⑴ 如何做好数据分析
数据分析有：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。
⑵ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和
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⑶ 如何管理好企业的数据
企业如何才能管理好数据呢？
马云曾经在一次演讲中说过:"人类正从IT时代走向DT时代"。
DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。也就意味着今后的市场竞争，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，能否用数据挣钱成为核心所在。
有研究表明：
1.很大一部分数据属于线下数据，而线上数据只占了其中小部分。
2.只有少量数据属于可访问的互联网数据，另外的大多数据还储存在企业内部。
也就是说，真正想要实现互联网的大数据互通，就是要让还未被利用起来的企业线下数据发挥其价值和效用。
出于对数据处理的关注，企业管理者们对数据收集、数据整理、数据分析的需求和要求都逐步提升，这一趋势也就助推了阿里“数据中台”战略诞生，数据中台也就成了继“数据工具”、“数据平台”、“数据湖”之后的新一轮数据处理系统。
数据中台：未来企业数据管理的发展重点
国内各行业上百家代表型企业选择与第三方数据中台服务商“百数”合作尝试中台战略。
据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了百宝云提供的数据中台及其衍生服务。
吸引众多企业入局的“数据中台”战略到底为什么能够成为未来企业数据管理的发展重点？
1.将内部数据有机结合，转变为数据生产力
2.管理数据的同时，实现数据业务化
百数在为企业搭建数据中台上承担了相应的行业重任，致力于让广大企业在符合自身需求的前提下，实现数智化升级。
⑷ 大数据时代下，如何做好数据管理工作
进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。
⑸ 如何做好数据管理
数据管理是信息化建设工作中的重点之一,通过健全组织、规范管理、比对分析、综合运用，把数据管理与企业生产有机结合，从而使企业利益进一步提高。
(一)提高认识，科学管理
对数据进行科学的管理，只有上升到战略的高度上去认识和重视才行。数据是主体软件应用的基础。所有的企业资料最终都汇集成数据，保存在计算机系统的数据库中，工作人员通过信息交互系统从后台数据库获取所需数据，经中间层信息系统处理后得到结果，所有的查询、分析都需要真实、全面、准确、一致的数据。企业信息化建设中存在的一些问题，主要不是因为没有好的系统，而是因为已有的系统没有得到很好的应用。因此，数据的准确性、完整性、科学性，将直接决定结果的正确性。也必将影响信息化应用的成效。同时，只有科学的管理，才能保证数据的准确、完整。
(二)健全职能部门，完善管理制度
数据管理职能因该有专门的部门实施，因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理(处理)部门，将数据的监管职责赋予数据管理部门，由数据管理部门集中管理监控数据，各有关职责部门配合。各单位也相应设立相应的数据处理岗。然后制发《数据管理办法》、《数据管理责任追究暂行办法》，明确数据管理部门的职责范围、工作程序、监控内容、考核奖惩等，建立数据通报、培训等制度，制定信息采集、审核、录入、分析比对、信息传递等相关办法，使数据监管与运用工作逐步规范。
(三)严控数据录入环节，加强源头控制
一是提高人员素质。对数据录入人员进行软件操作、数据录入、职责规定等知识培训，明确职责、明确各级、各岗数据管理人员工作职责及质量标准;明确综合管理软件的问题提交、处理、反馈程序，数据出现问题都由数据管理部门统一负责接收、研究解决并反馈，避免多头提交、多头请示，为数据管理工作提供人员素质保障。
二是加强信息系统提高系统本身的差错纠错功能，减少或避免数据录入的错误。
三是创建合理高效工作流。结合实际情况制定工作流，明确职责、避免重复、方便管理为目的，细化岗位，一人多岗(单位人数少)或一岗多人(岗位工作量大)，科学的`连接每个岗位，组织起高效的工作流，减少数据冗余，最大限度地提高征管效率。
四是原则行事。按照“三不录”原则，即不规范不录、不安全不录、未审核不录，严把数据的采集、审核、审批、录入、修改等环节。确保系统数据完整、准确，系统运转优质、高效。
五是通报考核。建立通报制度。例如，坚持 “一月一通报、一月一讲评、一月一考核、一月一追究”。按时将各单位征管数据质量完成情况等，在公文处理系统和网站上发布数据通报，并在每月的局务例会上，由分管局长对上月数据质量进行通报讲评，分析症结，提出整改措施。建立日常考核台账，按月考核，并将各单位得分情况张榜公布;同时，按照责任追究办法，追究相关单位和人员的责任。对全年数据质量评比排名在后几位的，目标管理考核中给予倒扣分。制定数据考核指标，数据质量考核中，低于平均指标的，目标管理考核一票否优。
(四)思想要重视，全员要参与
加强数据管理，全面推进企业信息化建设应用进程，离不开各级领导的重视和支持，只有领导重视，才是做好数据管理和深入分析的关键，信息化建设才能真正得到发展。同时，所有的工作人员，都应该把好各自工作环节的数据管理，不制造垃圾数据、错误数据，发现问题及时解决，追根求源，争取将错误数据、垃圾数据剔除干净，确保数据的正确完整。
(五)协作要到位
数据处理工作中，信息技术是实现手段，信息技术应用的先进性决定了系统软件的质量水平高低，而业务的规范程度决定了信息化推进的广度和深度。数据处理应用不仅涉及信息化技术的选择和应用，同时还涉及到企业业务流程的规范和统一，并且直接影响企业系统信息化建设的成效。所以，每一项企业管理数据处理及其具体应用，都离不开信息部门和业务部门的紧密合作、协同工作。技术部门与业务部门需要很好的合作和相互的支持和配合，才能使数据处理应用程度深化和完善。
(六)机制要健全
在业已建立机制的基础上，要进一步完善数据分析应用管理办法，建立部门工作责任制，包括项目管理制度、信息发布制度等;建立与数据处理应用相适应的企业业务配套制度;建立信息技术支持、安全和运维保障制度，包括信息安全应急处置预案、运维岗责体系等，保障数据分析应用工作健康有序发展。