1樓：創業者李孟
工資水平的資料庫
人才勝任力模型資料，和年齡人群的把握著是篩選人才最好的方式第二對於每乙個工種適合什麼樣的人和什麼性格的人進行把控好，這樣就可以為企業招到優秀人才。
第三可以多準備一點心理測試的一些答題，然後和應聘人對話知道說出去的話是什麼性格，是否對事業有長期的專注！
hr招聘要分析哪些資料，如何分析，有
2樓：合易人力資源管理諮詢****
從持續改進的角度來看，招聘活動的各個環節都有分析改進的空間，對於招聘的分析重點可以關注以下幾個方面：
1. 招聘結果的分析：
招聘計畫的完成情況：是否在要求的到崗時間內完成招聘工作。
2. 招聘週期分析：
分析不同類崗位、不同職務級別的平均招聘週期，可以為未來為招聘活動爭取更合理的招聘時間。
3. 招聘成本分析：
a) 分析各個招聘渠道的投入和產出情況。可以在某一類招聘渠道內進行資料分析，也可以在進行多個招聘渠道的橫線比較。比如可以將網路、校招、內部推薦、招聘會等渠道進行分析對比，也可以對同時使用的多個招聘**，進行分析，看到不同招聘**投入的招聘費用和產出（到崗人數、有效簡歷數，甚至於到崗人數）之間的比值，就可以看出哪個招聘渠道效果更好。
b) 分析人均的招聘到崗成本：為制訂招聘預算以及降低招聘成本提供依據。
4. 招聘各環節的轉化率分析：
a) 即從簡歷收取到邀約數、到面人數、錄用人數之間的比率：這些資料像乙個漏斗一樣是逐級轉化，最終產生合適的錄用者。當招聘目標未達成時，可以進一步關注是哪個環節不足。
另外，不斷縮小比例可以提高錄用效率，降低招聘成本。
5. 招聘流程分析：
a) 分析當前招聘流程是否有可優化的空間。比如對於不同層次的人員是否建立了清晰的面試和決策流程，流程存在什麼問題，是否可以優化？
6. 甄選標準的分析：
a) 分析當前甄選標準是否清晰。對於那些招聘進入公司後，因不勝任工作辭退辭職的人員，要著重回顧分析是哪個環節出現了問題，是甄選標準不清楚，或者是面試活動中隨意性太強？
b) 是否採用了合適的面試方式，比如技術人員的面試過程中，通常要包含技術筆試的內容，而有的企業僅憑面試官與應聘者的簡單溝通確定其技術能力，當人員錄用後則發現能力不足的情況。
7. 對面試官能力的分析：
面試官是否具體有足夠的能力，能夠按照特定的用人標準對應聘人員是否滿足招聘要求做出判斷？
3樓：匿名使用者
hr在每個公司都起著重要作用，他們的工作涉及人才招聘、員工關係、員工培訓、薪酬績效等等，而這些模組中的每個環節又都會產生大量的資料。
如何高效利用這些資料優化工作流程？
如何生成簡單易懂的報告讓領導一目了然？
這是hr們最關心的兩個問題。
傳統報告流程之殤
資料統計耗時長
以招聘資料為例：簡歷收取量、初篩量、進入面試人員數量、邀約量、實際到場初試量、複試量、背調通過量、offer發放量 、入職量等一系列資料，會形成乙個招聘資料漏斗，幫助hr觀察每個環節的資料流失。
另外按職位、按渠道對這些資料進行彙總，可以發現目前市場上該職位人才招聘的難易程度以及不同招聘渠道的質量。
在傳統的excel處理過程中，要滿足上述需求，往往需要建立多個sheet對這些資料做關聯。
每次對這些表根據不同維度進行統計，都要耗費hr 2-3個小時的時間。
資料統計運算繁雜
以簡歷投遞量為例，上表例子中，我司hr對每個職位每天的投遞量進行了彙總，但是如果想對每個月每個職位在各渠道的簡歷投遞量進行統計觀察，在excel中的操作步驟是如何的呢？
首先在原有**上新插入一行，或者在其他工作區域，按時間按渠道對投遞量進行彙總，得到彙總資料之後，再根據這些資料生成對應的圖表。
這個過程繁瑣、廢時且極易出錯。
被動報告，可擴充套件性差
以往hr給相關負責人提供報告，所有的「套路」都是既定的。
比如每個月的招聘資料報告中，會提供各職位的投遞量、通過量等，如果領導突然想知道這些已入職的人員分別都是**於哪些渠道，這時hr就又需要重新進行統計，然後再匯報。
這還僅僅只是乙個小需求，並且我司作為創業公司，資料量相對沒那麼大。但是如果是在乙個成熟的大公司，領導的每乙個新增需求都會是hr的噩夢。
如何利用datahunter提公升工作效率？
自動統計，隨意拖拽生成圖表
無論哪種維度的統計，只需將對應的維度字段拖入到維度區，選擇合適的圖表型別即可。
傳統流程中的資料篩選、選擇、統計、生成圖表的過程，都被一步完成了。
探索式分析，應對多種需求
在datahunter中，將完整的原始資料上傳，並生成對應圖表，後續就可對這些圖表進行下鑽以滿足不同維度的檢視需求。
如果想知道已入職的人員分別都是**於哪些渠道，將渠道和人數分別拖進維度和度量，就能生成柱狀圖檢視。
如果想在基礎上檢視某個渠道入職人員都去了哪些部門，只需右鍵相應的柱子，選擇部門，就可顯示。
自定義看板，超越傳統報告
hr可以根據自己的需求，生成多個圖表，並將其組合成乙個看板。
根據常用指標生成的乙個入離職人員情況分析看板，裡面涉及：每月人才入職情況、各招聘渠道人才入職情況、入職人才部門歸屬情況等。
通過這個看板，便可以對公司內的人才流動狀況一目了然。
提高招聘效率，hr要分析哪些資料
4樓：傲慢的螺絲頭
如果採用的是網際網路渠道，例如使用智聯招聘，首先要分析智聯招聘上，相同區域，相同職位的薪資資料，這個也是比較好採集的，貼上複製到excel**上即可進行分類歸納。資料一定要提取標註為「最新」的職位。這樣很容易了解外部薪酬狀況，對做薪酬匹配非常有幫助。
其次，可以對簡歷的收取情況進行統計，分類出有效和無效簡歷。這要做資料積累，很快就能夠了解一年中，乙個崗位在什麼時間應聘者多或少，對做年度規劃很有幫助。有了這種資料積累，在配合上，年度的崗位入離職情況的資料統計，就可以提前讓職位上線，進行應聘人員的儲備。
hr招聘需要分析哪些有效資料
5樓：羅進
招聘資料分析，依賴於企業在招聘過程當中產生的基礎資料，具體分為：人員編制計畫、崗位任職資格、招聘渠道、招聘專案、招聘費用管理等，經過日常流程化、資訊化基礎資料錄入後，可按使用者需求生成管理分析報表，同鑫自2023年開發的專業人力資源管理軟體，可以滿足使用者在招聘功能方面的管理需求。
hr招聘要分析哪些資料，如何分析，有何價值
6樓：lolita悠悠
hr招聘要分析的資料有很多。
簡單來講，首先需要考量招聘崗位在當下行業內的分布情況和稀缺程度。可以通過第三方的招聘調查報告，幾個傳統招聘**分季度年度的資料報告獲取。
其次，你需要分析公司為某個崗位的定位及實際工作要求，這差不多確定了這個崗位公司能開出的工資範圍。這些資料可以從公司的過往招聘資訊中提取，如果是新崗位，需要對比市面上所有體量類似的同行公司的薪酬範圍和工作職責。
再次，從招聘需求的發出到篩選簡歷，再到溝通offer，需要把每個招聘過程中的每個階段都設定乙個資料漏斗，看哪個環節的流失最大，從而可以做到更好的止損。
hr招聘要分析哪些資料?如何分析?
7樓：合易人力資源管理諮詢****
從持續改進的角度來看，招聘活動的各個環節都有分析改進的空間，對於招聘的分析重點可以關注以下幾個方面：
1. 招聘結果的分析：
招聘計畫的完成情況：是否在要求的到崗時間內完成招聘工作。
2. 招聘週期分析：
分析不同類崗位、不同職務級別的平均招聘週期，可以為未來為招聘活動爭取更合理的招聘時間。
3. 招聘成本分析：
a) 分析各個招聘渠道的投入和產出情況。可以在某一類招聘渠道內進行資料分析，也可以在進行多個招聘渠道的橫線比較。比如可以將網路、校招、內部推薦、招聘會等渠道進行分析對比，也可以對同時使用的多個招聘**，進行分析，看到不同招聘**投入的招聘費用和產出（到崗人數、有效簡歷數，甚至於到崗人數）之間的比值，就可以看出哪個招聘渠道效果更好。
b) 分析人均的招聘到崗成本：為制訂招聘預算以及降低招聘成本提供依據。
4. 招聘各環節的轉化率分析：
a) 即從簡歷收取到邀約數、到面人數、錄用人數之間的比率：這些資料像乙個漏斗一樣是逐級轉化，最終產生合適的錄用者。當招聘目標未達成時，可以進一步關注是哪個環節不足。
另外，不斷縮小比例可以提高錄用效率，降低招聘成本。
5. 招聘流程分析：
a) 分析當前招聘流程是否有可優化的空間。比如對於不同層次的人員是否建立了清晰的面試和決策流程，流程存在什麼問題，是否可以優化？
6. 甄選標準的分析：
a) 分析當前甄選標準是否清晰。對於那些招聘進入公司後，因不勝任工作辭退辭職的人員，要著重回顧分析是哪個環節出現了問題，是甄選標準不清楚，或者是面試活動中隨意性太強？
b) 是否採用了合適的面試方式，比如技術人員的面試過程中，通常要包含技術筆試的內容，而有的企業僅憑面試官與應聘者的簡單溝通確定其技術能力，當人員錄用後則發現能力不足的情況。
7. 對面試官能力的分析：
面試官是否具體有足夠的能力，能夠按照特定的用人標準對應聘人員是否滿足招聘要求做出判斷？
負責招聘工作的hr，如何進行招聘資料分析？對後期工作起什麼作用
8樓：姚俊軍
招聘資料有很多，包括面試率，錄用率，報到率，留用率、成本、離職率等等，個人覺得招聘可以從以下幾個角度去分析：
招聘渠道，可能乙個崗位**多個招聘渠道，那我們需要考慮那個崗位更適合從那個渠道招聘；
招聘成本，這個後對你的招聘成本預算有參考意義；
離職率，會對你對於後期的招聘計畫有作用；
招聘週期，每個崗位對應的招聘週期不同，因此在對招聘崗位的時候會**到崗時間；
hr的資料分析應該具備什麼?
9樓：匿名使用者
招聘復資料分析，依賴於企業在招聘制
過程當中產生的基礎資料，具體分為：人員編制計畫、崗位任職資格、招聘渠道、招聘專案、招聘費用管理等，經過日常流程化、資訊化基礎資料錄入後，可按使用者需求生成管理分析報表，同鑫自2023年開發的專業人力資源管理軟體，可以滿足使用者在招聘功能方面的管理需求。
10樓：匿名使用者
1）挖掘來資料背後的管理自邏輯
資料不是紙上或**上的數字而已，而是要通過據分析">資料分析，找到問題或者規律，分析梳理出背後的關係，找到原因，再提出解決方案，採取行動，最後反饋評估等，形成管理閉環。比如資料顯示公司的年離職率達到了8%，超過行業5個百分點，就需要再深入挖掘這10%的高離職率究竟是如何造成的，需要再拿那些資料出來關聯對比，並且給出對策結論。
2）實現業務驅動的資料分析
資料分析應用不僅僅停留在覆盤上，更在於規劃**上。資料型hr的能力也體現在如何制定基於資料的人力資源規劃，如何提公升人才分析(people analytics,pa)能力以及如何最大化人力資本效能，這樣的資料分析能力才是hr角色職能從事務型轉向戰略型的關鍵。
如何分析銷售資料,如何分析銷售資料與報表
做自家的銷售分析只是你的基本功課，除此之外還有很多事情需要做 需要釐清。曾經有一次，採購正在做明年度採購計畫的提案，他們做了非常詳盡的銷售資料分析，把過去關於該品類的銷售資料 月別變化 成長率 材質 顏色喜好度分析等，一一仔細提報，他們說得很認真，我則有點失望。我問了乙個問題 去年這個商品總共銷售了...
旅遊大資料分析需要哪些資料分析,如何讓旅遊大資料視覺化
旅遊大資料報含很多，票務資料 旅遊維度很多啊，訂單 包括酒店間夜量等 客人 出國玩得人次 客人的不同特徵等 區域等，有資料的話直接用bdp個人版做個模板，下次直接更新資料即可更新視覺化圖表。如何讓旅遊大資料視覺化 資料比較抽象和紛亂，如何更加有效地使用到旅遊行業當中，我們做了一些思考。用智慧型的方式...
大資料分析的分析步驟，如何進行大資料分析及處理？
大資料分析的五個基本方面 1.analytic visualizations 視覺化分析 不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺化是資料分析工具最基本的要求。視覺化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。2.data mining algorithms 資料探勘演算法 視覺化是給人...