HR招聘要分析哪些数据?如何分析？

一、HR招聘要分析哪些数据?如何分析？

从持续改进的角度来看，招聘活动的各个环节都有分析改进的空间，对于招聘的分析重点可以关注以下几个方面：

1. 招聘结果的分析：

招聘计划的完成情况：是否在要求的到岗时间内完成招聘工作。

2. 招聘周期分析：

分析不同类岗位、不同职务级别的平均招聘周期，可以为未来为招聘活动争取更合理的招聘时间。

3. 招聘成本分析：

a) 分析各个招聘渠道的投入和产出情况。可以在某一类招聘渠道内进行数据分析，也可以在进行多个招聘渠道的横线比较。比如可以将网络、校招、内部推荐、招聘会等渠道进行分析对比，也可以对同时使用的多个招聘网站，进行分析，看到不同招聘网站投入的招聘费用和产出（到岗人数、有效简历数，甚至于到岗人数）之间的比值，就可以看出哪个招聘渠道效果更好。

b) 分析人均的招聘到岗成本：为制订招聘预算以及降低招聘成本提供依据。

4. 招聘各环节的转化率分析：

a) 即从简历收取到邀约数、到面人数、录用人数之间的比率：这些数据像一个漏斗一样是逐级转化，最终产生合适的录用者。当招聘目标未达成时，可以进一步关注是哪个环节不足。另外，不断缩小比例可以提高录用效率，降低招聘成本。

5. 招聘流程分析：

a) 分析当前招聘流程是否有可优化的空间。比如对于不同层次的人员是否建立了清晰的面试和决策流程，流程存在什么问题，是否可以优化？

6. 甄选标准的分析：

a) 分析当前甄选标准是否清晰。对于那些招聘进入公司后，因不胜任工作辞退辞职的人员，要着重回顾分析是哪个环节出现了问题，是甄选标准不清楚，或者是面试活动中随意性太强？

b) 是否采用了合适的面试方式，比如技术人员的面试过程中，通常要包含技术笔试的内容，而有的企业仅凭面试官与应聘者的简单沟通确定其技术能力，当人员录用后则发现能力不足的情况。

7. 对面试官能力的分析：

面试官是否具体有足够的能力，能够按照特定的用人标准对应聘人员是否满足招聘要求做出判断？

二、招聘数据分析需要分析哪些维度？

1 数据维度2 招聘数据分析需要分析的数据维度包括但不限于：招聘渠道、岗位类型、薪资待遇、招聘周期、简历筛选率、面试通过率、员工流失率等等。3 在分析这些数据维度的过程中，可以更好地了解招聘效果、优化招聘策略、提高招聘效率，做出更合理的招聘决策。

三、数据分析招聘靠谱吗？

靠不靠谱：这个需要看你应聘的公司实力到底怎么样

一，数据分析师是以数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。

简单来说，数据分析师是通过数据分析来帮助企业实现业务增长的一个岗位，在大多数数据分析师眼中，数据信息不再只是冷冰冰的数据了，而是变成了实现企业经济效益提高的一种工具。

四、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

五、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

六、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。

七、大数据招聘数据分析

大数据招聘数据分析：市场现状与人才需求

首先，从市场现状来看，大数据领域已经成为各行业不可或缺的一部分。无论是金融、零售、医疗、教育还是其他行业，大数据技术都在发挥着越来越重要的作用。为了提高效率、降低成本并实现创新，企业纷纷投入大量资源来开发大数据技术，并招聘具有相关专业知识的人才。

在大数据招聘市场上，数据分析师是一个非常热门的职位。据统计，目前市场上对于数据分析师的需求量非常大，而且这个数字还在不断增长。这是因为数据分析在许多行业中都扮演着越来越重要的角色。通过数据分析，企业可以更好地理解消费者行为、市场趋势和业务绩效，从而制定更有效的策略。

为了成为一个合格的数据分析师，应聘者需要具备扎实的统计学和数学基础，良好的数据分析和处理能力，以及一定的编程技能。此外，良好的沟通能力和团队合作能力也是必不可少的。由于大数据领域的快速发展，数据分析师需要不断学习和掌握新的技术和工具，以保持竞争力。

然而，尽管大数据招聘市场前景广阔，但同时也存在一些挑战。首先，大数据人才的培养需要一定的时间和资源投入，而且市场需求量大，导致人才供应不足。其次，大数据技术的应用需要与其他行业和部门紧密合作，这需要更多的协调和沟通。

总的来说，大数据招聘数据分析是一个充满机遇和挑战的领域。对于有志于在这个领域发展的求职者来说，学习和掌握相关知识和技能是非常重要的。同时，企业也应该注重人才培养和团队建设，以应对大数据领域的快速发展和变化。

如何应对大数据招聘的挑战

在大数据招聘市场中，企业和求职者都面临着一些挑战。对于企业来说，如何招聘到合适的数据分析师并保持其竞争力是一个重要的问题。而对于求职者来说，如何应对市场的变化并不断提升自己的技能也是一个挑战。以下是一些应对策略： * 企业应注重人才培养和团队建设。企业应该提供良好的培训和发展机会，以吸引和留住优秀的数据分析师。此外，企业应该建立良好的团队合作和沟通机制，以应对大数据领域的复杂性和变化性。 * 对于求职者来说，持续学习和掌握新技术是非常重要的。可以通过参加培训课程、阅读专业书籍和论文、参与行业交流和讨论等方式来不断提升自己的技能和知识水平。同时，保持对市场的关注和了解也是必要的，以便及时把握机会和应对挑战。 * 建立良好的职业网络和人际关系也是非常重要的。可以通过加入专业协会、参加行业会议和研讨会等方式来拓展自己的职业网络，并与同行建立良好的关系。

八、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

九、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

十、招聘 数据分析

招聘数据分析专家

随着大数据时代的到来，数据分析越来越受到企业的重视。为了满足公司业务发展的需求，我们现面向社会招聘一名具有丰富经验的数据分析专家。

岗位职责：

• 负责数据收集、整理和分析，为公司决策提供依据。
• 深入挖掘数据价值，为公司业务发展提供支持。
• 协助公司制定市场策略，进行竞争对手分析等。

任职要求：

• 本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先。
• 具有3年以上数据分析相关工作经验，有互联网行业背景者优先。
• 熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python、R等。
• 具有良好的逻辑思维能力和沟通协调能力，能够独立完成工作任务。

我们公司是一家专注于互联网行业的创新型公司，拥有良好的工作环境和广阔的发展空间。在这里，你将有机会接触到最前沿的技术和行业动态，与一群充满激情和创造力的同事共事。如果你热爱数据分析工作，善于从数据中发现价值，欢迎加入我们的团队！

薪资待遇：

• 提供具有竞争力的薪酬待遇，根据个人能力和经验而定。
• 完善的福利制度，包括五险一金、带薪年假、员工体检等。

应聘方式：

• 请将个人简历发送至公司邮箱：xxxxxxxxx
• 邮件主题：应聘数据分析专家
• 联系电话：xxx-xxxx-xxxx