2022-11-29 07:41来源：m.sf1369.com作者：宇宇
聚类分析指的是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
多维数据库集就像一座楼，这座楼是由一个一个往后延伸的平面组成，一个平面就是二维，再加上一个描述第几个平面的就属于三维了，如果是很多这样的楼（比如一个小区）你需要定位一家楼房的位置，是不是还要描述在小区的位置，那这就是四维，如果是一个城市的分区呢（比如越秀区）你又需要描述小区的位置，依次叠加，纬度也越来越多。
dtsx和dtshd区别是
dtsx
DTS:X技术是开放式的新一代的编解码标准，同时也是基于对象的多维空间音频技术（以下简称MDA）。不论是在电影院或家庭环境，DTS:X都能呈现栩栩如生、振人心魄的娱乐体验。观众将获得前所未有维度的沉浸式包围体验。电影院或是家庭影院的用户也可以通过多种方式进行个性化设置以获得最佳效果。
dtshd是一套相干声学音频编码系统，包含原先的DTS数字环绕声，DTS-ES和DTS 96/24，也加有无损压缩技术。但它具有更高的互换性和扩张性，除了兼顾更高音质、更多声道外，还能兼容网络下载 DTS-HD logo内容的互动性。取样频率和声道选取也更加灵活。但依然保持了压缩比例比DD+小的特点，故声音信息损失少，细节更为丰富。
价值的特性包括客观性、主体性、多维性、社会历史性。
1、客观性
价值客观性是价值属性的客观方面。具体表现为三点。(1)客体的属性是客观的。作为价值的承担者--客体，无论是物质客体，还是精神客体，均具有能满足主体需要的某种属性，这种属性是客观存在的，不依主体需要和价值关系的存在为转移。
2、主体性
价值属的主体性包含两层含义，一事物是否有价值由主体判断；二价值是由主体创造的。价值是主体认定的客体对主体的积极作用。主体自身的每一规定、人同周围世界普遍联系的每一环节，都产生一定的需要；同时，人的生存和发展有着需要的内在规定性，需要对象具有满足人需要的结构和属性时，需要才能生成。
3、多维性
维是指向量，以及空间发展所具有的某一种衡量标准。 多维是指多种(一般是指三种以及三种以上)维和维度同时存在和发生作用。 价值的多维性任何一个层次的主体都表现为一定的整体，由于其结构和规定性又是复杂的、立体的和全面的，因而每一主体的价值关系都具有多维性或全面性。
4、社会历史性
价值具有社会性，也就是人类劳动必须为人类社会所接受，也就是社会或其他人类需要你的劳动，你的劳动才有价值。这就是价值的社会性，同时价值还有历史性。也就是不同历史阶段的人类社会对价值的判断是不同的。
正确把握价值判断和价值选择的社会历史性，有助于我们正确评价历史和现实中的各种价值观念，防止简单化和片面化倾向。
1. 数据准备
数据准备阶段主要是获取到我们进行可视化分析时用到的有效数据。这个阶段需要完成以下几个内容。
2. 数据分析
数据分析阶段就可以根据我们的分析目标，选择合适的图表，借助产品的多维分析能力，进行统计分析、钻取钻透、筛选过滤、数据透视、地理分析、高级计算等多种操作，实现数据的立体式呈现。
3. 数据应用
通过数据分析后会得到我们的数据可视化结果，通过对呈现的可视化结果进行观察，直观的发现数据中的差异，从中提取出有价值的信息，为公司决策提供依据
访问网站。 大数据,大数据分析以及集成的商业智能(BI)和大数据分析平台的功能可以提供帮助。 大数据分析还很年轻,敏捷BI是一个新概念。
BI对数据的分析处理主要包括：建立数据仓库对数据进行预处理，以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，提取、合并有效数据形成全局视野。然后进行“智能运算”——联机分析处理，通过建模等形式进行多维分析数据；数据挖掘，在数据中寻找“规律”，将其转化为信息和知识。最后，把这些知识系统而直观的展示给管理者。相对应的产品层面，BI软件的功能包括交互式信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知和报警、企业和财务报表编制、记分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成的系统管理等。其中FineBI是一种轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
多为省市是指不要从单一的一个方面去评价，而是从不同的角度分析不同的因素，去客观的综合的去评价一样事物。
比如评价一个产品的好坏，我们从外观，功能，质量，价格等方面去综合的评价。
评价一位帝王的功过，我们不仅从他的生平去评价，还有考虑他在对历史长河中对历史发展的影响。
推荐楼主试用一下FineBI，这个工具的多维分析让我记忆犹新。 联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
01 从指标展示到基准分析
人效分析的第一个关键，叫做基准分析。
我们可以把基准分析理解为通过对标分析，展开日常监测，形成数据判断。对标数据可能是外部基准、内部基准或目标值。
没有基准，就无法形成判断。我们定出指标，完成可视化，有一个最基本的要求，就是能够快速从当前的人效指标中看到是“好消息”还是“坏消息”，或者趋势是“向好”还是“向坏”。
02 从静态指标到动态分析
上文讲到综合人效分析的维度与指标，绝大多数指标的算法，都是用一个绝对值除以另一个绝对值，例如，人事费用率等于人工成本除以销售额。这类指标或算法的特点是分析当年或每年的实际数据，但无法体现出每年数据和指标的增长率和变化性。再例如，一台汽车在马路上飞驰而过，你可以说速度很快，但实际上，这辆汽车是在加速还是减速，或者加速度如何，我们往往是注意不到的，速度是一阶，加速度就是二阶，苹果掉在地上是一阶，由于万有引力带来的加速度是二阶。因此，我们需要引入基于连续的、动态的数据增长率的方式，实现进一步的指标分析。
按照这样的思路，“每元人工成本利润”这一指标，就可以进阶为利润增长率除以人工成本增长率，来体现公司利润增长和人工成本增长之间是否保持一定的一致性，很显然，结果最好是大于1 的，体现利润增长速率超越人工成本增长速率，如果小于1，假以时日，极端情况下，人工成本就可以把利润“吃掉”。同样的方式，我们可以分析奖金增长率和销售额增长率之间的关系，体现奖金激励的有效性。也可以分析人数（人力投入）增长率和销售额增长率（或订单数增长率）之间的关系，体现人数增长的有效性或人均产出的变化。
企业可以通过重点关注以下不等式，开展人效分析：
利润增长率>人工成本增长率
人均销售额/利润增长率>人工成本增长率
人工成本增长率>人数增长率
我们将类似这样的不等式称之为人效管理的“黄金不等式”，通过设计和分析“黄金不等式”，来动态监测、分析和管理人效目标，合理管控人工成本总额和管理人数增长。
03 从单维统计到多维分析
我们先来看一个例子，某全球性医药企业，在中国有十家销售事业部和近二十家制药工厂，在每年开展人效分析的时候，除了分析常规人效指标，还通过构建人效分析矩阵，来观察各个销售事业部或制造工厂的人效状况。如图所示：
在这个图中，我们可以看到，横轴代表人均人工成本，纵轴代表人效指标，每一个散点代表一家企业，中间虚线部分代表行业中位值。
这幅图的名字叫做“人力资本分析四象限图”，行业参考线将全部区域划分成了四个部分，我们可以结合企业所在区域，开展进一步的分析和比较：
右上区域体现高人工成本投入、高人效产出，体现人工成本投资和人效收益间形成良性互动；
左上区域体现低人工成本投入、高人效产出，显示出人工成本投资收益最大化趋势，这个区域可能是股东乐见的回报区间，可能有一定的短期效应。
左下区域体现低人工成本投入、低人效产出，体现出因人才质量与人才结构配置不合理，缺乏高质量人才，或薪酬竞争力不足等原因，带来人效产出较低的情况。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
从这张图中，我们可以清晰的看到每家企业所在的位置，从而帮助我们开展进一步的决策。
如果不是集团型企业，一家业务独立、单一的公司也可以参考这个矩阵，按照年份，划分散点，分析人效变化趋势。
在这个图中，横纵轴可以是图示中的“人均人工成本与人效”、“人工成本增长率与人效增长率”、“人工成本增长率与人效达成率”“人均人工成本与利润”、“调薪比率与人效”、“薪酬竞争率与人效”等各种组合。
只要符合“横轴体现投入，纵轴体现产出”的原则即可。
多维矩阵分析相较于单维指标分析，打破了数据或指标的孤岛，建立了数据连接，更容易发现问题和辅助决策。
04 从整体人效到局部人效
很多企业在设定完成一系列人效指标之后马上就会发现，按公司、按品牌、按事业部、按区域、按销售单元或按生产单元设定人效指标和开展人效分析都没问题，但研发部门人效如何衡量？财务部门人效如何衡量，人力资源部的人效如何衡量？
很明显，这是一个棘手的问题，对于创造或参与创造直接价值的部门，因为产出是显性的、可衡量的，因此，人效的定义就简单直接，但对于间接创造价值的部门，因为产出是隐性的、不确定的、滞后性的，人效的定义就显得复杂一些。
从实践经验的角度，有以下若干年重点：
首先，先定义部门价值或部门效能。
部门负责人与人力资源团队需要共同来思考和定义部门价值与效能如何衡量，比如公司的信息技术部门，全年开发的项目数量、项目工时，法务部门每年审核的合同数量、处理的诉讼数量等，采购部门每年的采购的单数、采购的批次、件数或采购的金额等。
我们可以借助IPOOC工具来分解和描述部门创造价值的过程，在此基础上，提炼关键效能指标。
右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。
例如，我们借助IPOOC来分解研发部门关键效能指标如下：
在借助IPOOC梳理完成部门效能指标的基础上，部门负责人与人力资源团队研讨、挑选符合更业务实际的、更加体现未来战略导向的若干指标，按照可衡量的原则，选取3-5个核心指标，构成一揽子部门效能指标。
接下来就是定义部门人效衡量指标。将选出的部门效能指标，除以部门人数、人工成本或时间周期，就可以得出一个部门人均综合效能指标清单，一揽子的人均效能指标组合。
我们强烈建议通过共创会或者工作坊的形式来开展人效指标的定义、分析，特别是涉及局部人效的研讨，因为人效的定义、分析和改善并非人力资源部一方可以全权推进，内部共创、共建、共识的过程，对部门负责人了解概念、建议意识、主动思考、加深理解、参与设计以及驱动后续改善行动都有着至关重要的作用。
企业人效管理遇到的几大核心问题：
1.长期不关注不重视。当意识到的时候，情况已经很糟糕了。
2.角色认知不足。认为人效管理、人效提升仅仅是人力资源团队的事，高层和部门长严重缺乏人效管理的意识和能力。
3.指标设计错误。仅从财务视角出发，分析和观察人工成本占比，不了解何谓一揽子人效衡量指标。
4.有指标，没分析。很多企业停留在把人效指标做出来，画几张图表，停留在“展示现状”层面，尚不知“指标”和“分析”是两个不同的层次。
5.忽略部门人效。仅关注公司级的、整体的人效产出，忽视内部各部门的人效定义，严重缺乏定义部门人效的方法，特别是中后台部门。
6.缺改善方法。缺乏足够的人效改善策略和工具，提人效不等于减成本和缩编，缺乏一揽子的，且面向各部门差异化的人效提升方法和工具。
