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薪酬提升与员工满意度有没有关系？
培训与绩效提升有没有关系？
调薪幅度与员工离职率有没有关系？
相信答案集中在两个答案：有和不一定。有没有考虑过如果有关系的话是有多大关系，“不一定”能不能用量化的数据来表示呢？
管理越来越趋向于科学、量化的管理方式，我们不能再进行经验、模糊的管理，所以需要明确：
是否继续提高薪酬标准提高员工满意度，薪酬提升幅度到底达到多少可以实现边际效益最大？
是否加大培训支持，应该哪大哪方面的培训投入才能获得绩效最大提升？
要降低员工离职率，调薪幅度的影响到底有多大？
这些都涉及数据分析法中的相关分析，今天来介绍给大家。
判断两个或两个以上变量是否存在关联性，以及关联性的强度及方向。
起影响作用的变量称之为自变量，用X表示，它可以是一个或多个，可被人为控制；
被影响的变量称之为因变量，用Y表示，它不受人为控制，可以通过调整自变量去影响因变量的变化。
例如薪酬提升与员工满意度的相关分析，薪酬提升是自变量，是可人为控制的，员工满意度是因变量，是不可人力控制的，需要靠薪酬提升来影响它。
如何判断自变量与因变量的关系密切程度呢？
这个需要计算相关系数r来判断，r的取值范围是[-1,1]，当r<0时，为负相关，当r>0为正相关。
使用Excel，可以通过CORREL函数判断。
相关分析要放到同一情境下使用，千万不要出现不同情境下的数据来做相关分析。在培训时，有学员学到这种分析方法后做各种相关分析，闹了不少笑话，例如分析培训费支出与销售收入的相关性、分析年龄与销售收入的相关性等。
如果不放到同一情境中分析，我们会发现好多数据都有相关性，如下图，是我入职后的体重与公司销售额的相关分析，所以为了保持公司销售额持续增长，老板要想办法让我体重持续增长？
相关分析在人力资源数据分析领域应用非常广，文章开头列举了一些例子，如下图是某公司生产车间的加班时长和产量的分析，会发现加班时长和产量是弱相关，要想提高产量，加大加班时长的做法并不可取。
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