薪酬中的分位值是啥意思

Posted 2023-05-13

参考技术A

薪酬中的分位值是什么意思

分位值是统计学概念，可以这样粗浅理解：
如果有100个数，按从小到大排列，排在第10个的即为10分位值，排在第50个即为50分位值，也叫中位值。
比起平均值，分位值更能说明排列规律，假设99个1和1个10000，平均数是100，中位值还是1。因为第50个大小的数字是1。分位值不会因为个别极端的数字而引起偏离。
但通过数学演算法，可以不必非要100个数，理论上8个数即可求得10和90分位。有一个规律，如果数字个数为奇数，中位值就是中间那个数，如果是偶数，则是中间两个数的平均数。
例如，1，3，5，7，8，9，9，一共七个数，中位数是7，而2，3，5，9四个数的中位值是4。
常见的演算法是用Excel公式percentile。

薪酬基点是什么意思

真没听说啊。

现金性薪酬是什么意思

就是以现金形式（含通过银行转款）发放的职工薪酬。

BROADBANDING(薪酬宽频制)是什么意思啊？

宽频薪酬制是指企业将薪酬结构划分为几个薪酬区间，所有的员工都将处于某一个薪酬区间之中，员工的薪酬调整有一个较大的弹性幅度。用薪酬区间代替原有岗位薪酬数量其好处在于企业的薪酬有了更大的弹性，和员工的绩效联络更加紧密。在这种制度下普通员工如果绩效表现良好，其薪酬水平完全可以高于其部门领导甚至公司领导。例如，一个销售人员和销售部经理同处于一个薪酬区间中，如果销售人员工作努力，表现良好，业绩优秀，其薪酬水平（不包括销售提成）完全可以超过销售部经理。再如，一个研究设计院的优秀专业设计人员的薪酬也可能会和一位副院长的薪酬水平持平甚至超过。在宽频薪酬制中这些现象都有可能发生，也符合现代企业的竞争需求，因为一个优秀的销售人员对公司的贡献也许并不比一个销售部的经理低，而一个出色的设计人员对设计院的价值，从某种意义上讲也丝毫不逊色于一位副院长。

薪酬定位:75P,这个P是什么意思

在薪酬设计时有个专用术语叫25P、50P、75P，意思是说，假如有100家公司(或职位)参与薪酬调查的话，薪酬水平按照由低到高排名，它们分别代表着第25位排名(低位值)、第50位排名(中位值)、第75位排名(高位值)。
P的意思参考上面的，大概是排名、排位的意思

提供行业90百分位的薪酬水平?这句话是什么意思？

同一行业的薪酬水平按从小到大排序，提供给你行业薪酬水平排在第90%的薪资，比如工资只有100个数，排序后分别是1,2,3.....,100,给你90，就是这个意思

薪酬管理是什么意思啊？

薪酬管理，是在组织发展战略指导下，对员工薪酬支付原则、薪酬策略、薪酬水平、薪酬结构、薪酬构成进行确定、分配和调整的动态管理过程。
简单来讲就是对于企业员工的薪水报酬的一种管理过程。

薪酬指数是什么意思，怎么算的

在做薪酬之前要做岗位评估，一般从10个维度去衡量岗位综合分数，一般以一千分为基准。
你所做的岗位综合评估后得出的分数就是职位指数
每个职位又有相应的职位薪酬通路，你现在所拿的薪酬在整个职位的薪酬通路里面是怎样的级别就代表相应的指数

香港薪酬中提到的粮期是什么意思？

粮期就是发工资的周期。比如“一年有13个粮期”就是说连双粮在内，一年里面发13次的工资。

薪酬矩阵表中的宽幅、级差、重叠度是什么意思

简单来说，宽幅是指不同岗位同一级别的薪酬的区别数，而极差则是指同一岗位不同级别的薪酬的区别数，重叠度则是指不同岗位、不同级别中的薪酬数额会出现重复或者相同的情况。
如，行政人员和技术人员若均在第二级，则可能对应宽频薪酬会分别是2000,2500；而如仅行政这个岗位，则一级、二级和三级的对应薪酬度会是1500，2000，2500；而行政第三级的薪酬和技术第二级的薪酬数额则是相同的，这个就是重叠度。

数据框中每列的分位数值

【中文标题】数据框中每列的分位数值

【英文标题】：Quantile values for each column in dataframe

【发布时间】：2018-10-13 17:09:18

【问题描述】：

我有一个由数字列组成的数据框。我正在尝试计算每列的十分位数排名值。以下代码为我提供了整个数据框的值。如何按列进行？

pd.qcut(df, 10, labels=False)

谢谢。

【问题讨论】：

可能相关：pandas find percentile stats of a given column

【参考方案1】：

如果您对列应用 qcut，您将获得一个数据框，其中每个条目都是排名值。

import numpy as np
import pandas as pd

data_a = np.random.random(100)
data_b = 100*np.random.random(100)

df = pd.DataFrame(columns=['A','B'], data=list(zip(data_a, data_b)))
rank = df.apply(pd.qcut, axis=0, q=10, labels=False)