对比分析法-用数据分析法,获取别人没有的洞见

对比分析法：用数据发现问题，获取别人没有的洞见如果你到了一家咨询公司，公司有薪酬调研部门，会收集各家所有员工的薪酬、福利、职位、年龄等等信息，然后出具薪酬统计报告，你会对这些薪酬数据如何进行处理呢？我们可以做一个简单的统计就发布，也可进行分析，比如看哪些行业涨薪资最快？在什么部门升职最快，薪酬分别跟哪些因素有关，等等。这些分析会让你的上司对你刮目相看，对于你的职业发展有着不可言喻的好处。为了能让你跟我一起思考，我收集了一些数据。数据是一些互联网和高科技公司的薪酬数据，包括各公司员工的薪资、职位、职级以及一些个人信息，个人信息有出生年月、在这家公司的工作时长等等，当然，数据是比较简单的。—所捕入替苛孵同年ii2W»31B13S7305200830B11曲3062DO2霑572000122OS13575720M13200741SB9000甜7TLSDtffl620104075460M4407罪畑42007407開釦002011站572JCCT3201326B6&J0G120芮32L3OM0島m】o3B7畀即冈4201：43AS13X12覧那诟堂戏55200431717»0010^00411CS•{-10你可以看一下这些数据，如果这些数据给到你，你可以得出什么样的洞见？我们先来思考一个问题：本文讲的是如何用数据发现问题，提取洞见？那么，问题来了，在生活中，我们是怎么发现问题的呢？比如，你的另一半一直不太在意形象，但是某天突然开始健身、保养皮肤，还买新衣服，这时候你会不会想：唉，是不是有什么问题？再比如，你观察你的同事，上个月差不多是9点才到公司，这个月却平均10点才来，你是不是也疑惑：他最近怎么了？所以，你有没有看出来，我们是怎么发现问题的？对了，就是“对比”。同事这个10点上班，上个月9点上班，这就是对比。所以，实际上从数据中发现问题、获取洞见，核心就是对比。

那我们该如何做数据的对比分析呢？既然要对比数据，我们就需要回答3个问题：1、对比什么数据？（What）比如上面同事上班的例子，我们对比的是“上班时间”这个数据。2、怎么对比？（How）我们用的是上班时间的月平均数这个统计方法来对比的；3、和谁对比？（Who）我们是拿这个月的“他”和上个月的“他”来对比的；所以，回答上述3个问题就是对比分析的三个步骤接下来，我们就上面的步骤，分别来展开，告诉你如何运用。一、对比什么数据也就是说选择哪些数据来进行对比？1.从部门KP】和你自己的KP!我©2.从你的工作流里面找3.从相关的行业报告/彳丁业分析里面找4*从你最近的Excef表格文件找针对你的工作，如何能够找到足够的数据项来进行对比呢？从哪里找呢？这里给你带来四个来源：

第一个：KPI,包括部门KPI和你自己的KPI。一般来说，KPI是老板最关注的数据，而且很多也是量化的，所以可以用这些数据进行数据分析。第二个：从你的工作流中找如何找数据面试:如何找数据面试:緒的工件踵程比如说，一个做招聘的HR如何找数据项？思考一下，招聘的工作流是什么？一般是发布职位、接收简历、邀约面试、面试结果、谈OFFER、入职等等，这里的每个环节都有数据项，包括：发布了多少职位、接收到多少简历，邀约了多少人，Offer发了多少人，等等。第三个、是从相关的行业报告/行业分析里面找，看看人家都关心什么数据项。比如现在很火的在线教育，关于在线教育，有各种各样的报告，报告关注的基本上是营收规模、毛利、学员完课情况、课程数量等等，那么这些就可以用来做比对分析。第四个、也是最简单的办法，就是你平时处理什么样的数据，拉出你最近的Excel表格文件，看看你手头都有什么数据，就可以拿数据做分析。比如，回到开始的案例，公司薪酬调研部门有很多薪酬数据，但这些数据只是统计一下发布出来，并没有做什么分析，非常可惜，所以打算做一些分析。所以，根据前面的数据，我们可以做些什么分析呢？职圾井灵:益司:职!It：:年辭金司娩欖职圾井灵:益司:职!It：:年辭金司娩欖;可以对比哪些数据项珏工汨再业:皿同砂r；m“I数据项主要就是薪资和职位，在这个案例里，这个是比较简单的。当然，这些数据怎么对比，我们分析完后面两个要素后，你就会很清楚了。

二、怎么对比（How）找到数据项后，我们知道可以对比什么了，现在要解决第二个问题：How?怎么对比。开头的数据，你会发现数据很多，无从下手，很难进行有效对比，哪怕我们要对比薪资，这么多员工薪资，怎么比？所以，在我们找到数据项以后，你还得对这些零散的数据项进行一些统计，让统计数据来代表整体数据，从而能够方便的进行对比。当你面对大量数据、需要从中提取几个数据用来反映整体情况的时候，都有哪些统计方法呢？三大统计指标与应用第一类第一类1第三类用来描述效据的議中劭用来推述救掘的极逮情况犬偵）用来描述敷扼的比值1fir*VMVJr.Al«rrJ■常见的统计方法，其实有三类——第一类、用来描述数据的集中趋势，就是平均数、中位数、众数。第二类、用来描述数据的极端情况，也就是最值，包括最大值、最小值。第三类、用来描述数据的比值，也就是比率或者比例。第一类、用来描述数据的集中趋势，就是平均数、中位数、众数。平均数最好理解。假设你是一个销售主管，向老板汇报团队的业绩情况，这时候，除了汇报销售总额，通常还会汇报另一个重要的数据：人均销售额，也就是每个团队销售额的平均数。销售总额体现的是业绩完成情况，而人均销售额体现的是团队效率。5个销售完成100万，和7个销售完成100万，对公司的意义是不一样的。平均数应该是我们最常用的统计方法，但也有它的局限性

我们常说自己的工资被“平均”了，说的就是平均数的局限性。每年国家统计局都会公布平均工资数据。常常是消息一出，网友哀嚎一片，纷纷表示自己的收入低于平均水平，拖后腿了。这是因为，平均工资会被少数高收入人群拉高。那我们看一个社会的工资水平，更合理的应该看什么数据呢？应该用另一个统计方法：中位数。中位数，顾名思义，就是一组数据从低到高排列，位于中间的数据，这个才代表社会中间层的薪资水平。好，假设你是我们上面提到的那位销售主管，你做了销售额对比分析，用了上面说的团队成员的平均销售额，发现比上个月提升了5%，你很开心。我们团队人效的确是在提升了。但如果我们用中位数再看一下，发现团队中位数的销售额比上个月其实是低10%的。为什么会这样呢？原来是因为销售冠军拿下了一个大额订单，拉高了平均水平，而这个大额订单可能一年都碰不到一次，所以下个月就不会有了。所以你会发现，同一组数据，对比不同的统计指标，也能帮你发现更多问题。最后我们再来看一下：众数，也就是在一组数据中出现频率最高的数值。这个概念比较好理解，这个概念比较好理解，我就不再赘述了。这里留一个比较有趣的问题给你思考：我们通常所说的“均码”，是平均数、中位数还是众数呢？为什么用这个统计数据呢？思考一下壬我们通常所说的紀均码“,是平均数、中位数还是众数呢关于这三个统计指标，我们先来做个小总结：如果各个数据之间的差异程度较小，比较适合用平均数；如果数据之间的差异程度比较大，或者存在个别的极端值，那用中位数或是众数，会更有代表性。如果你不知道用什么怎么办？那么就都用上，因为：你有越来越多的维度可以对比，那么就有机会得到更多的洞见。第二类：最值。分为最大值和最小值。研究最值，可以帮助我们寻找成功或者失败的原因。举个例子，一个销售团队去年一共卖5种产品，年销售额达到了小目标：1个亿。其中销售额最大的一个产品，卖了5000万。这时候你会得出什么结论？就是：去年的成功，是因为选对了这个产品。所以，最值也能帮你发现很多洞见。最后一类统计指标：比率/比例。还是销售主管的你，在工作了几年之后，想要寻求晋升、发展的机会，想看看公司哪个大区比较愿意给内部人才一个机会。统计了一下，华东团队，有10个经理是从一线销售主管晋升上来的，而华南团队呢，只有5个经理是内部晋升的，其它都是外招的。这是不是证明，华东区培养管理人才的能力比较强，更容易得到晋升呢，不一定。因为如果你用比率，就会发现：华东区有20位经理，也就是50%的经理是一线主管晋升的。而华南区只有8个经理，一线晋升的比例达到62.5%。所以，很多情况下，只看绝对数往往无法分析，或者分析得出的结论是错误的。这个时候，比率更能给你提供指导意见。现在你会发现，使用不同的统计指标，得出的结论是不一样的，对工作也会产生不同的指导意义。现在，我们还是回到最初的那个案例。你可以统计各个行业、岗位等等的薪资平均数、中位数、最值，那么，关于比率我们可以统计什么呢？我们可以统计各个层级之间的薪资比率差异，也就是，你在一家公司，每上升一级，薪资涨幅是多少？拿到这些数据之后，我们可以做什么呢？这就需要我们进行第三个步骤三、和谁对比（Who）常见的对比对象也有3种：历史对比、横向对比、外部对比历史对比，就是将现在的情况，与过去的情况进行纵向对比。其实我们谈到中位数的概念的时候，将团队的销售额跟上个月进行对比，这就是非常典型的历史对比。我们在一些经济报道中，听到的“同比”和“环比”，就是两个经常用的历史对比。而横向对比，就是通过横向对比其他要素的情况，来发现、诊断问题。比如说，你是销售主管，这个月你的团队的销售业绩提升了5%，本来你很开心觉得自己做的不错，结果发现，公司其它销售团队的业绩提升10%以上。这个时候，结论就完全不一样了。不管是纵向的历史对比，还是横向的对比，很多时候是集中在自身或公司内部。但很多时候，做好自己还不够，我们的关注竞争对手，于是就有了外部对比。比如说，公司近来的销售额有所下降，同事提出说，因为最近是淡季，所以下降。那么，这个时候就可以对比外部同行业的公司。因为，如果是淡季，那么对于所有销售同类产品的公司，应该都是淡季，那他们的销售额有没有下降呢？那么这个时候你可能会有个疑问，自己内部公司的数据比较好获得，那外部公司的数据怎么获得呢？我们有个比较好用的工具：爬虫。可以试着用用看。再次回到我们最初的案例，这个时候你就可以对这些数据进行很多的对比，比如横向对比、比如说不同行的薪资平均差异，不同行业的薪资层级差异，不同行业的薪资层级差，不同部门的薪资平均差异，不同公司规模的薪资差异。我们可以来看下面的例子1、不同发展路线的薪资对比

11不同发展踣线的