您所在的企业是否已正式将大数据分析技术应用于薪酬体系的设计与调整？
是，已全面应用
是，在部分领域试点应用
否，但已列入规划
否，且暂无规划
您认为，大数据分析在薪酬体系优化中，主要能提升以下哪些方面的科学性？（可多选）
市场薪酬水平定位的精准度
内部薪酬公平性的诊断与调整
绩效与薪酬关联度的量化分析
薪酬成本与预算的预测与控制
员工薪酬满意度与留任率的关联分析
请列举您认为企业薪酬大数据分析所需的最关键的三类外部数据源。
在评估大数据分析对薪酬决策的效果时，您认为以下哪项是最重要的衡量指标？
分析报告生成的速度
数据模型的复杂程度
决策采纳后关键人才流失率的变化
数据分析平台的采购成本
一个科学的薪酬数据分析模型，通常需要整合来自人力资源信息系统（HRIS）、绩效管理系统和________系统的数据。
您认为，当前阻碍企业薪酬大数据分析效果发挥的主要挑战有哪些？（可多选）
内部数据质量差、口径不一
缺乏具备数据技能的薪酬分析人才
管理层对数据分析结果信任度不足
数据安全与员工隐私合规风险
分析工具与现有系统集成困难
基于大数据的薪酬分析，更倾向于推动薪酬决策从以下哪种模式转向另一种模式？
从“经验驱动”转向“数据驱动”
从“固定薪酬”转向“完全浮动薪酬”
从“保密制”转向“完全公开制”
从“岗位薪酬”转向“完全技能薪酬”
在进行薪酬内部公平性分析时，常需计算同一职位序列内，不同员工薪酬与其中位数的比值，这个比值通常被称为________。
预测性分析在薪酬管理中的一项典型应用是？
描述过去一年的薪酬总额
诊断当前薪酬结构的问题
预测未来一年关键岗位的薪酬涨幅与市场竞争力
规定每个员工的具体薪资
为确保薪酬数据分析的决策科学性，分析报告应具备哪些特征？（可多选）
包含清晰的业务问题定义
展示多维度的可视化图表
提供基于数据的可选决策建议及预期影响
仅罗列原始数据表格
回避任何可能引发争议的分析结论
除了薪酬数据本身，分析员工________数据（如晋升速度、项目参与度）有助于更全面地理解薪酬激励的有效性。
当大数据分析建议的薪酬调整方案与公司当前的薪酬哲学或预算约束有冲突时，最科学的处理方式是？
完全遵从数据分析结果
完全忽略数据分析结果
将分析结果作为重要输入，结合战略、文化与财务现实进行综合审议与调整
仅调整与分析结果一致的部分
为评估薪酬大数据分析项目的投资回报率（ROI），除了降低薪酬成本外，还应考虑其对________提升所带来的价值（请填写一个关键方面）。
您认为，到2026年，人工智能（AI）在薪酬大数据分析中最有可能实现哪项突破？
完全替代人力资源决策者
自动生成符合所有法律要求的个性化薪酬合同
实时动态模拟不同薪酬策略对员工队伍和财务的潜在影响
消除所有薪酬不公平现象
一份具有高决策科学性的薪酬调研报告，其结论部分应当：（可多选）
重申数据来源和方法
明确指出核心发现与洞察
提出具体、可操作的行动建议
回避提及任何潜在风险
将分析结果与业务目标明确关联
在利用大数据进行薪酬公平性分析时，除了性别、司龄等常见维度，还应关注________等潜在维度，以避免无意识的偏见。
对于尚未启动薪酬大数据分析的企业，您建议的第一步通常是？
立即采购最先进的分析平台
聘请顶尖的数据科学家团队
开展小范围的试点项目，明确业务痛点和数据基础
要求所有部门提供历史薪酬数据
请简述您认为“数据驱动的薪酬决策科学性”最重要的一个特征。