薪酬数据整理分为3个方面：个体岗位薪酬数据整理、系列岗位薪酬数据整理、系统岗位薪酬数据整理。
我们接着来说系列岗位薪酬数据整理中的外部层次整理。
外部薪酬数据整理，按照个体岗位薪酬数据整理的方法整理外部薪酬数据，但需对获取标杆薪酬数据背后的JD或是岗责进行匹配，并根据公司内部的职位等级进行匹配，但实践的调研中我们可能只获取到部分职位等级的数据，这就需要我们进行一个回归分析。
回归分析按百科解释为：确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析;按照因变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
例子，以下是我们在外部调研中获取的数据：
按照既有数据，并根据收集数据的规律进行回归：
当R2 大于0.8时，说明我们建立的回归分析是合理的，在我们收集的数据中R2 为0.9424，所以数据可用。至于如何分析在后续章节介绍。
系统岗位薪酬数据整理，按这个思路整理外部数据的时候，对于每一个岗位都需要有10家以上的薪酬数据，来制定外部薪酬分析报告，当然如果是购买报告则不要自己进行外部薪酬数据分析。在这里需要熟悉一个概念分位值。分位可以这样理解：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。
如某一个岗位我们搜集到十个数据，第一个数据就是10分位，第五个数据就是50分位，也叫中位值。通过这样的方面我可以制定一个相对完整的外部薪酬报告，规范的分析需要按照我们第一节概念的界定制定几张薪酬报告，这里做一张年度总薪酬的外部薪酬报告，如下表：
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