全通过数据分析做出精准决策

通过数据分析做出精准决策1、什么是综合评估模型综合评估模型是对一个复杂系统的多个指标进行总体评价的方法。它是一种把定性评估转化为定量评估的方法，能够解决比较模糊的，难以量化的问题。2、建立综合评估模型的步骤：要建立一个综合评估模型需要以下几个步骤：确定评估指标确定指标权重确定指标评价等级和范围建立综合评估模型评估分析结果这样一套步骤当中，每一步都是相互关联的，下面我们来举个生活当中例子，带大家完整走一遍这个流程。假如你是一个女生，现在有三个男性朋友同时在追求你，三个人看起来都差不多，一时间无法抉择，这个场景下，选择谁就成了一个复杂的系统，我们需要用多个指标来对候选人做总体评价。1、确定评估指标根据找男朋友可能会考虑的因素，我们选定如下指标：身高颜值才华财富水平所处地域2、确定指标权重指标权重是各个指标的重要程度，加起来需要等于1，我们首先需要知道，以上五个指标的优先级。这个优先级往往是决策者自己制定的，如果不知道怎么选，我可以教大家一个方法，首先在5个指标当中选取一个你最看重的，然后再在剩余4个指标里面挑一个最看重的，以此类推...。有的人最喜欢好看的，那么颜值的权重就更高，有的人喜欢有才的，那么才华的权重就更高，这样我们就得到了各个指标的权重：指标权重值身高20%颜值30%才华25%财富20%地域5%3、确定指标评价等级和范围我们做评估模型的目的，就是要把定性的指标转化为定量的指标，比如说才华？怎样才算有才华需要我们来制定等级。比如说，我们简单地认为，才华和学历相关：才华等级分数高中及以下10专科20一般本科30重点本科50硕士70博士及以上100身高：身高等级分数160及以下30160-17050170-18070180以上100颜值：颜值等级分数路人水平30班草水平60校草水平75出道水平100财富：个人总资产财富等级分数0-10W3010W-50W6050W-200W75200W以上100地域：假设是广东人，找男朋友的偏向于本地人，那么：地域等级分数非广东人50广东人1004、建立综合评估模型根据我们前面所列的各项指标及评估标准，把三个候选人的信息填进去：候选人才华等级身高等级颜值等级财富等级地域等级A一般本科170-180班草水平200W以上非广东人B硕士170-180路人水平10W-50W非广东人C重点本科180以上班草水平0-10W广东人再把定性指标，转化为定量指标：候选人才华等级身高等级颜值等级财富等级地域等级A30706010050B7070306050C5010060301005、评估分析结果我们把每个候选人各项得分，乘以该项指标的权重，就可以得到每个候选人的总体得分：候选人才华等级身高等级颜值等级财富等级地域等级总分A7.51418202.562B17.5149122.555C12.520186561.5最终可以看到，A候选人的总体得分最高。除此生活中还有很多需要做决策的场景能够用到综合评估模型：找工作：综合评估薪酬待遇、行业发展、成长机会等；买房子：考虑地理位置、配套设置、学区规划、物业服务等；...另外，不同岗位的同学在做决策的过程中，都有需要用到综合评估模型的机会，如：推广方面：在推广渠道的选择方面，需要考虑多种因素，比如在微博、B站、小红书三个渠道做选择，需要评估渠道与品牌的匹配程度、用户活跃度、用户购买力、话题传播力等；采购方面：可用此模型综合评价供应商，包括报价、行业知名度、配合度、服务水平等；人事方面：招聘过程中，如果几个候选人同样出自大厂，都能胜任目标工作岗位，那么也可以用综合评估模型决策，综合评价候选人的专业能力、沟通能力、学习能力等；...3、案例分析案例背景：你是一家互联网公司的HR，过去一年数据分析团队的工作做得非常出色，现在要给团队中的10个人发放年终奖，规定是20%的人一等奖，30%的人二等奖，50%的人三等奖，请予以分配各等级年终奖给对应获奖人员。确定评估指标：首先整个团队做得非常好，不一定每一个人做得非常好。评估一个员工的工作水平可以从以下角度出发：首先，每个数据分析师都有一个或多个对口支持的业务部门，对应业务部门的表现一定程度上可以反映数据分析师的工作成果，所以对口部门的综合表现可作为一项指标；其次，考察数据分析师的工作能力有一些行业通用维度，包括：基本数据支持能力：取数的正确率和效率可作为基本指标；问题分析能力：能否独立的分析出业务部门的问题，可作为一项指标；方案策划与执行能力：分析出问题之后，能否得出有效的解决方案并推进执行，可作为一项指标；分析维度开发能力：能否有效的开创出新的分析方法和理论，供其它分析人员使用，可作为一项指标；另外，在通用性的指标方面，可选择出勤率和加班时长来作为评估指标。所以，经过以上分析，我们可选择的评估指标如下：业务部门表现取数正确率取数效率独立分析方案策划执行分析维度开发出勤率加班时长确定指标权重：业务部门的数据表现受多种因素影响，数据分析的影响相对小一些，所以分配10%的权重；数据支持（取数正确率、取数效率）、独立分析、方案策划执行，三个指标对于数据分析师来说，难度逐渐增加，所以设置：10%、25%、35%，分析维度开发属于附加部分，权重设置10%；通用性指标方面：出勤率和加班时长各设置5%；总体指标权重如下：指标权重业务部门表现10%取数正确率5%取数效率5%独立分析25%方案策划执行35%分析维度开发10%出勤率5%加班时长5%确定指标评价等级和范围：指标权重计算方法业务部门表现10%根据业务部门整体绩效表现：X<600分；X>=60，X分；取数正确率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120取数效率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120独立分析25%由上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120方案策划执行35%由业务部门和上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120分析维度开发10%按照新分析维度个数计算，1个=60分，2个=80分，3个=100分，>3个=120分出勤率5%由人事部门评定：出勤率<60%，0分；60%-90%60分；90%-95%80分；95%以上100分加班时长5%由人事部门评定：月度平均加班时长0-10小时0分；10-20小时60分；20-40小时80分；40小时以上100分；建立综合评估模型：将10各个数据分析部门员工的数据填入评估表当中：指标权重计算方法英杰致远雨泽烨磊文博天佑文昊圣杰俊楠荣轩业务部门表现10%根据业务部门整体绩效表现：X<600分；X>=60，X分；市场部86分财务部80分市场部86分运营1部95分运营2部75分人事部90分产品部92分产品部92分运营1部95分运营2部75分取数正确率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120超出预期良好卓越良好良好良好良好卓越基础基础取数效率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120良好基础良好卓越超出预期卓越卓越卓越卓越卓越独立分析25%由上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120基础良好良好超出预期良好超出预期卓越基础基础卓越方案策划执行35%由业务部门和上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120良好超出预期超出预期良好良好卓越卓越基础超出预期良好分析维度开发10%按照新分析维度个数计算，1个=60分，2个=80分，3个=100分，>3个=120分2310012125出勤率5%由人事部门评定：出勤率<60%，0分；60%-90%60分；90%-95%80分；95%以上100分85%92%100%98%92%85%95%100%100%87%加班时长5%由人事部门评定：月度平均加班时长0-10小时0分；10-20小时60分；20-40小时80分；40小时以上100分；15181322252133141416把各项指标表现转化为分数：指标权重计算方法英杰致远雨泽烨磊文博天佑文昊圣杰俊楠荣轩业务部门表现10%根据业务部门整体绩效表现：X<600分；X>=60，X分；86808695759092929575取数正确率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=12012080100808080801006060取数效率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120806080100120100100100100100独立分析25%由上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120608080120801201006060100方案策划执行35%由业务部门和上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=1208012012080801001006012080分析维度开发10%按照新分析维度个数计算，1个=60分，2个=80分，3个=100分，>3个=120分80100600060806080120出勤率5%由人事部门评定：出勤率<60%，0分；60%-90%60分；90%-95%80分；95%以上100分608010010080608010010060加班时长5%由人事部门评定：月度平均加班时长0-10小时0分；10-20小时60分；20-40小时80分；40小时以上100分；60606080808080606060评估分析结果：指标权重计算方法英杰致远雨泽烨磊文博天佑文昊圣杰俊楠荣轩业务部门表现10%根据业务部门整体绩效表现：X<600分；X>=60，X分；86808695759092929575取数正确率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=12012080100808080801006060取数效率5%由业务部门评定：差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120806080100120100100100100100独立分析25%由上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=120608080120801201006060100方案策划执行35%由业务部门和上级评定，差=0分，基础=60分，良好=80分，卓越=100分，超出预期=1208012012080801001006012080分析维度开发10%按照新分析维度个数计算，1个=60分，2个=80分，3个=100分，>3个=120分80100600060806080120出勤率5%由人事部门评定：出勤率<60%，0分；60%-90%60分；90%-95%80分；95%以上100分608010010080608010010060加班时长5%由人事部门评定：月度平均加班时长0-10小时0分；10-20小时60分；20-40小时80分；40小时以上100分；606