数据分析有：分类分析，矩阵分析 ，漏斗分析 ，相关分析，逻辑树分析，趋势分析 ，行为轨迹分析 ，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做 ，才能得出洞见 。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级 、不同年龄段 ，来分析人才流失率 。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核 ，那么可以把考核结果做出矩阵图 ，能力强价值匹配的员工 、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据 ，投递简历 、通过初筛 、通过一面、通过二面 、通过终面 、接下Offer、成功入职 、通过试用期 ，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中 ，可以看到哪个环节还可以优化 。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大 ，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置 、薪酬水平、福利水平 、员工年龄 、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素 。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低 ，那么就进行拆解 ，满意度跟薪酬、福利 、职业发展 、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金 ，这样层层拆解 ，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势 。
07）行为轨迹分析
比如跟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 、到疲惫期 、到逐渐稳定 。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案 ，能够为企业在增收益、降成本 、提效率 、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销 。通过深度分析用户购买行为 、消费习惯等 ，刻画用户画像 ，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户 ，以实现销售收入的增长 。
下图为推广收支测算分析 ，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑 。
2 、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出 ，实现降低成本的作用 。
下图为生产成本分析 ，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况 。
3 、提效率
每个企业都会出具相关报表 ，利用数据分析工具 ，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求 、IT人员做报表 ，大大提高报表的及时性 ，提高了报表的使用效率 。
通过数据分析工具，能够在PC端展示 ，也支持移动看板 ，随时随地透视经营，提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了 、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实 ，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 ，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分 、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险 。
下图为税负率指标 ，当综合税负率过高 ，可以实现提示和预警 。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。