如何建立精细化薪酬数据分析模型？
1.岗位价值评估
岗位机制评估的结果是得到组织中最高价值岗位到最低价值岗位的排序。岗位评价的计数法不仅可以确认岗位之间的等级顺序，还可以提供每个岗位的量化值，从而为薪酬体系的设计提供岗位之间相对值差距的数据。
2.薪资调查和分析
这一步骤的目的是确定其他组织为劳动力市场上类似的工作或职位支付的工资水平。这种分析的结果就是得到工资的政策线。可以显示工作价值评价(内部工作价值)与人才市场薪酬(外部工作价值)之间的线性关系。
3.薪酬结构设计
这一步是公司整个薪酬体系的设计和规划，目的是为员工个人的薪酬分配建立具体的管理政策。这一步的输出是得到一个系统的薪酬结构政策，确定组织内不同岗位的基本框架和薪酬调整政策。
4.管理薪酬体系
薪酬体系建立后，需要对其进行管理，以保证其有效性。持续监控、评估和纠正内外部环境对公司的影响薪酬体系，以确保现行薪酬体系中存在的问题能够迅速被发现，从而使薪酬管理政策能够持续有效地运行。
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在此基础上，可以初步涉猎一些主要模型，为进一步学习打下基础。
多变量模型分析法？
多元分析是一种统计方法，它包括很多方法，最基本的是单变量，然后是多元分析的扩展。统计数据中同时存在多个变量(或因子和指标)时的统计分析，是统计学的一个重要分支，是单变量统计学的发展。统计学中的多元统计分析起源于医学和心理学。在20世纪30年代，它在理论上发展很快，但由于计算复杂，在实践中很少使用。
20世纪70年代以来，由于计算机的蓬勃发展和普及，多元统计分析几乎渗透到了所有学科。
到了20世纪80年代后期，计算机软件包已经非常普遍且易于使用，因此多元分析方法变得更加流行。多元统计的理论基础和工具是数学中的概率论和矩阵。但对于实际用户来说，只要有合适的计算机和软件包，掌握一些初步的多元统计知识，就可以用它来解决实际问题。多元统计的内容很多，但从实际应用来看，主要包括六个分支:回归分析、判别分析、因子分析、主成分分析、聚类分析和生存分析。