01)分類分析
比如分不同部門、不同崗位級別、不同年齡段來分析人才流失率。比如妳發現某個部門的離職率特別高，那麽妳就可以分析壹下。
02)矩陣分析
比如壹個公司有壹個價值觀和能力的考核，可以把考核結果做壹個矩陣圖，找出價值匹配強的員工，價值匹配弱的員工，價值匹配弱的員工的比例，從而找出公司的人才健康狀況。
03)漏鬥分析
比如記錄招聘數據，投簡歷，通過初篩，過壹面，過兩面，過最後壹面，接受Offer，成功入職，過試用期，就是壹個完整的招聘漏鬥。從數據中可以看出哪個環節可以優化。
04)相關性分析
比如公司各個分公司的人才流失率差異較大，那麽我們可以分析各個分公司的人才流失率與分公司的壹些特征(地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、經理年齡等)的相關性。)找到最能留住員工的關鍵因素。
05)邏輯樹分析
比如最近發現員工滿意度有所下降，就會進行拆解。滿意度與薪資、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪資又分為底薪和獎金。這樣就會層層拆解，找出滿意度影響因素中的變化因素，從而得到真知灼見。
06)趨勢分析
比如過去12個月的人才流失率變化趨勢。
07)行為軌跡分析
比如追蹤壹個銷售人員的行為軌跡，從入職，到開始產生業績，到業績快速增長，到疲勞期，到逐漸穩定。
通過為企業業務場景提供壹站式大數據分析解決方案，可以在增加收入、降低成本、提高效率、控制成本四個方面為企業帶來價值貢獻。
1，收益遞增
最直觀的應用就是利用數據分析實現數字化精準營銷。通過對用戶購買行為和消費習慣的深入分析，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作的客戶管理策略，以最佳方式觸達更多客戶，實現銷售收入的增長。
下圖為推廣收支的計算分析，為廣告投放提供決策依據。
下圖是渠道銷售分析，為渠道支持提供數據支持。
2.降低成本
比如可以通過數據分析實現對財務和人力的管理，從而控制各種成本費用的支出，達到降低成本的效果。
下圖顯示了生產成本分析，以了解成本構成。
下圖為期間預實際成本對比分析及成本控制情況。
3.提高效率
每個企業都會產生相關的報表，使用數據分析工具來分析雲，比如key。不懂技術的業務人員也可以通過簡單的拖拽實現敏捷自助分析，不需要業務人員提需求，不需要IT人員做報表，大大提高了報表的時效性，提高了報表的使用效率。
通過數據分析工具，可以在PC端展示，還支持移動看板，隨時隨地看透運營，提高決策效率。
4.控制風險
預算超支了嗎？債務逾期了嗎？是缺貨還是缺貨？客戶的支付率是多少？設備運行正常嗎？是否需要加快任何產品的生產速度才能達到產銷平衡？...事實上，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過數據分析，可以幫助企業進行實時監控，主動預警偏離預算的部分和偏離正常範圍的數值，降低企業的風險。
下圖顯示了稅率指標。當綜合稅率過高時，可以實現提示預警。
下圖為重要指標預警，重點監控項目毛利率。