数据分析有哪些方向？
01)分类分析
比如分不同部门、不同岗位级别、不同年龄段来分析人才流失率。比如你发现某个部门的离职率特别高，那么你就可以分析一下。
02)矩阵分析
比如一个公司有一个价值观和能力的考核，可以把考核结果做一个矩阵图，找出价值匹配强的员工，价值匹配弱的员工，价值匹配弱的员工的比例，从而找出公司的人才健康状况。
03)漏斗分析
比如记录招聘数据，投简历，通过初筛，过一面，过两面，过最后一面，接受Offer，成功入职，过试用期，就是一个完整的招聘漏斗。从数据中可以看出哪个环节可以优化。
04)相关性分析
比如公司各个分公司的人才流失率差异较大，那么我们可以分析各个分公司的人才流失率与分公司的一些特征(地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、经理年龄等)的相关性。)找到最能留住员工的关键因素。
05)逻辑树分析
比如最近发现员工满意度有所下降，就会进行拆解。满意度与薪资、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪资又分为底薪和奖金。这样就会层层拆解，找出满意度影响因素中的变化因素，从而得到真知灼见。
06)趋势分析
比如过去12个月的人才流失率变化趋势。
07)行为轨迹分析
比如追踪一个销售人员的行为轨迹，从入职，到开始产生业绩，到业绩快速增长，到疲劳期，到逐渐稳定。
通过为企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，可以在增加收入、降低成本、提高效率、控制成本四个方面为企业带来价值贡献。
1，收益递增
最直观的应用就是利用数据分析实现数字化精准营销。通过对用户购买行为和消费习惯的深入分析，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作的客户管理策略，以最佳方式触达更多客户，实现销售收入的增长。
下图为推广收支的计算分析，为广告投放提供决策依据。
下图是渠道销售分析，为渠道支持提供数据支持。
2.降低成本
比如可以通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各种成本费用的支出，达到降低成本的效果。
下图显示了生产成本分析，以了解成本构成。
下图为期间预实际成本对比分析及成本控制情况。
3.提高效率
每个企业都会产生相关的报表，在数据分析工具的帮助下，不懂技术的业务人员也可以通过简单的拖拽实现敏捷的自助分析，不需要业务人员提需求，不需要IT人员做报表，大大提高了报表的时效性和使用效率。
通过数据分析工具，可以在PC端展示，还支持移动看板，随时随地看透运营，提高决策效率。
4.控制风险
预算超支了吗？债务逾期了吗？是缺货还是缺货？客户的支付率是多少？设备运行正常吗？是否需要加快任何产品的生产速度才能达到产销平衡？...事实上，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，可以帮助企业进行实时监控，主动预警偏离预算的部分和偏离正常范围的数值，降低企业的风险。
下图显示了税率指标。当综合税率过高时，可以实现提示预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目毛利率。