主要观点总结
文章介绍了在人力资源数据分析过程中使用频率分析方法对数据进行分组的重要性及具体应用场景。主要讲述了薪酬模块中的频率分析，如何通过分析每个薪酬区间的人数占比来判断薪酬结构的合理性。同时，文章还提到了几种常见的数据分组方法，包括数据透视表分组、直方图数据分组以及使用PQ进行数据分组等。此外，文章还推广了一个关于人力资源数据分析的课程，旨在帮助HR构建数字化的人力资源管理体系。
关键观点总结
关键观点1: 频率分析在人力资源数据分析中的应用
文章强调了频率分析的重要性，通过分组数据并分析数据类型的个数或占比，以评估数据结构的合理性。
关键观点2: 薪酬模块中的频率分析与判断
在薪酬模块中，文章指出除了关注薪酬中位值外，还需要通过频率分析来查看每个薪酬区间的人数占比，从而判断薪酬结构是否合理。
关键观点3: 数据分组的方法
文章介绍了数据透视表分组、直方图数据分组以及使用PQ进行数据分组等几种常见的数据分组方法。
关键观点4: 推广人力资源数据分析课程
文章最后推广了一个关于人力资源数据分析的课程，旨在帮助HR构建数字化的人力资源管理体系，并对人力资源进行数字化的运营和管理。
文章预览
在人力资源的数据分析过程中，我们会通过频率分析的方法来对一些模块的数据做分组，频率分析指的是对一组数据进行分组，分析这组数据组中的数据类型的个数或者占比，来分析数据的结构是否是合理的。 在人力资源的模块里有结构模块是需要做频率分析的，比如薪酬模块，我们除了要看每个部门的薪酬中位值是否合理，还要对于薪酬分区间，在分析看每个薪酬区间的人数占比是多少，来分析判断一个部门的薪酬结构是否是合理的， 在数据的分组中，我们一般有一下几个方法 1、数据透视表分组 2、直方图数据分组 3、PQ 进行数据分许分组 传统的数据分组都是固定的薪酬区间来分组的，如果今天我们想要用不同的区间来对数据做分组，比如 3-4K一个区间，4-6K 一个区间，那这个时候就只能用IF函数，或者PQ先对数据分组，然后再做数
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