招聘数据分析的方法

① 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。

② 招聘数据分析师的职位要求有哪些

职位要求：

统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;

熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;

较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;

有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;

有相关经验优先。

工作内容：

通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;

构建用户行为建模，支持个性化项目;

构建数据评估体系;

构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;

负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;

负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;

负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;

负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。

③ 撰写招聘数据分析报告的步骤有哪些

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。

④ 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？

⑤ 招聘HR，需要分析哪些数据

从持续改进的角度来看，招聘活动的各个方面都有分析和改进的空间。招聘的分析可以集中在以下几个方面：招聘结果分析：招聘计划完成情况：招聘工作是否在规定的到达时间内完成。招聘周期分析：分析不同类型岗位、不同岗位层次的平均招聘周期，可以为以后的招聘活动争取更合理的招聘时间。招聘成本分析，分析各种招聘渠道的投入产出。

对于入职公司后因不称职而辞职的人，要检讨分析是哪个环节出了问题，是选拔标准不明确，还是面试活动中的随意性太强。是否采用了合适的面试方式，比如技术笔试通常包含在技术人员的面试过程中，而有些企业只是通过面试官和应聘者的简单交流来确定自己的技术能力，人员被录用后发现能力不足。面试官能力分析：面试官是否有足够的能力根据具体的录用标准判断应聘者是否符合招聘要求。

⑥ 负责招聘工作的HR，如何进行招聘数据分析对后期工作起什么作用

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：

1. 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；
   

2. 招聘成本，这个后对你的招聘成本预算有参考意义；

3. 离职率，会对你对于后期的招聘计划有作用；

4. 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；

   
   

⑦ 北京数据分析师招聘要求一般有哪些

北京数据分析师招聘要求一般有：

统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历;

熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;

较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力;

有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战;

有相关经验优先。

数据分析师工作内容：

通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;

构建用户行为建模，支持个性化项目;

构建数据评估体系;

构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标;

负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整;

负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持;

负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;

负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划。