专栏名称: 人力资源数据分析

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人力资源数据化管理 - 须知的数据基础知识

人力资源数据分析 · 公众号 · 职场 · 2021-03-08 21:19

正文

人力资源的数据分析中会涉及到很多基础的统计学的知识，比如我们在做薪酬数据分析的时候就会用到回归函数，在做绩效数据分析的时候就会用到正态分布，所以在人力资源的数据化管理中，我们也是需要了解一些简单的数据基础知识，今天我们就来讲一讲最基础的数据基础知识。

数据的类型分为三种

1、维度

• 是事物或现象的某种特征，比如我们在做人员结构数据分析中，人员的结构维度我们可以分为：户籍，学历，工龄，年龄等，这些就是对人员结构特征。

2、度量

可以理解为是维度的计量单位，•用于衡量事物发展程度的单位或方法，比如工龄的度量是 “年”，户籍的度量是“个”，薪资的度量是“元”

3、值

• 值就是度量的数值体现，具体的数据

维度，度量，值就构成了我们日常见到的一张张的表

比如我们下面这一张表，就给大家标注了哪些数据是值，哪些是度量，哪些是维度。

“值”又分为两种形式

1、字符型

字符型的值是不具备计算能力的文字数据，比如学历数据，户籍数据都是不具备计算，但是可以计算“个数”，我们在做数据透视的时候就会计算各个学历人数的个数或者占比

2、数据型

数据型是在EXECL里大部分的计算字段，包含自然数据或者度量单位制，比如各个部门各个岗位的人数，月份数据，薪酬数据等都是可以计算的数据。

“度量”也可以分为两种形式

1、绝对度量

绝对度量一般是以“率”的形式出现，不会受到各个数据基数的影响，是一个相对的数据，比如我们经常在计算的离职率，入职率，利润率等都是绝对数据

2、相对度量

相对度量数据是一个主观的数据，以各个数据的实际值为标准，比如我们每个部门的岗位人数，每个月的离职人数等

在做数据分析的时候，有时候我们会碰到这些术语，所以我们需要知道这些术语是什么意思，在做数据分析的时候就可以更加的得心应手。

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