들어, 회사의 각 지사의 인재 손실률이 크게 다를 경우 각 지사의 인재 손실률과 지사의 특징 (지리적 위치, 급여 수준, 복지 수준, 직원 연령, 관리자 연령 등) 간의 상관 관계를 분석할 수 있습니다. ) 직원을 가장 잘 유지할 수있는 핵심 요소를 찾으십시오.
05) 논리 트리 분석
예를 들어 최근 직원 만족도가 떨어진 것으로 밝혀지면 해체된다. 만족도는 급여, 복지, 경력 개발, 업무 분위기와 관련이 있으며 급여는 기본급과 보너스로 나뉜다. 이렇게 하면 층층이 해체되어 만족도의 영향 요인 중 변화 요인을 찾아내 통찰력을 얻을 수 있다.
06) 추세 분석
예를 들어 지난 12 개월 동안의 인재 손실률 변화 추세.
07) 동작 궤적 분석
예를 들어, 입사, 실적 창출, 급속한 실적 성장, 피로기, 점진적인 안정에 이르기까지 한 영업 사원의 행동 궤적을 추적할 수 있습니다.
기업 비즈니스 시나리오를 위한 원스톱 대용량 데이터 분석 솔루션을 제공하여 수익 증대, 비용 절감, 효율성 향상, 비용 통제 등 네 가지 측면에서 기업에 가치를 제공할 수 있습니다.
1, 이익 증가
가장 직관적인 응용은 데이터 분석을 이용하여 디지털 정밀 마케팅을 실현하는 것이다. 사용자 구매 행위 및 소비 습관에 대한 심층 분석을 통해 사용자 초상화를 묘사하고, 데이터 분석 결과를 운영 가능한 고객 관리 전략으로 전환하여 더 많은 고객을 확보하고 판매 수익 증가를 실현할 수 있습니다.
다음 그림은 판촉 수지의 계산 분석을 위해 광고 배치를 위한 의사 결정 근거를 제공합니다.
아래 그림은 채널 지원을 위한 데이터 지원을 제공하는 채널 판매 분석입니다.
2. 비용 절감
예를 들어, 데이터 분석을 통해 재무 및 인력 관리를 수행하여 다양한 비용 지출을 통제하고 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
다음 그림은 원가 요소를 이해하기 위한 생산 원가 분석을 보여 줍니다.
다음 다이어그램은 기간 사전 실제 원가 비교 분석 및 원가 관리를 나타낸 것입니다.
3. 효율성 향상
각 기업은 관련 보고서를 생성합니다. 데이터 분석 도구의 도움으로 기술을 모르는 업무 인력도 간단한 끌기를 통해 민첩한 셀프 분석을 수행할 수 있습니다. 업무 담당자의 요구 사항, IT 직원의 보고서 작성 불필요, 보고서의 적시성과 사용 효율성 대폭 향상
데이터 분석 도구를 통해 PC 측에서 전시할 수 있고, 모바일 간판을 지원하여 언제 어디서나 운영을 꿰뚫어보고 의사 결정 효율성을 높일 수 있습니다.
4. 위험 관리
예산이 초과되었습니까? 채무가 기한이 지났습니까? 품절인가요, 품절인가요? 고객의 지급률은 얼마입니까? 장치가 정상적으로 작동합니까? 어떤 제품의 생산 속도를 높여야 생산 균형을 이룰 수 있습니까? 사실, 거의 모든 기업은 다양한 위험 문제를 겪게 됩니다. 데이터 분석을 통해 기업은 실시간 모니터링을 수행하고, 예산의 일부와 정상 범위에서 벗어나는 수치를 사전 예방적으로 경고하며, 기업의 위험을 줄일 수 있습니다.
다음 그림은 세율 지표를 보여 줍니다. 종합세율이 너무 높을 때 미리 알림 경보를 실현할 수 있다.
다음 그림은 프로젝트 총 이자율을 중점적으로 모니터링하는 주요 지표 경보입니다.