通过提高分析技能来扩大您的职业生涯

为什么分析技能很重要？

2013年AMA / i4cp研究发现：

-58％的公司领导者表示分析对他们的组织很重要

--82％的人表示他们在五年内会很重要

但是，研究中只有四分之一的公司觉得他们有能力满足不断增长的分析需求。公司需要更高分析技能的两个原因是：

- 大量数据涌入 -

价格昂贵但功能更强大的技术将使未来大数据

组织的使用能够通过全面开发的分析技能得到提升 - 组织，分析和传递可应用于人力资本的数据的能力，而不仅仅是其业务的其他要素 - 将继续成为未来几年的最佳表现者。

如果您想帮助您的组织提高竞争力（并在此过程中增强您自己的职业生涯），这里有一些关于AMA研讨会的分析的基本信息提高您的分析技能：让信息为您服务。

提高分析能力将有助于您：

将技术应用于信息以帮助确定相关内容

将信息放入可以分析的表格中

分析信息以确定您的业务的“最佳”机会，并解释您的推理

识别模式，并辨别它们对您的业务意味着什么

确定一个框架，作为创建使用您从分析中获得的信息的演示文稿的基础

什么是分析？我们每天都充斥着信息和新知识。吸收，组织和分析它对于战略规划和决策至关重要。分析从确定要回答的正确问题开始。确定受众的基本信息对于形成结论和建议，然后解释分析揭示的内容至关重要。通过陈述主要观点并总结关键点，我们创建了一个成功的分析，侧重于解决方案，策略和成功的建议。使数据为您工作的基础是理解分析过程中的关键概念。分析是基于可用信息可视化和表达概念的能力，无论该信息是书面的，口头的还是在视频或图片等媒体源中呈现的。它涉及综合，辨别模式，区分重要信息和不太重要的信息等技能。分析的核心是证据。它可以帮助您理解问题，问题或情况; 证据支持你的结论。分析涉及从定量和定性数据中看模式和得出结论。定量与定性数据定量数据是指可以表示为数字，百分比或计算的信息。以下是定量数据的几个示例： - 季度销售结果- 在特定时间范围内购买的产品数量- 看到的患者数量定性数据是指描述属性或含义的信息。定性数据在分析中非常有用，可帮助您确定原因。以下是定性数据的一些示例： - 颜色，纹理，特定产品的外观- 客户购买一种产品而不是另一种产品的动机定性数据通常通过研究访谈，调查和问卷调查获得。它也可以通过社交媒体来源（推文，在线产品评论等）获得，鼓励参与者以自由形式撰写答案。在定性数据分析期间，您可能需要确定答案的百分比属于特定类别。为此，定性数据通常转换为定量数据。两种类型的数据都是有效的测量类型：每种类型都可以在完成分析时告诉您不同的事情。数据分析分析过程中的另一个关键术语是数据分析。数据分析有时被认为是将数据转换为知识或信息。目的是得出结论或提出建议。分析技术只是可用于帮助理解数据的工具。但核心过程是一个心理过程。分析师需要查看数据，思考数据，并将其与他们试图解决的问题以及他们试图获得的答案联系起来。对于绝大多数直接的业务问题，唯一需要的分析技术是计数（制表），比较和确定一般趋势，这通常转化为平均值。内容分析内容分析是一种审查和总结文本的系统方式，无论是口头，书面还是多媒体。内容分析用于：- 分类具有共同特征的信息 - 识别趋势，关键主题，突出显示- 在上下文中 分析语言 - 来自各种来源的比较信息数据分析和内容分析是在所有分析中发生的过程。分析过程：PAC模型（计划，分析，结论）有时候，“分析”这个词可能意味着很多工作，努力和“脑力”。我们一直在进行分析，即使我们没有意识到这一点。PAC模型提供了进行全面和有意义分析的框架。根据分析，您将在几分钟内完成这些步骤，有时会在数小时，数天，数周，数月或更长时间内完成。计划定义您的目的澄清问题确定您的方法分析收集和整理您的数据评估数据结论得出结论提出建议报告您的结果AMA / i4cp分析技能研究得出结论：“组织在分析能力方面的表现与他们希望在哪里之间的差距很大。驯服大数据的下一步是通过深入到不同劳动力市场中这些特定缺陷的位置来缩小这一距离。在传统的数字处理部门中隔离分析能力是不够的。必须在整个组织内加强分析能力，特别是在人力资源人员和执行团队中。“ 对分析技能的需求正在增长。现在是时候在这个关键领域增加员工和自己的技能了。版权所有2013美国管理协会。版权所有。了解有关如何提高分析技能的更多信息。下载“征服大数据：劳动力分析技能研究”。

数据的涌入意味着对更快处理的更高需求。通过此AMA网络研讨会了解数据收集和分析中最有用的工具之一。