SPSS中異常值檢驗的幾種方法介紹(4)_數(shù)據(jù)分析師

如何設(shè)計 KPI 指標(biāo)——關(guān)鍵績效指標(biāo)

KPI：關(guān)鍵績效指標(biāo)， 今年來企業(yè)一直關(guān)注這個問題，甚至有些公司，比如電信行業(yè)員工整天都圍繞著 KPI 指標(biāo)， 什么是 KPI 呢？關(guān)鍵績效指標(biāo)即以定量的指標(biāo)衡量經(jīng)營活動的量化結(jié)果，一般由客觀計算 公式得出，并側(cè)重考察當(dāng)期績效，最終成果以及對經(jīng)營成果有直接控制力的工作；關(guān)鍵績效 指標(biāo)設(shè)定的原則應(yīng)該依據(jù)“平衡計分卡”進(jìn)行設(shè)定， 根據(jù)企業(yè)整體績效目標(biāo)及戰(zhàn)略， 層層分解， 平衡考慮制定企業(yè)各層級的關(guān)鍵績效指標(biāo)。 關(guān)鍵績效指標(biāo)已經(jīng)成為商業(yè)智能領(lǐng)域的重要體系和方法論， 如何從技術(shù)上實現(xiàn) KPI 指標(biāo) 設(shè)計，以及如何采用信息化手段能夠呈現(xiàn)績效指標(biāo)，并實施管理和監(jiān)控，成為構(gòu)建商業(yè)智能 系統(tǒng)和經(jīng)營分析系統(tǒng)的關(guān)鍵內(nèi)容；

設(shè)計關(guān)鍵績效指標(biāo)的關(guān)鍵因素主要包括：

一致性： 保持與戰(zhàn)略和目標(biāo)一致； 所屬性： 應(yīng)歸屬個人或各團(tuán)隊擁有，并對其結(jié)果負(fù)責(zé)； 預(yù)測性： KPI 是衡量企業(yè)價值的推動者，期望績效的領(lǐng)先績效指標(biāo)； 行動性： KPI 具有及時行動數(shù)據(jù)，用戶可及時采取干預(yù)，提供績效； 數(shù)量少： 讓用戶集中在幾個重要價值的指標(biāo)任務(wù)上； 簡單性： 不要涉及復(fù)雜的指數(shù)，導(dǎo)致用戶難直接施加影響； 平衡性： KPI 之間保持平衡并相互支持，不僅僅對局部優(yōu)化流程； 觸發(fā)變化：能觸發(fā)一系列變化，尤其是高管進(jìn)行監(jiān)控； 標(biāo)準(zhǔn)化： 基于標(biāo)準(zhǔn)化定義、規(guī)則和計算方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和儀表盤整合； 背景驅(qū)動：KPI 將績效置于一定背景下，通過對象和階段進(jìn)行衡量； 激勵性： 薪酬與 KPI 關(guān)聯(lián)，在穩(wěn)定期可提升影響力； 相關(guān)性： 進(jìn)行定期評估及時更新；

設(shè)計關(guān)鍵績效指標(biāo)的 SMART 原則是： 根據(jù)經(jīng)驗， 在設(shè)計關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)的時候必須遵循 SMART 原則， 這五個字母分別代表一個具 體的含義：

S:業(yè)績考核指標(biāo)必須是具體和明確的，指標(biāo)設(shè)計應(yīng)當(dāng)細(xì)化到具體內(nèi)容，符合企業(yè)和 團(tuán)隊主導(dǎo)業(yè)績目標(biāo)，保證明確的導(dǎo)向性。

M:業(yè)績考核指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是容易衡量的，工作業(yè)績成果應(yīng)體現(xiàn)為可以量化的指標(biāo)。 A:業(yè)績考核指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是可以達(dá)到的，在保證一定挑戰(zhàn)性的基礎(chǔ)上，指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是員工 在現(xiàn)有資源下經(jīng)過努力可以實現(xiàn)的目標(biāo)。

R:指業(yè)績考核指標(biāo)應(yīng)當(dāng)具有相關(guān)性，必須和企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)、部門的職能及崗位職 責(zé)緊密聯(lián)系。

T:業(yè)績考核指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是有明確的時間要求，關(guān)注工作完成的效率。

有關(guān)樣本量代表性問題的解釋

大部分從事調(diào)查研究的朋友，都會碰到“多大樣本量”才用代表性問題，其實這個問題不光研 究人員會困惑， 企業(yè)也非常困惑。 那到底應(yīng)該如何選擇樣本量呢？其實今天沈老師不是要回 答這個問題，而是幫助你：如何解釋這樣一個樣本量是恰當(dāng)或合適的，既滿足統(tǒng)計要求，也 能考慮費(fèi)用和可操作性！ 1. 樣本量的確定是費(fèi)用與精度的函數(shù)，取決于研究的精度和費(fèi)用，特別是實踐中費(fèi)用 考慮的更多！ 2. 抽樣調(diào)查，特別是隨機(jī)抽樣，樣本有代表性，往往比普查更有效率，甚至精度更高， 這里我們主要計算和討論抽樣誤差，非抽樣誤差是人為因素，考質(zhì)量控制； 3. 樣本量的確定有賴于隨機(jī)抽樣，或者說主要是針對隨機(jī)抽樣，需要統(tǒng)計推斷下的計 算樣本量，如果是非概率抽樣，理論上沒有計算和控制樣本量的問題； 4. 如果研究只要 40-50 個樣本，感覺上應(yīng)該是非概率抽樣（依賴被訪者選擇方式） 5. 即使是非概率抽樣，我們很多時候也采用概率和統(tǒng)計分析及推斷思想來進(jìn)行數(shù)據(jù)分 析和下結(jié)論！只是這種方法沒有完善的理論支持，或者說有可能因為研究者的主觀 判斷失誤造成偏差； 6. 無論是概率抽樣還是非概率抽樣，樣本量越大當(dāng)然效果越好，結(jié)論越穩(wěn)定（理論上 說） 7. 40-50 個樣本在統(tǒng)計上屬于小樣本，t-檢驗，如果樣本大于 60 或理想 120 以上， t 分布就是正態(tài)分布了，所以 40 個樣本在統(tǒng)計上是最小推斷總體的樣本，換句話說

40-50 個樣本是介于小樣本和正態(tài)分布大樣本的臨界樣本量；如果不嚴(yán)格的話 40 個樣本就可以比較總體之間的統(tǒng)計差異了； 8. 所以，一般來講，針對一個研究對象和人群，要進(jìn)行比較最少 40 個樣本，比如男 女差異，應(yīng)該各擁有 40 人（80 人），或者說你們進(jìn)行配額樣本的時候要保證統(tǒng)計 比較的類別至少有 40 個樣本； 9. 那么 40 個樣本有代表性嗎？ 當(dāng)然越多越好，越有代表性 10. 但如果調(diào)查對象非常一致，沒有差異，只要問一個人就行了，所以要考慮研究對象 的差異性，如果差異大，當(dāng)然樣本量要大，如果沒有差異，同質(zhì)性較高樣本量就少； 11. 總體的大小對樣本量的選擇沒有影響，調(diào)查研究一般必須在研究前明確總體是誰， 大總體沒有影響（上萬人），中等總體有點(diǎn)影響（5000 人），小總體有很大影響 （千百個人）；總體是你要推斷的人群； 12. 再者要考慮研究對象在總體中擁有的比例（比如要找艾滋病人），如果比例非常低 的話，需要大樣本才能找到；但往往商業(yè)研究就采用非概率抽樣了，比如滾雪球抽 樣，專家判斷抽樣，配額抽樣等； 13. 另外，選擇 40 個人，如果是經(jīng)過我們主觀判斷的，有一種說法：叫條件概率，也 就是我們越了解研究目的和對象，我們就越能夠做出正確判斷；比如 P（A|B）， 也就是說我們越了解 B 事件發(fā)生的概率，那么 A 發(fā)生的概率就越確定；就像我們在 Google 中搜東西，你的關(guān)鍵詞=B 越準(zhǔn)確，得到的結(jié)果 A 就越是你想要的東西； 14. 當(dāng)然，如果你的主觀判斷錯了，就會犯更大的錯誤 15. 還有就是希望得到的精度；如果得到的結(jié)果是 70%加減 10%誤差我們可以接受， 但如果是總體本身就不到 8%，那 8%加減 10%，尾巴比頭都大顯然不行，當(dāng)然到 底如何確定精度，是研究前你們與客戶要明確的，事先研究設(shè)計確定的，不能事后 來說； 16. 記住：有時候我們研究本身不需要那么高的精度 17. 整個研究設(shè)計過程的質(zhì)量控制可以更有效提升研究品質(zhì) 18. 研究測試的技術(shù)（接近自然科學(xué)儀器測量）可獲得更好研究品質(zhì) 19. 根據(jù)精確的抽樣，需要采用精確的統(tǒng)計分析，否則也達(dá)不到效果 20. 任何研究都不會完美，都是權(quán)衡和保守的過程，總的來講保守不犯錯.