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、数据开发和数据分析师哪个更好？

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1、数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2、数据分析

数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

五、大数据分析与大数据开发是什么？

通俗解释开发和分析

非要把他俩分开的话，一个是偏向于数据，一个偏向于工程。好比要炒个菜，工程师是烧火、颠勺的那个，偏向于工具的使用。分析师是放调理、掌握火候的那个，偏向菜怎么做好吃。

大数据开发和大数据分析有什么不同？

https://www.toutiao.com/i6681484915705381384/

六、数据分析和后端开发哪个好？

数据分析偏业务和算法，要对数据有敏感性，后端开发属于程序员，应用更广，要结合自身条件选择。

七、大数据开发和数据分析有什么区别？

我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析，方便你的选择。

技术区别

在做选择之前，需要了解两者的不同，然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。

1、大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

2、如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

所以，如果是非理工科出身，编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。

除此之外，从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱的。

数据开发是基础，数据分析师生化，是对于开发的数据进行一定的研究和分析，然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇，这二者是相互贯通的，对于我们的整体的生活也是各有利弊。

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1

大数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2

大数据分析

大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

转自CSDN

八、大数据开发 招聘信息

大数据开发招聘信息

在当今数字化时代，大数据相关的工作岗位受到了越来越多公司的重视和需求。大数据开发人员作为这一领域的重要角色，承担着处理和分析海量数据的重要任务。如果您对大数据开发领域感兴趣，或正在寻找相关工作机会，本文将为您提供一些关于大数据开发招聘信息的重要内容。

大数据开发岗位要求

大数据开发岗位通常要求应聘者具备扎实的计算机基础知识、熟练掌握大数据处理工具和技术，以及具备良好的数据分析能力。以下是一些常见的大数据开发岗位要求：

• 扎实的编程能力：熟练掌握Java、Python等编程语言。
• 熟悉大数据处理工具：如Hadoop、Spark等。
• 具备数据挖掘和分析能力：能够从海量数据中提取有价值的信息。
• 沟通能力：能够与团队成员有效合作，解决问题。

大数据开发招聘信息

以下是一些最新的大数据开发招聘信息，希望能为您找到合适的工作机会：

公司A

职位：大数据开发工程师

岗位描述：负责公司大数据平台的搭建和优化。

要求：熟练掌握Hadoop、Hive等大数据处理工具。

公司B

职位：高级大数据工程师

岗位描述：负责数据架构设计和数据处理流程的优化。

要求：具备5年以上大数据开发经验。

公司C

职位：数据科学家

岗位描述：负责数据分析和模型构建。

要求：熟练掌握机器学习算法。

结语

大数据开发是一个不断发展和变化的领域，随着数据量的增长，对专业人才的需求也在不断提高。希望上述提供的大数据开发招聘信息能帮助您了解当前市场的就业形势，为您的职业发展提供参考和指导。

九、西安大数据开发招聘

西安大数据开发招聘市场近年来随着科技的飞速发展，数据行业也得到了迅猛的发展，越来越多的企业开始重视数据的价值和分析。在这个背景下，大数据开发成为了一个备受瞩目的职业方向。而在这些机会中，西安作为一座具有悠久历史的城市，也开始崛起成为大数据发展的热点之一。

西安大数据发展概况

西安，作为中国历史文化名城，拥有丰富的人才资源和优越的地理位置，正逐渐成为国内大数据产业的重要中心之一。政府的政策支持和各类企业的发展需求，也为大数据行业提供了充足的机遇和空间。近年来，西安大数据行业迅速崛起，很多公司纷纷加大在大数据领域的投入和招聘力度。

西安大数据开发职位需求

随着大数据技术的日益成熟和应用的深入，各行各业对于大数据开发人才的需求也越来越迫切。包括但不限于数据工程师、数据分析师、数据科学家等职位在内，西安的大数据开发职位需求量不断攀升。招聘方通常希望应聘者具备扎实的编程基础、熟练运用大数据处理平台和工具，以及对数据分析有深刻的理解能力。

西安大数据开发岗位优势

相较于一线城市，西安大数据开发岗位具有一定的优势。首先，西安的生活成本相对较低，能够享受到较高的薪资待遇，物价水平相对较稳定。其次，西安在人才引进和政策支持上也有一定优势，为大数据从业者提供了更多的发展机会。再者，西安作为历史文化名城，拥有独特的人文魅力和城市风貌，生活环境优美，对于追求高品质生活的人来说是一个理想的选择。

西安大数据开发招聘公司推荐

在西安，有许多知名度较高的大数据开发公司值得推荐。其中包括但不限于阿里巴巴、腾讯、百度、华为等科技巨头，以及盛景网络、中科软、富士康等知名企业。这些公司在大数据领域拥有丰富的经验和资源，提供给员工良好的发展平台和福利待遇。

结语

总的来说，西安作为一个正在崛起的大数据发展中心，为广大大数据从业者提供了丰富的机遇和发展空间。希望各位有意从事大数据开发的朋友能够抓住这一难得的机会，在西安这片热土上书写自己的事业辉煌。相信在不久的将来，西安将成为国内大数据行业的一颗耀眼明珠。

十、上海大数据开发招聘

上海大数据开发招聘近年来随着信息技术的快速发展和互联网的普及应用，大数据行业变得愈发热门，各大企业纷纷展开大数据业务以更好地利用数据资源。在这个新兴领域中，上海作为国内经济中心之一，大数据开发领域的需求也越来越大。本文将详细介绍上海大数据开发方面的招聘情况，帮助您更好地了解市场需求和发展趋势。

上海大数据开发职位概况

上海的大数据开发职位主要集中在各大互联网企业、金融机构、科技公司以及跨国企业中。随着大数据技术的不断创新和应用，公司对大数据开发人才的需求也日益增加。一般来说，大数据开发工程师需要具备扎实的编程基础、丰富的数据处理经验和良好的沟通能力。

上海大数据开发岗位要求

从招聘信息中可以看出，上海大数据开发岗位的要求主要包括以下几个方面：

• 技术能力：熟练掌握大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，具备数据挖掘和分析能力。
• 编程能力：精通Java、Python等编程语言，有良好的编码习惯和代码优化能力。
• 沟通能力：能够与产品、运营等部门有效沟通合作，解决实际业务问题。
• 学历要求：通常要求计算机相关专业本科及以上学历，有大数据相关证书者优先。

上海大数据开发薪资水平

根据市场调研显示，上海大数据开发人才的薪资水平相对较高。一般来说，初级大数据开发工程师的薪资在12-20K之间，中级大数据开发工程师的薪资在20-35K之间，而高级大数据开发工程师的薪资甚至可以达到40K及以上。

上海大数据开发职业发展

随着大数据技术的不断发展和应用，大数据开发人才在上海的就业前景非常广阔。在不同行业中，大数据开发人才都有着较高的需求量，包括金融、电商、互联网、人工智能等领域。随着技术的发展，大数据开发人才也将不断拓展自己的技术领域，提升自己的竞争力。

结语

通过以上内容的介绍，相信大家对于上海大数据开发招聘情况有了更加清晰的了解。在选择大数据开发岗位时，除了具备扎实的技朐能力外，还需要不断学习和提升自我，跟上行业的最新动态。希望本文可以帮助大家更好地把握就业机会，实现自身的职业发展目标。