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存款偏离度情况汇报近期，我行对存款偏离度情况进行了全面的汇报和分析。
通过对各项数据的梳理和比对，我们得出了一些重要的结论和发现，现将情况汇报如下：首先，我们对各类存款产品的存款偏离度进行了详细的统计和分析。
我们发现，不同存款产品的存款偏离度存在着较大的差异。
其中，活期存款的偏离度相对较低，而定期存款和结构性存款的偏离度则相对较高。
这一情况主要是由于不同存款产品的流动性、收益率和期限等因素所导致的。
在未来的经营中，我们将根据不同存款产品的特点，合理调整存款偏离度，以提高资金利用效率和风险控制能力。
其次，我们对不同客户群体的存款偏离度进行了分析。
我们发现，个人客户和机构客户的存款偏离度存在着一定的差异。
个人客户的存款偏离度相对较低，而机构客户的存款偏离度则相对较高。
这主要是由于不同客户群体的资金来源、资金用途和风险偏好等因素所导致的。
在未来的经营中，我们将根据不同客户群体的特点，合理引导存款行为，以平衡存款偏离度和风险收益。
此外，我们还对存款偏离度与资金流动性的关系进行了深入研究。
我们发现，存款偏离度与资金流动性之间存在着一定的正相关关系。
存款偏离度越高，资金流动性越强，反之亦然。
在未来的经营中，我们将根据资金流动性的变化，灵活调整存款偏离度，以满足资金流动的需要，保障资金安全和流动性。
最后，我们对存款偏离度与风险管理的关系进行了深入思考。
我们认识到，存款偏离度与风险管理之间存在着密切的联系。
存款偏离度越高，风险管理的难度和风险暴露的可能性也越大。
在未来的经营中，我们将加强对存款偏离度的监控和管理，建立健全的风险管理机制，以防范各类风险，保障存款安全和稳健经营。
综上所述，存款偏离度是影响银行经营的重要因素之一。
我们将继续深入研究和分析存款偏离度的影响因素和规律，加强对存款偏离度的管理和控制，以提高资金利用效率和风险控制能力，实现稳健经营和可持续发展。
感谢各位领导和同事的支持和合作，我们将继续努力，不断完善存款偏离度管理工作，为客户创造更大的价值和财富。
在数据分析过程中，偏差和误差是常见的问题，可能导致分析结果的不准确和误导。
为了确保数据分析的质量，了解这些偏差和误差的来源、影响以及如何减少它们是至关重要的。
以下是数据分析中常见的偏差与误差的详细概述。
一、偏差（Bias）偏差是指数据的观测值与真实值之间的差异，通常是由于各种原因导致的数据收集或处理过程中的系统性错误。
常见的偏差类型包括：1. **选择偏差（Selection Bias）**：发生在数据收集阶段，当某些特定的数据点或群体被优先选择或排除时。
例如，在进行市场调研时，如果只针对某一特定年龄段或收入层次的群体进行调查，而忽视其他群体，就可能导致选择偏差。
2. **观察偏差（Observation Bias）**：由于观察者的主观性、仪器的不精确或观察条件的限制而导致的偏差。
例如，在使用温度计进行测量时，如果温度计未经校准，就可能导致观测结果存在偏差。
3. **信息偏差（Information Bias）**：发生在数据收集阶段，当数据的来源或收集方法不可靠时。
例如，依赖不完整或错误的问卷、记录或报告可能导致信息偏差。
4. **样本偏差（Sampling Bias）**：由于样本抽取方法的不合理或样本量不足而导致的偏差。
例如，在进行随机抽样时，如果样本的代表性不足或抽样框存在问题，就可能导致样本偏差。
二、误差（Error）误差是指数据的观测值与真实值之间的差异，通常是由于随机因素导致的。
与偏差不同，误差是不可预测的，但可以通过增加样本量或减少随机因素来减小误差的影响。
常见的误差类型包括：1. **随机误差（Random Error）**：由于随机因素（如测量误差、环境噪声等）导致的误差。
这种误差是难以避免的，但可以通过增加观测次数或改进测量方法来减小其影响。
2. **系统误差（Systematic Error）**：由于仪器的不精确、操作不规范或数据处理失误等系统性因素导致的误差。
这种误差通常是可预测和可控制的，通过改进仪器、规范操作流程或检查数据处理过程可以有效减小系统误差。
数据分析中常见的偏差及其解决方法在数据分析过程中，我们经常会遇到各种偏差，这些偏差可能会导致我们对数据的理解有误。
因此，了解并解决这些常见的偏差是非常重要的。
本文将介绍数据分析中常见的偏差，并提供相应的解决方法。
一、选择偏差选择偏差是指由于样本选择不当导致结果出现系统性偏差的情况。
在数据分析中，如果样本选择不具有代表性，结果就会产生偏差。
解决选择偏差的方法包括：1. 随机抽样：通过随机选择样本，可以减小选择偏差的影响。
随机抽样能够确保每个个体被选择的概率相等，从而使样本能够更好地代表总体。
2. 控制变量：为了降低选择偏差的影响，需要控制并考虑样本选择的相关变量。
通过将其他相关变量保持不变，我们可以更好地理解样本选择对结果的影响。
二、测量偏差测量偏差指的是由于测量工具的不准确性或者测量方法的限制而导致的数据误差。
为了减小测量偏差的影响，我们可以采取以下解决方法：1. 校准测量工具：校准测量工具可以确保测量结果更加准确。
通过定期校准仪器，并检查其准确性，可以减少测量偏差的影响。
2. 多次测量取平均值：由于单次测量可能会出现偏差，我们可以通过多次测量取平均值的方法来减小测量偏差。
多次测量可以平衡测量误差，提供更准确的结果。
三、抽样偏差抽样偏差是指由于样本选择的方式或者样本数据的不完整性导致结果出现的偏差。
为了减小抽样偏差的影响，我们可以采取以下解决方法：1. 增加样本容量：通过增加样本容量，可以减小抽样偏差的影响。
更大的样本容量可以提供更准确的结果，使得样本更好地代表总体。
2. 考虑特殊抽样方法：对于特定领域的数据分析，我们可以考虑使用特殊的抽样方法来减小抽样偏差。
例如，对于分布不均匀的数据，可以使用分层抽样方法来确保样本更具代表性。
四、确认偏差确认偏差是指由于在数据分析过程中对某种观点或假设持有偏见而导致结果的偏差。
为了减小确认偏差的影响，我们可以采取以下解决方法：1. 使用多个分析方法：通过使用多种不同的分析方法，可以减小确认偏差的影响。
2015年6月技术总结——关于偏离度的测算方法研究院公用事业部路璐引言《原理》中说“偏离度是指每一种偿债来源与财富创造能力的距离，所体现的是偿债来源对债务安全的保障程度，唯有通过揭示偿债来源与财富创造能力偏离度才能真正区别每一种偿债来源的风险程度，科学判断偿债能力”。
偏离度是描述偿债来源与财富创造能力之间的接近程度的指标，命名为“距离”，“距离”越小的偿债来源与财富创造能力越具有相似性。
采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到判断偿债能力的正确与否。
根据偏离度的两个分量偿债来源与财富创造能力的特性，我们发现，他们的量纲，也就是单位是不一样的，测算时需要考虑分量的分布（期望，方差等)。
以下三种算法，需要具体数据测试，校正，验证，再校正。
第一种偏离度算法的思路：先将分量偿债来源与财富创造能力都“标准化”到均值、方差相等。
假设样本集X的均值为m，标准差为s，那么X的“标准化变量”表示为：而且标准化变量的数学期望为0，方差为1。
因此样本集的标准化过程用公式描述就是：标准化后的值= (标准化前的值－分量的均值) /分量的标准差经过简单的推导就可以得到两个n维向量偿债来源a(x11,x12,…,x1n)与财富创造能力b(x21,x22,…,x2n)间的偏离度的公式：如果将方差的倒数看成是一个权重，这个公式可以看成是一种加权偏离度。
Matlab计算第一种偏离度：计算(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的偏离度(假设两个分量的标准差分别为0.5和1)X= [0 0 ; 1 0 ; 0 2]D= pdist(X, 'seuclidean',[0.5,1])结果：D= 2.0000 2.0000 2.8284第二种偏离度算法思路：几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，利用这一概念来衡量样本向量之间的差异，即偏离度。
在二维空间中向量A(X1,Y1)与向量B(X2,Y2)的夹角余弦公式：两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量偿债来源与财富创造能力间的偏离度。
实验结果的异常值与偏离度分析实验结果的异常值一直是科学研究者和实验室技术人员关注的焦点之一。
异常值的存在可能会导致数据分析的不准确性，进而影响科学研究的可靠性和推广性。
因此，对实验结果的异常值进行分析和处理是十分必要的。
一、异常值的定义和分类异常值是指在一组数据中与其他数据明显不符的观测值。
对于实验结果而言，异常值通常可以分为两类：正常异常和特殊异常。
正常异常是指在一定范围内出现的一些偏离正常分布的观测值，可能是由于随机误差或系统性因素引起的。
这些异常值对于整体数据的分析结果影响较小，可以接受或进行适当的调整。
特殊异常是指与正常分布存在明显差异的观测值，可能是由于实验操作错误、设备故障或其他外界干扰引起的。
这些异常值对于整体数据的分析结果影响较大，需要进行深入研究和处理。
二、异常值的分析方法1. 箱线图法箱线图是一种常用的探测异常值的方法。
它通过绘制数据的最大值、最小值、中位数和上下四分位数，以箱子的形式展示数据的分布情况。
通过观察箱线图可以发现是否存在异常值。
2. Grubbs检验法Grubbs检验法是一种基于统计学原理的异常值检测方法。
它通过计算观测值与平均值之间的差异，判断是否存在明显的异常值。
该方法可用于检测单个异常值或多个异常值。
3. 3σ原则3σ原则是一种常用的异常值判断方法。
它基于正态分布的假设，认为大部分数据会分布在平均值附近，并通过计算数据与平均值的偏离程度，判断是否存在异常值。
3σ原则一般认为，偏离平均值3倍标准差之外的数据可以被视为异常值。
三、异常值的处理方法针对异常值的处理方法因实际情况而异，需要根据具体实验和研究目的进行权衡和选择。
常见的处理方法包括：1. 删除异常值当异常值对整体数据的影响较大且无法排除干扰因素时，可以考虑删除异常值。
但删除异常值需要慎重，应充分考虑异常值的产生原因，避免因删除影响数据的真实性和完整性。
2. 替换异常值当异常值不是由于实验操作错误或设备故障引起时，可以考虑将其替换为合理的数值。
偏侧忽略的评定方法偏侧忽略是一个常见的认知错误现象，指的是在判断和评定事物时，过于关注某一方面，忽视其他重要的方面。
这种评定方法的缺陷在于，它往往导致偏见和不全面的判断，从而可能产生错误的结论。
在现实生活中，偏侧忽略的评定方法存在于各个领域，包括政治、经济、社会、科技等各个方面。
本文将以几个常见的例子作为切入点，分析偏侧忽略的评定方法，并探讨如何避免这种评定方法的影响。
首先，让我们从政治领域的偏侧忽略说起。
在政治决策中，政府往往只关注自己的权力和利益，忽视了人民的需求和权益。
例如，一些政府可能过于追求经济增长，忽视了环境保护和社会公平。
这种偏侧忽略的评定方法导致了环境恶化和社会不平等，进而引发了一系列问题。
解决这个问题的关键在于，政府应该更加关注全面的影响，并平衡不同利益的需求。
只有这样，才能做出更加合理和公正的政策决策。
经济领域也存在着偏侧忽略的评定方法。
在商业决策中，企业可能只注重短期利润，而忽视了长期发展和可持续性。
一些企业可能为了追求短期的销售额和市场份额，不顾产品的质量和客户的需求。
这种评定方法导致了短视的经营策略和不稳定的市场表现。
为了避免这个问题，企业应该从长远的角度思考，注重产品的品质和客户的满意度。
只有这样，企业才能实现可持续的发展。
社会领域中也存在着偏侧忽略的评定方法。
在社会问题的解决中，人们往往只关注一个方面的利益，而忽视了其他相关因素。
例如，在解决贫困问题时，人们可能只注重提供物质帮助，而忽视了教育和社会保障等方面的需求。
这种评定方法导致了贫困问题无法根本解决，因为只依靠物质帮助很难改变一个人的生活状况。
为了解决这个问题，社会应该全面考虑不同因素的影响，并采取综合的措施。
只有这样，才能够从根本上解决社会问题。
科技领域也不例外，偏侧忽略的评定方法同样存在。
在科技创新中，人们往往只关注技术的发展和利益，而忽视了科技对社会和环境的影响。
例如，在开发新型能源时，人们可能只关注能源的高效利用，而忽视了能源对环境的污染和气候变化的影响。
偏倚不合格原因-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在各个领域的研究和讨论中，我们时常会面临偏倚的存在。
偏倚是指在进行决策、判断或研究时，受到某种认知或心理因素的影响，导致结果的不公正或不客观。
无论是个人还是组织，都可能在不经意间产生偏倚，从而影响决策的有效性和准确性。
偏倚的存在在许多领域都能得到证明，例如心理学、经济学、社会学等。
在心理学中，研究人员发现了许多大脑和认知过程中的偏倚现象，例如确认偏倚、群体效应和选择性注意等。
在经济学中，偏倚可能导致市场的不完全理性和不公正竞争，从而影响经济的稳定和发展。
在社会学中，偏倚可能引发各种歧视行为和社会不平等，对个体和社会产生负面影响。
偏倚的存在对决策的准确性和公正性产生了负面影响。
它可能导致信息的采集和处理出现偏差，使我们无法客观地看待数据和事实。
同时，偏倚也会影响我们的价值观和信念，导致我们在决策过程中偏向于某种立场或观点。
这种偏倚可能被放大并传播给其他人，从而扭曲了整个社会的认知和判断。
了解偏倚的存在和影响，对我们进行决策和判断时至关重要。
只有认识到自身和他人可能存在的偏倚，我们才能更好地避免其负面影响，并采取相应的对策和措施。
因此，本文将深入研究偏倚不合格的原因，并提出一些对策和建议，以促使我们能更加客观和公正地进行决策和判断。
1.2 文章结构文章结构文章的结构对于一个长文的组织和表达非常重要。
一个良好的结构能够让读者更容易理解和跟随文章的逻辑思路。
本文将包含以下几个部分的内容。
1. 引言：本部分主要对文章的主题做一个概述，并介绍文章的结构和目的。
通过引言，读者能够对偏倚不合格的问题有一个初步的了解，同时也可以清晰地知道如何阅读文章以及预期的学习成果。
2. 正文：本部分将详细讨论偏倚不合格的原因。
首先，我们会明确偏倚的定义和其在社会中的影响，帮助读者对偏倚问题有一个更全面的认知。
接下来，我们将探讨造成偏倚不合格的原因。
这可能涉及到个人认知的局限性、经验的主观性、信息的有限性等方面。
我国地方政府财政预算偏离度分析一、背景介绍地方政府是我国国家治理体系中的重要组成部分，其财政预算的制定和执行对于地方经济社会发展具有重要影响。
随着经济改革和发展，地方政府财政预算偏离度问题逐渐凸显，成为影响地方政府财政管理和经济发展的重要因素。
本文将就我国地方政府财政预算偏离度进行分析，旨在深入探讨相关问题，并提出相应的对策和建议。
1. 财政支出偏离度较大地方政府在财政支出方面存在偏离度较大的问题。
一方面，部分地方政府存在过度支出的情况，导致财政预算的执行情况与实际支出存在较大差距。
一些地方政府在财政支出上存在低效使用资金和资源的问题，导致预算执行偏离度较大。
3. 财政支出偏离度与收入偏离度的不平衡三、地方政府财政预算偏离度存在的原因1. 政府管理体制不完善2. 财政管理能力不足地方政府财政管理能力不足也是导致财政预算偏离度的重要原因。
一方面，部分地方政府在财政管理上存在着决策失误、信息不透明、管理混乱等问题，导致财政预算执行偏离度较大。
一些地方政府在财政管理人员素质和能力培养上存在着短板，导致财政预算偏离度的出现。
3. 财政体制和政策不合理为解决我国地方政府财政预算偏离度问题，需要完善财政管理体制，加强财政管理的监督和调控。
一方面，应建立健全的财政决策机制和管理机制，明确政府各部门的职责和权力，加强对财政预算的监督和检查。
需要加强政府各级部门之间的协作和沟通，加强财政管理的整体性和一体化。
提高地方政府财政管理能力是解决预算偏离度的关键。
应加强对财政管理人员的培训和教育，提高其素质和能力；建立健全的财政管理人员选拔和任用机制，保障财政管理人员的公正和权力；加强对财政管理的宣传和普及，增强公众对财政管理的监督和参与。
完善我国地方政府财政体制和政策也是解决预算偏离度的重要途径。
应建立健全的地方政府财政体制，提高财政资源分配的公正性和透明度；完善地方政府财政政策，优化财政支出结构，提高财政预算的执行效率和效果。
数据分析中常见的偏差问题及解决方案在数据分析的过程中，我们常常会遇到各种偏差问题，这些偏差会对我们的分析结果产生影响，甚至导致错误的结论。
因此，了解和解决这些偏差问题是非常重要的。
一、抽样偏差抽样偏差是指样本不具有代表性，导致样本结果与总体结果存在差异。
这种偏差可能是由于样本选择的不合理性，或者是由于样本量过小导致的。
解决抽样偏差的方法可以是增加样本量，以提高样本的代表性；或者使用随机抽样的方法，确保每个样本都有相同的机会被选中。
二、选择偏差选择偏差是指样本的选择与总体的选择方式存在差异，导致样本结果与总体结果存在差异。
这种偏差可能是由于样本选择的主观性或者偏见导致的。
解决选择偏差的方法可以是使用随机抽样的方法，确保每个样本都有相同的机会被选中；或者使用分层抽样的方法，确保样本在不同群体中的分布与总体相似。
三、测量偏差测量偏差是指测量方法的不准确性或者主观性导致的结果偏差。
这种偏差可能是由于测量工具的误差，或者是由于测量者的主观判断导致的。
解决测量偏差的方法可以是使用更准确的测量工具，或者进行多次测量取平均值以减少误差；或者对测量者进行培训，提高其判断的客观性。
四、回忆偏差回忆偏差是指被调查者对过去事件的回忆存在偏差，导致结果不准确。
这种偏差可能是由于时间的推移导致记忆的模糊，或者是由于被调查者的主观意识影响记忆导致的。
解决回忆偏差的方法可以是使用更近期的事件进行调查，以减少时间对记忆的影响；或者使用客观的数据进行分析，而不依赖于被调查者的回忆。
五、确认偏差确认偏差是指分析者在数据分析过程中，更倾向于寻找与自己观点一致的证据，而忽视与自己观点不一致的证据。
这种偏差可能是由于人的主观意识导致的。
解决确认偏差的方法可以是使用双盲实验的方法，以减少分析者对数据的主观判断；或者进行多次独立分析，以减少主观意识对结果的影响。
六、报告偏差报告偏差是指分析结果的呈现方式存在偏差，导致结果被误解。
这种偏差可能是由于分析者的主观意识导致的，或者是由于报告方式的不准确性导致的。
被忽略的偏离度分析发布时间:2010-07-01 作者：徐媛推荐RSS订阅“偏离度”本来是统计学范畴的专有名词，随着薪酬市场调研活动的不断扩展和成熟，“偏离度”已经跨界成为人力资源薪酬模块不可或缺的组成部分。
第一部分：被忽略的偏离度组合在人力资源薪酬模块中的“偏离度”一般分为两个类型，内部偏离度其反应的是企业内部薪酬给付的相对公平性；外部偏离度其反应的是企业在行业内薪酬给付水平的相对竞争力。
在HR工作中常见的“偏离度”展现形式为百分比的数值，而对应到职位中无外乎是正值与负值两种，这就构成了四种职位“偏离度”组合如图1。
图表1四种偏离度组合四种“偏离度”组合如何与实际应用挂钩将会是我们接下来探讨的话题，首先我们要了解这四种组合背后的含义，然后我们要将“偏离度”作为我们薪酬调整工作中的重要依据和工具使用。
在开始分析之前首先对两个概念进行说明：第一，外部偏离度是根据企业自身定位与市场不同薪酬给付水平对比的结果，也就是说和不同档次的市场薪酬给付水平对比会得到不同的外部偏离度，所以外部偏离度是动态的，但是一个企业对于一个岗位的市场定位又是相对固定的，因此就企业的职位层面而言外部偏离度也是相对稳定的。
第二，偏离度的绝对值高低和正负并不能代表好与坏、对于错、合理与不合理，偏离度本身只是一个统计学数据的客观展现而不具备任何绝对的判断标准。
偏离度是作为一种参考依据供企业HR在岗位的薪酬调整和薪酬制度完善时使用的。
组合一：双高组合即内部偏离度（以下简称“内偏度”）和外部偏离度（以下简称“外偏度”）都为正的组合模式——“重要的人”。
内偏度和外偏度同时为正说明该岗位薪酬对内具有相对较高的价值而和企业对标的行业给付水平相比又具有一定优势的竞争力。
一般企业的核心员工和重要员工都包含于此。
对于这样的员工我们在选择薪酬方案的时候不妨考虑物质和精神的双重匹配。
根据经典的80/20法则，企业的核心员工是利润的主要贡献者，企业为了吸引和保留这些人才必定会支付不菲的佣金。
根据马斯洛的需求理论，人们在满足物质需求之后会上升到精神层面的需求。
那么对于这些物质已经丰富的员工也是如此，当财富积累到一定数量时单纯的物质或者是现金方面的增加已经无法达到预期的激励效果，这时我们如果转向更高层次的精神激励不仅经济而且有效。
比如增加外派培训的机会，高尔夫俱乐部的会员卡甚至可以是一个“首席专家”头衔的授予，这些会让“重要的人们”感受到企业对他们的不仅是一种关心更是一种关怀，而这种人性化的呵护是提高“重要的人们”归属感和忠诚度的良方。
组合二：内偏度为正外偏度为负的组合模式——“窝里横的人”内偏度为正说明该岗位薪酬对内具有相对较高的价值而和企业对标的行业给付水平相比竞争优势不明显。
这是一群很危险的人，“窝里横人们”的软肋是和对标市场给付水平不具竞争力，如果放任自流使企业“重要的人”不幸落于此组合那么这些人才的主动流失是必然的，如果冒失采取措施又有可能造成不必要的薪酬内部公平性失衡。
那么对于这个“烫手的山芋”我们应该如何“消化”呢？首先我们要这处在这个组合模式中的人进行分类，一类为“货真价实的窝里横”，另一类就是“滥竽充数的窝里横”。
在上文中我们强调过外偏度是一个相对的值，我们在判断其真伪的时候一定要充分考虑到企业和岗位的具体情况而不是盲目标高，企业的每一个阶段每一个发展时期对于不同岗位的要求也是有着不同变化的，所以我们一定要根据企业现状理性判断岗位对标的市场水平。
为了更好的阐述相关薪酬策略，笔者假设企业和对标市场是匹配的。
在这里想引入一个概念，也是现在很多企业都在实践薪酬策略即宽带化薪酬，从公平性角度看其反映了企业希望通过利用薪酬对员工的绩效和经验差异加以认可，从竞争性角度看，薪酬宽带是一种灵活的调控手段。
宽带化薪酬推翻了只有晋升才能加薪这一传统的观念，使得员工将注意力集中在如何提高自身能力和绩效方面，让不升职加薪成为可能。
同时也是为“货真价实窝里横的人们”在本职岗位上加薪而不引起整体薪酬满意度降低提供保证。
而对于“滥竽充数的窝里横”我们本着不减薪的人性化原则，可以延迟增长或是进行小幅度的调整，但同时通过其他方式进行补偿，比如弹性的工作时间或者是丰富化的工作内容等等。
企业资深的HR从业者都深谙一个道理从某种意义上讲比起薪酬水平如何支付薪酬更重要。
组合三：内偏度为负外偏度为正的组合——“墙里开花墙外香的人”内偏度为负说明该岗位薪酬对内具有相对价值较弱，而和企业对标的行业给付水平相比竞争具有一定优势。
这个组合是企业比较困惑的群体，因为和内部同等级的同事比较他们的薪酬水平是不具优势的，但是和外部的对标市场水平比较却又体现出了薪酬的竞争性。
当然这里也不排除企业标低外部市场给付水平的可能性。
一般“墙里开花墙外香的人”主要集中在职能部门和非业务部门中，和相同等级的核心员工比较他们的相对价值较低，但是由于企业的整体支付能力较强，或是从业者的资历较深等因素和行业内对标市场水平比较又是具有一定竞争优势的。
对于这样的一个困惑群体我们应该如何制定未来的薪酬策略呢？首先企业依然要充分考虑到其选择的对标市场是否适应企业现阶段的发展和需要。
企业只有在定位准确的条件下才能客观得到适合的解决方案。
假设企业对标的市场水平是匹配的，那么企业可以采取延缓涨薪，或者给予较低的薪酬增长的薪酬策略。
但为了提高员工满意度，企业还应该搭配一些非现金的支付方式，比如探亲假或者带薪年假的增加都会是不错的选择。
但是我们应该清楚的明白一件事情，减缓薪酬涨幅并不是一个可以让企业和员工双赢的策略，这非常有可能引发员工的不满和“自卑感”，要知道“墙里开花墙外香的人们”之所以能“香飘墙外”不仅仅是靠“自然风的吹动”而是靠自身“花蕊的芬芳”。
对这些人我们是不是可以通过晋升的方式来完善其对薪酬的满意度呢？尽管晋升不是唯一涨薪的途径，但是对于员工而言，尤其是支持性部门的员工而言，晋升无疑是物质和精神的双重激励。
组合四：内外偏离度均为负的组合——“平凡的人”和“重要的人”相比，“平凡的人”的内部公平性和外部竞争力都要弱一些，对于这些人涨薪会是唯一的出路吗？古人云：“三思而后行。
”首先要思考岗位薪酬的性价比是不是真的不合理？替代成本低、准入门槛低、稀缺度低的员工必定会在竞争中处于劣势，我们只要支付这些员工和岗位价值相匹配的薪酬就是最优实践。
举个例子。
我们没有必要执着于内部公平性而规定向前台接待和出纳支付同样的薪水，不同的岗位都有它存在的意义但是其价值还是不尽相同的，我们应该客观分析和理性判断。
其次对于需要涨薪的“平凡的人”。
我们要如何让他们舒服的感受“苦尽甘来”呢？涨薪其实也是一门艺术，很多企业都有严密的薪酬增长率，针对每一个层级和部门都不尽相同，唐突的增加薪酬增长率会带来很多后续的不良连锁外应。
所以我们还是应该做到有章可循，比如通过工作丰富的途径来增加该岗位员工的薪酬。
或者是提高变动薪酬的给付水平来加强绩效在薪酬中的激励作用，都是很好的选择。
第二部分：被忽略的偏离度可参考性刚才我们讨论了四种不同的岗位偏离度组合模型，这些模型无一例外的用到了内部偏离度和外部偏离度这个两个重要的指标，那么如何得到具有可参考性的偏离度呢？由于融入了人力资源的概念，岗位的偏离度已经不仅仅是表面的统计学计算，提高可参考价值需要注意以下几点：首先，职位的等级评定的可参考性。
职位等级评定不仅关乎岗位在企业内部的价值高低，同时也是外部对标的重要衡量标准。
就如同尺子的刻度不具备普遍性，那么它测量出来尺度的权威性也是无法令人信服的。
职位等级评定又需要我们对于所评定的岗位职责和岗位价值要有深刻的了解，同时对于行业内的相关岗位情况有一定程度的把握，知己还是可以通过努力做到的，但是要知彼凭一己之力恐怕是杯水车薪了。
其次，薪酬的对标口径成分的可参考性。
为了体现全面薪酬理念，我们的薪酬组成除了基本薪酬外还有很多其他的项目，比如补贴、年终奖、销售提成、实物福利等等，如果我们没有规范的薪酬口径，那么我们得到的市场数据将会是混乱不堪的。
每个企业对于薪酬的组成部分都有自己的理解和称谓，如果我们没有统一的标准来衡量和评判，那么就很难得到相对客观的薪酬口径，而薪酬口径又是我们把握自身薪酬水平的重要依据。
第三，市场数据测算方法的可参考性。
和以上两个关注点一样，不同的统计方法将会得到不同的市场薪酬数据和企业政策线，这将导致同一个岗位由于计算方法的不同出现多个不同的偏离度。
通过以上的描述，要想提高偏离度可参考性的关键是建立一把行业公允的标尺，这对于个体企业提出了挑战，如何才能让业内企业达成共识？介入外脑寻求标准。
正略钧策商业数据研究中心在各行业的薪酬福利调研报告中的增值部分提供员工偏离度分析的内容，其主要展现形式如图2：图表2员工偏离度分析直观的偏离度展现不仅省去了繁琐的公式演算同时保证了数据的统计口径统一具有参考性。
红色圆圈标注的为市场参照水平，该水平是可以根据企业对不同岗位的不同定位进行动态选择和对比的。
这样的设计可以极大的方便我们在工作中使用和参考相关数据。
正略钧策商业数据中心采用全行业统一的APE2009职位评估系统将企业不同职位对应到规范的等级内，同时使用统一的专业数据收集工具进行薪酬数据的回收，这两项措施就保证了职位和口径的相对统一，一家公司的统计公式必然是固定和统一的这又保证了测算方法的统一。
第三部分：被忽略的偏离度与工作划分之间的关系第一部分偏离度组合的讨论有可能给读者带进误区就是在偏离度分析后每一个岗位都需要进行薪酬的调整和在梳理，这绝对是一种恐慌。
企业岗位价值的决定因素被称之为“3P+1M”即绩效、岗位、在岗者能力以及相关市场给付水平，而薪酬支付水平的企业最佳实践也是达到企业和员工的双赢。
在一个企业中不同岗位的价值甚至同一个岗位不同员工的薪酬水平都是有可能存在差异的，“通行工资率”是不具备普遍操作意义的。
我们应该根据企业的实际情况客观分析岗位偏离度的标准值范围，对于存在差距的我们可以利用第一部分提供的建议进行修正，而对于标准范围之内的我们的主要工作则是保持和维护。
换句话说，偏离度高低不是考量薪酬是否合理的标准，而是对企业员工的薪酬给付水平现状通过内部和外部两个角度进行客观展现。
通过图3的矩阵将偏离度的四种组合可能出现的匹配工作类型进行展现，当然这些建议仅供参考，企业应该根据自身情况，具体分体具体分析。
图表3通过保密性和难度区分员工“重要的人”对应A型和B型的员工，“窝里横的人”对应C型的员工，比如企业高层的司机、档案管理员。
“墙里开花墙外香的人”一般会出现在C型和E型的员工中，像一些支持部门的员工和支付能力较强企业的基层员工很多都是属于这个类型的。
“平凡的人”对应E型的员工。
随着企业在HR外包深入程度不断加深，很多企业已经将一些模块分离出来聘请外部的专业咨询公司来完成。
