1.2.2 量化管理与数据分析的四种类型

人力资源管理者在量化管理与数据分析时，根据不同的分析目的和目标，可以采取的数据分析类型可以分为四种，分别是描述型分析、诊断型分析、预测型分析、措施型分析。这四种分析方法之间的关系以及价值和复杂程度的不同如图1-2所示。

1.描述型分析

描述型分析的主要内容是描述事实，是告诉人们“发生了什么”。这是在许多公司中最常见的分析方法，也是复杂程度最小、对公司价值最小的分析方法。但是这种分析法并非完全无价值，因为它可以为后续的三类分析方法提供事实的基础数据。上一节中那位朋友做的数据分析报告通篇采取的就是描述型的分析方法。

图1-2 数据分析的四种分析类型

描述型分析的过程，本质上是让事实变得数据化、可视化的过程。人力资源管理者在进行描述型分析时，要注意数据不是越多越好、越广泛越好，而是为了下一步的目标，获取到的数据越聚焦、越精确、越适时越好。利用一些可视化的工具，能够有效地增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析

诊断型分析是描述型分析的下一步，主要内容是根据描述型分析提供的事实数据，诊断和分析问题的过程，是告诉人们“为什么会发生”以及“问题出在哪儿”。诊断型分析不仅是罗列事实和数据，更是对数据分析进行进一步分析的过程，对公司的价值和复杂性比描述型分析更高。

诊断型分析的过程，本质上是对数据核心意义的挖掘和探讨，是对问题的查找、判断、分析。在这类分析中，人力资源管理者应当对描述型分析中陈述的大量信息和数据进行筛选、分离、归类、整合，并通过这一系列处理动作发现和聚焦问题所在，并通过进一步的分析，找到问题发生的根源。

3.预测型分析

预测型分析是诊断型分析的下一步，其主要目的是对还没有发生的事情进行预测，主要内容是根据当前的信息和数据，分析当前问题和产生原因，预测未来产生某个问题的概率或发生某个事件的可能性的过程，是告诉人们“未来可能会发生什么”。预测型分析因为要建立预测模型、能够预防风险，所以其复杂性和价值比诊断型分析更高。

预测型分析的过程，本质上是利用一些预测分析的模型或者某种算法，预测某个可以量化的值或者某个可以预估事件的发生时间、地点等特定的结果。这种预测分析过程可以被某种算法或技术固化后，未来自动生成结果。在充满不确定性的环境下，预测型分析能够帮助人们更好地做出决定。

4.措施型分析

措施型分析是数据分析中价值和复杂程度较高的环节，是通过对“发生了什么”“为什么会发生”“未来可能会发生什么”的进一步分析，来帮助人们得出行动方案，来告诉人们“应当采取什么样的措施”。

措施型分析的过程，本质上是人力资源管理者应用先进的分析技术，以解决问题为目的，帮助其选择最优的行动策略和方案，最终做出决策的方法。措施型分析通常不是能够直接单独使用的方法，而是在前面所有的分析方法都完成之后，才能够完成的分析方法。