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数据分析的结论会和日常的认知有冲突，这个是不可避免的。
在培训过程中，一些学员反映数据分析和自己的认知产生了冲突，把他们反映的情况和迷茫的问题总结归纳，找出几个典型和大家聊聊。
我们会发现有很多总结出来的离职定律，同时在这个基础上衍生了一些管理方法，例如：
1）“136离职定律”。即员工入职1个月、3个月、6个月、1年、3年和6年这些阶段的员工容易离职。
入职1个月，离职与HR关系较大
入职3个月，离职与直接上级关系较大
入职6个月，离职与企业文化关系较大
入职1年，离职与职业晋升关系较大
入职3年，离职与发展平台关系较大
入职6年，员工离职的可能性很小
2）“232离职定律”。即员工入职2周、3个月和2年这些阶段的员工容易离职。
入职2周，离职与薪酬福利关系较大
入职3个月，离职与HR关系较大
入职2年，离职与晋升发展关系较大。
当然也有其它离职定律，只是给大家随意举两个。我们会发现，仅仅是这两个定律它们的描述情况就不一样。
这些离职定律是在一定条件下总结出来的，每一个都有其局限性，并不具备普适性。如果生硬的用在公司管理中，可能会适得其反。
如果把公司的离职数据加以分析，我们会发现不同的情况，不会再去遵循所谓的“离职定律”。
如下图，是某公司离职数据分析，会发现入职1个月内因文化原因离职是最大原因，入职1-3年主要是因薪酬原因离职，随着工龄的增长对发展晋升的需求也增大，到第4年达到顶峰，也是这个工龄段离职的最大原因。
该公司的离职数据分析与前述的两个离职定律并不相符，这也就是为什么强调大家自己做数据分析，也解释了为什么有的学员会迷茫，自己学的知识居然被数据分析结果颠覆了。
面对一组数字，平均数是最常用的一项分析，例如平均年龄、平均工龄、平均工资、平均分数等，但是有没有想过平均数也有限制？
A公司平均工资为40万元/人，B公司平均工资为30万元/人，说明A公司的薪酬标准高，这个结论对不对呢？
假定A、B公司各3人，A公司3人工资分别为10万、10万、100万，B公司3人工资全部为30万，那到底是A公司薪酬标准高还是B公司薪酬标准高呢？
如果你作为求职者，看到两家公司的平均工资，你会选择哪个公司？我想大多数人应该会选择A公司对不对？
这个事例会让好多人产生错误的判断，在工作中同样如此，根据平均数作出的决策，很有可能是错误的决策，所以不要盲目相信平均数，要多角度分析数据，真正从数据产生洞察。
有没有碰到过这种情况？看到一些指标，自己也想在实际工作中应用，但是却发现这个指标没办法计算出来？
可以肯定的是，有些指标是想象中的情况，在实践中没办法应用。
例如经常被咨询到：未转正人员离职率如何计算、本科以上学历离职率如何计算等。
离职率=离职人数/(期初人数+入职人数)
根据这个公式可以得出：
未转正人员离职率=未转正人员离职人数/(期初未转正人数+入职人数)
这个指标乍一看没问题，但是认真考虑一下：期初未转正人数与未转正人员离职人数相等，入职人数有可能等于0，所以这个指标的结果出现100%是非常有可能的。如果再加上各个维度分析，这个指标的波动会非常大。
试想一下，这个指标得出的结果能让我们产生洞察吗？
如果通过认真推导，会发现有些指标有其应用的局限性，有的指标是没办法计算或者计算后没办法应用的，理论和实践出现了差异，甚至这个差异还很大。
随着数据分析的普及和研究深入，一些观念和做法已经滞后于时代发展，HR必须不断学习和发展，接受新知识和新思想，才能让自己立与不败之地。
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10楼 韵儿88yuner
打卡
9楼 tom更好的
我分析离职率的时候大多都是用离职面谈的原因做的，这样数据相对真实一些。
7楼 蓝蓓蕾
老师说的都非常有道理。
6楼 行知幼稚园
平均数确实是最容易迷惑人的。
5楼 sanhui
打卡学习
3楼 piihgbg
数据更能真实的反映问题所在，一些定律只适用大多数，并不是绝对的。
2楼 烂柿子
学习了
1楼 大卡
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