招聘分析要哪些数据

❶ 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

❷ HR招聘需要分析哪些有效数据

招聘数据分析，依赖于企业在招聘过程当中产生的基础数据，具体分为：人员编制计划、岗位任职资格、招聘渠道、招聘项目、招聘费用管理等，经过日常流程化、信息化基础数据录入后，可按用户需求生成管理分析报表，同鑫自2000年开发的专业人力资源管理软件，可以满足用户在招聘功能方面的管理需求。

❸ 招聘需要分析哪些数据

HR招聘要分析的数据有很多。
简单来讲，首先需要考量招聘岗位在当下行业内的分布情况和稀缺程度。可以通过第三方的招聘调查报告，几个传统招聘网站分季度年度的数据报告获取。
其次，需要分析公司为某个岗位的定位及实际工作要求，这差不多确定了这个岗位公司能开出的工资范围。这些数据可以从公司的过往招聘信息中提取，如果是新岗位，需要对比市面上所有体量类似的同行公司的薪酬范围和工作职责。
再次，从招聘需求的发出到筛选简历，再到沟通offer，需要把每个招聘过程中的每个阶段都设置一个数据漏斗，看哪个环节的流失最大，从而可以做到更好的止损。

❹ 如何对招聘数据进行分析

1、过程数据

过程数据分析是对招聘流程进行优化和持续改进，过程数据的分析，我们可以直接采用漏斗图进行不同维度的分析，例如招聘团队、公司、部门、岗位、时间等维度。

2、结果数据

结果数据也是招聘KPI，它直接反映人力资源部门或者招聘团队的工作效果，甚至决定着人力资源部门或招聘团队能否跟上公司的发展节奏。

我们可以根据招聘计划完成率来调整招聘工作或者对其它模块工作提出改进建议，例如通过分析，我们得出招聘计划完成率最低的5个岗位，我们可以重点建立几个岗位的人才库储备人员、通过一系列措施留人、开展师带徒项目或后备人才项目提前储备人员等。

平均招聘周期决定着人力资源部门或招聘团队能否快速的把人员招聘到位，以便及时开展工作或接替离职人员工作。

3、渠道数据

渠道数据主要是分析各个招聘渠道的优劣以及在什么情况下采用何种招聘渠道最有效。渠道数据的分析主要是以招聘渠道维度来分析过程指标以及结果指标，同时可以结合部门、岗位、职级等维度来得到特定情况下最有效的招聘渠道。

例如我们可以来分析各个招聘渠道录用人数点录用总人数的比率，如果结合岗位维度，我们会发现招聘渠道1是招聘某岗位最好的渠道。

我们还可以通过各个招聘渠道的对比，来分析招聘成本支出情况。

如果再结合人均招聘成本情况，我们会发出使用最多的网络招聘成本最低，而现场招聘、校园招聘的成本是非常高的。再结合录用人数和录用率的对比，我们可以通过年度招聘计划来做一个最优招聘渠道组合，在这个基础上安排我们全年的招聘工作。

4、成本数据

招聘工作并不是无休止的投入，如果不计成本的投入，相信招聘工作也就非常好做，所以招聘成本指标是我们必须要关注的一项指标。

通过实际支出与预算的对比，来分析招聘预算做的是否合理、年度招聘计划是否符合实际情况等。

通过人均招聘成本的分析，可以有针对性的提出改进性措施，降低招聘成本提高招聘效果，结合公司、部门、岗位、职级、招聘渠道等维度可以有效的分析出问题。

❺ HR需要掌握的数据分析工具有哪些

HR需要掌握的数据分析工具有Smartbi、MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel等这几款工具。

掌握数据分析的作用如下：

1、构建数据思维，提高工作效率就是数据分析最直接的效果。

2、通过数据分析可以让数据为自己说话，掌握工作话语权。

3、通过数据分析可以可视化工作成果，体现您的个人工作价值。

4、学习数据分析还能帮你实现高薪。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

❻ 数据分析员招聘要求有哪些

岗位职责：承担需求调研、数据分析、数据挖掘、数据提取等相关工作，搭建数据看板;多维度对数据进行分析，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;智能化报表与数据可视化平台设计;构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题点和机会，为业务决策提供数据支撑。

任职资格：

统招本科以上学历，统计学相关专业优先;

3年以上数据挖掘分析工作经验，熟练使用一种或几种分析统计及数据挖掘工具，如：python、Finereport等;

能将各类业务需求转化为适合的数学模型，熟练编写各类业务需求分析、数据分析文档，文档的样式整洁、描述清晰、完整的覆盖分析要求;

有较全面的技术知识面，能迅速掌握不同行业的技术要领。

❼ 招聘网站数据分析包含哪些内容

1、招聘进展

在招聘进展中可以看到企业的招聘规模、简历收取量、职位录用量、有效简历量、招聘完成情况是否符合预期。

2、渠道效果

不能只看公司整体招聘渠道的效果，因为每个部门、职位的渠道效果不同，需要深入细致地分析渠道效果才能进行渠道建设，开拓新渠道。每个渠道收取的简历量、渠道录用人数、各部门或职位表现出的渠道特点是评估渠道效果的关键指标。

3、招聘绩效

招聘效率就属于招聘绩效的重要部分。需要分析HR的招聘速度、面试官的反馈速度、职位的招聘周期、HR的工作量，其中包括HRBP的工作量，大型企业的HRBP很可能处在各省市、各个业务部门，事后或月底再总结分析就已经很晚了。如果建立起招聘数据的运营，就可以实时查看散布在全国各层级的HRBP的工作量，从而分析工作量的表现与投入的成本是否匹配。

4、招聘成本

通过分析各部门/职位的招聘成本、渠道成本、人力成本、单人录用成本，了解到成本最高的是哪个指标、哪个部门、哪些关键职位，针对问题进行深入分析，寻找可优化的空间。

❽ HR必懂的数据指标有哪些

作为人事经理必须要懂得数据指标，我认为有三个分别是：学历、成长经历、专业技能。首先学历将决定这个人的起点高低，如果一个人的学历越高，那么这个人的起点可能就会越高，对于工作和公司的发展，我认为是非常不错的，如果一个人的起点非常低，那么公司把这样的人招聘进来，不仅会浪费大量的培训时间，还会给公司造成很严重的是资金浪费，所以务必要严格把控人才的学历问题，这是招聘最关键的一点。

总结：HR作为把控公司人才的核心关键，必须要对人才进行全面考核才能进行录取，我认为这是一种负责任的表现。因为有很多hr在招聘人员身上，有时候是根本不负责任的，只是走一些过场，但是我认为这样的情况非常不好，招聘进来的人才一旦给公司造成损失是非常不好的，必须要完全对公司负责任，这样才能起到良好招聘作用。