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招聘数据分析怎么写?

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标签: 数据分析 招聘数据分析
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招聘分析报告就是阶段性的(一般是半年度或年度,本文以年度为例)对招聘工作的结果与运行状况进行系统的、深度的、客观的分析而形成的报告,其目的在于提升招聘工作的效率和效果,提高招聘工作者的绩效、能力与职业化水平,提升内外部客户对招聘工作的满意度,更好地实现招聘对企业的价值。

撰写招聘分析报告一般分为三大步骤:

第一步是对年度招聘工作结果的数据汇总统计,并分析其中体现的问题与规律,客观呈现招聘工作运行状况;

第二步是通过多角度的调查反馈,与多个相关主体进行沟通,对招聘工作的运行状况进行评价与反馈,揭示招聘数据结果背后的深层原因与影响因素;

第三步是对前两部分的延伸,针对工作结果与原因分析,提出相应的改进措施,因此,它是前两部分工作的目的与归宿,也是与年度招聘工作计划联系最为密切的部分。

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    刘老师 数据分析师

    1.描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析:为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

    3.预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    4.指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

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