1.2.2 量化管理與數據分析的四種類型

人力資源管理者在量化管理與數據分析時，根據不同的分析目的和目標，可以采取的數據分析類型可以分為四種，分別是描述型分析、診斷型分析、預測型分析、措施型分析。這四種分析方法之間的關系以及價值和復雜程度的不同如圖1-2所示。

1.描述型分析

描述型分析的主要內容是描述事實，是告訴人們“發生了什么”。這是在許多公司中最常見的分析方法，也是復雜程度最小、對公司價值最小的分析方法。但是這種分析法并非完全無價值，因為它可以為后續的三類分析方法提供事實的基礎數據。上一節中那位朋友做的數據分析報告通篇采取的就是描述型的分析方法。

描述型分析的過程，本質上是讓事實變得數據化、可視化的過程。人力資源管理者在進行描述型分析時，要注意數據不是越多越好、越廣泛越好，而是為了下一步的目標，獲取到的數據越聚焦、越精確、越適時越好。利用一些可視化的工具，能夠有效地增強描述型分析所提供的信息。

2.診斷型分析

診斷型分析是描述型分析的下一步，主要內容是根據描述型分析提供的事實數據，診斷和分析問題的過程，是告訴人們“為什么會發生”以及“問題出在哪兒”。診斷型分析不僅是羅列事實和數據，更是對數據分析進行進一步分析的過程，對公司的價值和復雜性比描述型分析更高。

診斷型分析的過程，本質上是對數據核心意義的挖掘和探討，是對問題的查找、判斷、分析。在這類分析中，人力資源管理者應當對描述型分析中陳述的大量信息和數據進行篩選、分離、歸類、整合，并通過這一系列處理動作發現和聚焦問題所在，并通過進一步的分析，找到問題發生的根源。

3.預測型分析

預測型分析是診斷型分析的下一步，其主要目的是對還沒有發生的事情進行預測，主要內容是根據當前的信息和數據，分析當前問題和產生原因，預測未來產生某個問題的概率或發生某個事件的可能性的過程，是告訴人們“未來可能會發生什么”。預測型分析因為要建立預測模型、能夠預防風險，所以其復雜性和價值比診斷型分析更高。

預測型分析的過程，本質上是利用一些預測分析的模型或者某種算法，預測某個可以量化的值或者某個可以預估事件的發生時間、地點等特定的結果。這種預測分析過程可以被某種算法或技術固化后，未來自動生成結果。在充滿不確定性的環境下，預測型分析能夠幫助人們更好地做出決定。

4.措施型分析

措施型分析是數據分析中價值和復雜程度較高的環節，是通過對“發生了什么”“為什么會發生”“未來可能會發生什么”的進一步分析，來幫助人們得出行動方案，來告訴人們“應當采取什么樣的措施”。

措施型分析的過程，本質上是人力資源管理者應用先進的分析技術，以解決問題為目的，幫助其選擇最優的行動策略和方案，最終做出決策的方法。措施型分析通常不是能夠直接單獨使用的方法，而是在前面所有的分析方法都完成之后，才能夠完成的分析方法。