招聘数据分析需要分析哪些维度？

一、招聘数据分析需要分析哪些维度？

招聘数据分析需要分析的维度包括：

1. 招聘渠道：分析不同招聘渠道的效果，了解哪些渠道能够吸引到更多的优秀人才。

2. 招聘周期：分析招聘周期的长短，了解招聘流程中的瓶颈和优化点，以便更好地管理招聘流程。

3. 岗位需求：分析不同岗位的需求情况，了解不同岗位的技能要求和薪资水平，以便更好地制定招聘计划。

4. 人才来源：分析不同人才来源的质量和数量，了解哪些来源能够提供更多的优秀人才。

5. 招聘费用：分析招聘费用的构成和效益，了解不同招聘渠道的费用和效益，以便更好地控制招聘成本。

6. 招聘效果：分析招聘效果的好坏，了解招聘流程中的问题和优化点，以便更好地提高招聘效率和质量。

7. 员工流失率：分析员工流失率的原因和趋势，了解员工对公司的满意度和离职原因，以便更好地制定员工留存计划。

二、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？

三、数据分析招聘靠谱吗？

看是在什么平台。

规范的平台招聘是靠谱的。

规范的平台会作为中间审核者，审核企业的资质，保障招聘信息的有效性。

同样对求职者也会有审核，保障求职者信息的有效性。

四、什么是软件技术分析？

软件分析是软件开发的第一阶段，它的任务是：用户和软件人员双方一起来充分地理解用户的要求，并把共同的理解明确地表达成一份书面资料——系统说明书。简而言之，分析阶段的两大任务是“理解”和“表达”。

实施步骤：

这个阶段又可分为三个实施步骤，即问题定义、可行性研究和需求分析。

五、什么是大数据分析工程师？

是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。

六、数据分析工程师是什么职称？

数据分析工程师的职称，应该属于中级职称，因为，技术岗位对应的职称分别是，初级职称为助理工程师，中级为工程师，高级为高级工程师，数据分析工程师是专业从事投资和运营数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

七、负责招聘工作的HR，如何进行招聘数据分析？

招聘数据有很多，包括面试率，录用率，报到率，留用率、成本、离职率等等，个人觉得招聘可以从以下几个角度去分析：

招聘渠道，可能一个岗位来源多个招聘渠道，那我们需要考虑那个岗位更适合从那个渠道招聘；

招聘成本，这个后对你的招聘成本预算有参考意义；

离职率，会对你对于后期的招聘计划有作用；

招聘周期，每个岗位对应的招聘周期不同，因此在对招聘岗位的时候会预测到岗时间；

八、售前工程师怎么转行做数据分析？

感请，虽然你的这个问题我没有办法给出具体的答案，但是我可以肯定的告诉你：售前工程师有可能【转行】从事别的行业。 先看售前工程师所具备的能力： （1）听：要会倾听，听懂客户的真实诉求。 （2）说：引导客户的能力，演讲的能力。 （3）读：能够读懂客户呈现纸面业务需求，各种图表等。 （4）写：最基础的要写PPT，解决方案，招投标文件等。 除了上面的个人具备的基础素质之外，还要技术知识的积累，有对你所处行业知识的积累，如此才算是一个合格的售前工程师。掌握了上面的技能，你想要【转行】从事别的行业，只要和你的技能匹配度高，你就可以很快胜任，而且前途光明。 如果对你有帮助，记得帮我点赞哦，如果喜欢我的回答请关注我。

九、大数据分析工程师考试内容？

大数据分析工程师的考试内容包括大数据的采集。

十、环境数据分析工程师有前途吗？

环境数据分析师就业前景是很不错的，数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，行业适应性强，几乎所有的行业都会应用到数据。化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。你还可以从事以下工作:

1、数据运营

主要负责运营活动的效果分析，并且提出更好的运营解决方案。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师。