人员结构分析几个维度？

一、人员结构分析几个维度？

在人力资源数据分析里，对公司的人员结构做数据分析是人力资源数据分析里最基础的一部分，因为公司的人员结构属于静态的数据，没有太多的计算，所以在分析的时候相对来说是基于静态数据的分析，在人员结构分析里，公司的人员分布是经常会涉及的一个数据分析，我们就以下面这个案例来讲讲如何进行人员的分布的分析。

首先请看原始数据：

这是一个区域的人员的原始数据表， 首先我们来做表的分析，这个表有2个维度，一个是区域一个是店铺的类型。然后表的度量是人数单位 ，一般在这种交叉的结构表里我们的分析思路是

1.分析整体的大的数据，先分析每个城市的人数，和每类店铺的人数

2.在交叉进行分析，以城市为维度，在分析每个城市 每类店的人数，比如海南每类店的人数

3, 以每类店为维度，来分析，某类店每个城市的人数，比如A类店，每个城市的人数，

在进行数据分析的时候我们一般都是以图表的形式进行沉陷，对于上面这个表的关系明显是属于数量的关系，所以我们用的是条形图来进行各个数据的对比。

二、分析事情的几个维度？

你好，1. 时间维度：分析事情的发生时间、持续时间、时序关系等。

2. 空间维度：分析事情发生的地点、地域范围、空间关系等。

3. 人物维度：分析事情中涉及的人物、人物之间的关系、人物的行为、态度、情感等。

4. 条件维度：分析事情发生的原因、条件、环境等，包括物质条件和非物质条件。

5. 影响维度：分析事情的影响范围、影响程度、影响方式等，包括正面影响和负面影响。

6. 结果维度：分析事情的结果、后果、影响，包括直接结果和间接结果。

7. 价值维度：分析事情所涉及的价值观念、道德标准、社会意义等，包括正义、公平、诚信、责任等。

三、成绩分析的几个维度？

可以对现状的几个变量进行算分，动机一样，然后你可以按设定范围把得分分为高中低几个等级，然后计算秩相关，用spearman法若不划分等级。

直接用分数就先考察正态性，然后用pearson相关当然先用主成分或因子分析减少维度也是不错的

四、毛利率分析从几个维度？

毛利率=毛利/营业收入×100%=（主营业务收入-主营业务成本）/主营业务收入×100%。

如何分析毛利率：

一、看行业

每个行业的毛利率因素是不一样的，例如银行业与制造业的毛利率肯定是不一样的。

二、看毛利率是怎么形成的

单纯从计算公式看，毛利率=毛利额/销售收入=（销售收入-销售成本）/销售收入，也就是说主要影响因素是收入和成本，那么剩下的就看是什么影响了收入和成本。

而分析收入和成本的影响因素，一定要结合公司的实际业务进行分析。我们做分析的本质是结合公司业务从数据的层面发现问题和解决问题。

拓展资料：

怎么影响毛利率？收入和成本：

（一）首先影响收入的因素

1、业务结构：这个主要是公司的商业模式决定的。

2、地区结构：如国内与国外、南方与北方，不同的地区市场趋势是不一样的，增长趋势也不同。

3、员工结构：如新老员工结构；优秀员工与低绩效员工结构，不同的员工有不同的产出。

4、客户结构：如新老客户结构；头部客户贡献占比等

5、渠道结构：线下线上差异，即使是线上和线下，其内部结构也存在不同，线下可以是直营模式也可以是加盟模式；线上可以是直播模式，也可以是平台卖货模式（如天猫）。

6、货品结构：新产品与老产品结构；常规产品与非常规产品结构等

7、客群结构：性别、年龄、地区、文化差异、收入差异等

8、产品线：例如童装有婴童、幼童、中童、大童

以上因素的差异会形成不同的营销策略，不同的营销策略可能影响商品折扣等因素，因此也需要对营销策略进行分析

（二）影响成本的因素

1、供应商板块：供应商的结构；头部供应商的能力等

2、生产、制造板块：生产制造环节的效率和损失等

3、采购板块：采购员的能力、采购委员会的执行效率等

4、成本管控板块：财务对成本的管控能力和管控策略也在很大程度上影响着成本有效性。

5、收入板块：收入的结构也很大程度上影响成本的构成，需要上下串联分析。

五、商品分析从哪几个维度？

商品名称和货号——品类维度、销量维度地址——买家地理分布分布维度价格——价格区间维度时间——普通日/节假日维度不同维度可以构成不同的坐标，每一个坐标体系代表一种数据分析，进而产生一系列的结果。所谓Excel中的数据透视表也。上面是最基础的，复杂一点的就要引入参照系了，随便举几个。

其他渠道上的销售数据——非电商渠道参照系竞争对手的销售数据——竞品参照系更复杂的话，就要再引入隐含变量了，例如温度、青年人口比例、目标消费群的收入水平等等，作为相关性与预测分析的基础。

六、个性维度分析？

第一维度：内向型偏好(I)VS外向型偏好（E）

内向型/外向型被排在性格类型四个维度的第一维度，代表着能量获取的方式。

内向型偏好(I)

内向型偏好的人能量、焦点和注意力更多的集中在内部世界，他们需要在独处时获取内心的能量，这样才能保持活力，而过多、过久的外部刺激对于他们来则是一种能量的消耗。

他们需要与自己的思想、情感、觉知进行对话，来完成“充电”的过程。

所以对于外部的瞬息万变可能有一种“被动接受”的感觉，例如不喜欢在热闹的场合待得太久，也不太喜欢在公开场合发表自己的看法，更喜欢以独处的方式思考问题。

外向型偏好(E)

外向型偏好的人倾向于从外部世界获取能量。往往，他们更需要在跟外界的接触、跟别人交谈的过程中获取能量，否则他们很可能会感到空虚无聊。

他们非常容易“自来熟”，喜欢跟同事、朋友、陌生人交流，他们的交际圈特别广，每到一个新的地方，都可以迅速找到一起玩耍的小伙伴——整个过程中，他们获得了源源不绝的能量。

他们喜欢在交谈中思考，所以他们总是滔滔不绝，不断说出当下的想法，当“表达自己的想法”受到阻碍时，他们就会特别厌倦，因为释放能量的通道（说个不停）受阻，所以可能会马上离开。

他们喜欢尝试和体验新鲜的事物，对外部世界充满好奇。

大多数人都能很轻易的判断出自己属于哪一种偏好（注意是偏好，没有绝对的外向和内向，只是内外向的程度可能不同）。

但是也有很多读者说自己内外向程度差不多，测试结果也是时而外向、时而内向，还有一些读者反映说自己曾经是外向型性格，后来变成了内向型性格。

在这里，我想说，一个人的性格在儿童时期已经确定，而且很难再改变。但是每个人的生长环境和受教育的程度、经历的事情都有所不同，在这个过程中，自己本身的性格是否被压抑、另一种性格偏好是否得到锻炼发展等等，都会影响一个后天的行为模式。

例如一个性格内向偏好的孩子，如果周围有很多外向型偏好的家人和朋友，那么他可能会学习、模仿他们，得到一些外向型技能的发展，但是他骨子里还是内向型偏好。

而一个外向型偏好的人，如果他的生长环境、受到的教育，都要求他成为一名不外露、不张扬，要自省的人，或者在成长过程中遇到常人没有经历的一些变故，那么他也可能变得沉默寡言，喜欢一个人呆着，行为模式看起来很像内向型偏好的人。

在判断自己的性格类型时，就要学会去除这些影响因素，即在没有外在的影响和压力，没有别人的要求和期待，只是自己做选择的话，特别是在童年时期，你的想法、状态和行为模式是怎样的，是更偏向内还是外？

第二维度：直觉型偏好（N）VS感觉型偏好（S）

性格类型的第二个维度：感觉（S）和直觉（N）所代表的就是人们搜集信息、感知世界的方式，也就是感知功能。

例如，我们找一份工作时，会搜集行业信息、公司信息等，然后做出判断。

在搜集公司信息时，一般会考虑公司规模、薪资水平、企业文化、工作氛围等信息。

感觉型（S）会更注重“实感”的东西，也就是看得见摸得着的，例如公司规模、薪资水平，公司管理制度等。如果一个公司薪资和管理制度等符合自己的预期，他就可能会选择这家公司。

而直觉型（N）注重精神层面、内在价值感的东西，比如这家公司的企业文化是否跟自己内心追求的一致，公司对未来的设想和展望是否跟自己的预期一致，这是直觉型（N）的人更关注的东西。

不同偏好性格的人，导致他们在搜集信息时侧重点不同，也会直接影响做决定的过程。

在生活中，每个人都会同时用到感觉（S）和直觉（N），判断自己属于哪一种偏好类型的原则是：你使用哪种感知功能最多或者更擅长，或者说在大多数时候你会更倾向于使用哪种感知功能。

对感知功能偏好的判断，并没有像判断内（I）外（E）向偏好那么简单。

一般来说：感觉型（S）偏好的人更务实，注重事物的细节，更热衷制定、遵守各种规章制度。

直觉型（N）偏好的人更天马行空，注重事物的意义感，喜欢憧憬未来，擅长创新、创造性活动。

第三维度：思考型偏好（T）VS情感型偏好（F）

第三维度是人们做出判断的过程，也称判断功能。

情感型（F）和思考型（T）的含义就是，人们在第二维度（S/N）通过感知功能搜集信息后，进行判断、决策，做出决定的过程（方式）。

情感型（F）偏好的人倾向通过对事物做出个人的和主观的价值判断，来决定“好坏”。他们通常是感性的、情绪化的、友善的、情感丰富的，给人的感觉很可能是温暖、热情。

思考型（T）偏好的人倾向通过客观的、逻辑的分析来判断一个事物的“对错”。他们通常是理性的、坚定的、冷静的，给人的感觉很可能是果断、冷峻、富有原则性。

比如说读这篇文章时，情感型的偏好的人可能会因为晦涩难懂，没有让自己有愉悦的阅读体验而放弃阅读。

思考型偏好的人会思考文章的逻辑性，给出客观的评价，如果对自己有用，他就认为这是一篇好文章。

第四维度：判断型偏好（J）VS感知型偏好（P）

性格类型第四维度的涵义是：面对外部世界时，你更倾向于使用感知功能（第二维度）还是判断功能（第三维度），是一个人面对外部世界的生活态度。

感知型偏好（P）即，大多数时候更自然而然的使用感知功能多于判断功能。

举例：要做一个决定时，他会把时间大量的花费在搜集信息上，而迟迟无法做出一个决定或者判断，他总觉得搜集的信息还不够或还不足以去做出判断。

判断型偏好（J）即，大多数时候更自然而然的使用判断功能多于感知功能。

当做一个决定时，他一般不会在搜集信息方面花费太多的时间和精力，而是想要快速的做出决定，得出一个结论，一个确定性的结果。

可以简单的理解为：感知型偏好（P）的人看重过程，判断型偏好（J）的。人看重结果。

通常情况下：判断型偏好的人（J）：更加偏向于控制、做计划、判断、下结论、做决定

感知型偏好的人（P）：

更加偏向于体验、随性、顺其自然、随遇而安、随机应变

以上是性格类型的四个维度涵义解析，旨在帮助读者不仅仅只是通过测试知道自己的性格类型仅仅是四个字母而已。

我们更要知道每个字母所代表的涵义，从而在几次测试结果不同的情况下，可以准确判断自己的性格类型。

七、多维度分析？

多维尺度分析是市场调查、分析数据的统计方法之一 . 通过多维尺度分析,可以将消费者对商品相似性的判断产生一 张能够看出这些商品间相关性的图形

八、分析维度是什么？

基本含义：分析纬度（英语：Analysis）的概念是指在头脑中把事物或对象由整体分解成各个部分或属性。尽管“分析”作为一个正式的概念在近年来才逐步建立起来，这一技巧自亚里士多德（公元前384年至322年）就已经应用在了数学、逻辑学等多个领域。

九、什么是维度分析？

维度是事物“有联系”的抽象概念的数量，“有联系”的抽象概念指的是由多个抽象概念联系而成的抽象概念，和任何一个组成它的抽象概念都有联系，组成它的抽象概念的个数就是它变化的维度，如面积。此概念成立的基础是一切事物都有相对联系。

从哲学角度看，人们观察、思考与表述某事物的“思维角度”，简称“维度”。

例如，人们观察与思考“月亮”这个事物，可以从月亮的“内容、时间、空间”三个思维角度去描述；也可以从月亮的“载体、能量、信息”三个思维角度去描述。

十、bi维度分析思路？

随着数据的重要性的显现，不同于传统BI的仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。

（2）数据来源变得广泛，快速迭代的数据成为新的需求

随着数据挖掘和AI技术成熟，数据来源广泛，BI人员可以接触到各类数据。

据karlin venture预测：2020年，每个人每秒会产生1.7MB数据，所以能快速处理及时更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。

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