招聘數據分析的方法

① 招聘網站數據分析包含哪些內容

1、招聘進展

在招聘進展中可以看到企業的招聘規模、簡歷收取量、職位錄用量、有效簡歷量、招聘完成情況是否符合預期。

2、渠道效果

不能只看公司整體招聘渠道的效果，因為每個部門、職位的渠道效果不同，需要深入細致地分析渠道效果才能進行渠道建設，開拓新渠道。每個渠道收取的簡歷量、渠道錄用人數、各部門或職位表現出的渠道特點是評估渠道效果的關鍵指標。

3、招聘績效

招聘效率就屬於招聘績效的重要部分。需要分析HR的招聘速度、面試官的反饋速度、職位的招聘周期、HR的工作量，其中包括HRBP的工作量，大型企業的HRBP很可能處在各省市、各個業務部門，事後或月底再總結分析就已經很晚了。如果建立起招聘數據的運營，就可以實時查看散布在全國各層級的HRBP的工作量，從而分析工作量的表現與投入的成本是否匹配。

4、招聘成本

通過分析各部門/職位的招聘成本、渠道成本、人力成本、單人錄用成本，了解到成本最高的是哪個指標、哪個部門、哪些關鍵職位，針對問題進行深入分析，尋找可優化的空間。

② 招聘數據分析師的職位要求有哪些

職位要求：

統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷;

熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟體;

較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;

有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇於接受挑戰;

有相關經驗優先。

工作內容：

通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;

構建用戶行為建模，支持個性化項目;

構建數據評估體系;

構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標;

負責用戶行為數據分析，通過監控及分析，推動產品改進，運營調整;

負責構建用戶數據模型，挖掘用戶屬性及用戶喜好等需求，為個性化產品推薦提供支持;

負責構建產品、運營及活動用戶行為評估體系，通過數據分析對產品、運營、市場提出建議並推動實施;

負責用戶行為調研，通過海量數據的挖掘和分析，形成報告，匯報給決策層，支持戰略規劃 。

③ 撰寫招聘數據分析報告的步驟有哪些

招聘分析報告就是階段性的(一般是半年度或年度，本文以年度為例)對招聘工作的結果與運行狀況進行系統的、深度的、客觀的分析而形成的報告，其目的在於提升招聘工作的效率和效果，提高招聘工作者的績效、能力與職業化水平，提升內外部客戶對招聘工作的滿意度，更好地實現招聘對企業的價值。

撰寫招聘分析報告一般分為三大步驟：

第一步是對年度招聘工作結果的數據匯總統計，並分析其中體現的問題與規律，客觀呈現招聘工作運行狀況;

第二步是通過多角度的調查反饋，與多個相關主體進行溝通，對招聘工作的運行狀況進行評價與反饋，揭示招聘數據結果背後的深層原因與影響因素;

第三步是對前兩部分的延伸，針對工作結果與原因分析，提出相應的改進措施，因此，它是前兩部分工作的目的與歸宿，也是與年度招聘工作計劃聯系最為密切的部分。

④ HR招聘要分析哪些數據如何分析

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：
招聘計劃的完成情況：是否在要求的到崗時間內完成招聘工作。
2. 招聘周期分析：
分析不同類崗位、不同職務級別的平均招聘周期，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數據分析，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網站，進行分析，看到不同招聘網站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：這些數據像一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，是甄選標准不清楚，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准對應聘人員是否滿足招聘要求做出判斷？

⑤ 招聘HR，需要分析哪些數據

從持續改進的角度來看，招聘活動的各個方面都有分析和改進的空間。招聘的分析可以集中在以下幾個方面：招聘結果分析：招聘計劃完成情況：招聘工作是否在規定的到達時間內完成。招聘周期分析：分析不同類型崗位、不同崗位層次的平均招聘周期，可以為以後的招聘活動爭取更合理的招聘時間。招聘成本分析，分析各種招聘渠道的投入產出。

對於入職公司後因不稱職而辭職的人，要檢討分析是哪個環節出了問題，是選拔標准不明確，還是面試活動中的隨意性太強。是否採用了合適的面試方式，比如技術筆試通常包含在技術人員的面試過程中，而有些企業只是通過面試官和應聘者的簡單交流來確定自己的技術能力，人員被錄用後發現能力不足。面試官能力分析：面試官是否有足夠的能力根據具體的錄用標准判斷應聘者是否符合招聘要求。

⑥ 負責招聘工作的HR，如何進行招聘數據分析對後期工作起什麼作用

招聘數據有很多，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：

1. 招聘渠道，可能一個崗位來源多個招聘渠道，那我們需要考慮那個崗位更適合從那個渠道招聘；
   

2. 招聘成本，這個後對你的招聘成本預算有參考意義；

3. 離職率，會對你對於後期的招聘計劃有作用；

4. 招聘周期，每個崗位對應的招聘周期不同，因此在對招聘崗位的時候會預測到崗時間；

   
   

⑦ 北京數據分析師招聘要求一般有哪些

北京數據分析師招聘要求一般有：

統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷;

熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟體;

較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力;

有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇於接受挑戰;

有相關經驗優先。

數據分析師工作內容：

通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;

構建用戶行為建模，支持個性化項目;

構建數據評估體系;

構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標;

負責用戶行為數據分析，通過監控及分析，推動產品改進，運營調整;

負責構建用戶數據模型，挖掘用戶屬性及用戶喜好等需求，為個性化產品推薦提供支持;

負責構建產品、運營及活動用戶行為評估體系，通過數據分析對產品、運營、市場提出建議並推動實施;

負責用戶行為調研，通過海量數據的挖掘和分析，形成報告，匯報給決策層，支持戰略規劃。