第一步：確定需要參加聚類分析的變量

溝通能力得分、業(yè)務能力得分、領導能力得分

第二步：對數據進行標準化處理

本數據表中數據不需要進行處理，單位一致，量級一致

第三步：確定聚類方法和聚類數目

注意：聚類數實際就是我們要分成幾類

【保存】里一定要勾選“聚類成員”

第四步：分析聚類結果，結果如下：

該初始聚類中心是隨機選擇了三個數據，作為快速聚類的初始位置

迭代歷史記錄顯示了本次快速聚類分析一共迭代的次數。迭代的過程可以理解為每個類別與初始位置之間的距離改變情況，當這個距離變動非常小時，迭代就完成了。

本例中一共進行了四次迭代，初始位置之間的最小距離為82.158

該最終聚類中心和初始聚類中心相比，在樹枝上發(fā)生了變化，說明通過迭代的計算過程，每個類別的位置都發(fā)生了偏移。

每個聚類中的個案數目顯示了每個類別中包含的數據量。

本例中第一類包含12名員工，第二類包含28名員工，第三類包含59名員工。

會生成一個新的變量，分別標記各個個案所處的分類

接下來，求每個分類中的各項數據平均值（K均值聚類），可以通過制作交叉表實現

從交叉表可知：

1）類別1的員工：在各績效評估指標的平均得分都比較低，可以認為是“工作表現較弱”的組別。

2）類別2的員工：在各績效評估指標的平均分都是最高的，可以認為是“工作表現較強”的組別。

3）類別3的員工：在各績效評估指標的平均得分都處于中間水平，可以認為是“工作表現中等”的組別。

接下來，就可以根據三個類別的情況，有針對性的制定員工未來的工作發(fā)展方向和相應的激勵政策。