溝通能力得分、業務能力得分、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，單位壹致，量級壹致
第三步：確定聚類方法和聚類數目
註意：聚類數實際就是我們要分成幾類
保存裏壹定要勾選“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
叠代歷史記錄顯示了本次快速聚類分析壹***叠代的次數。叠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，叠代就完成了。
本例中壹***進行了四次叠代，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，在樹枝上發生了變化，說明通過叠代的計算過程，每個類別的位置都發生了偏移。
每個聚類中的個案數目顯示了每個類別中包含的數據量。
本例中第壹類包含12名員工，第二類包含28名員工，第三類包含59名員工。
會生成壹個新的變量，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於中間水平，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展方向和相應的激勵政策。