做好招聘分析,HR必知的資料邏輯
小王是公司裡的一名 HR ,有一天找她到我,叫我幫忙設計一份報表,我說沒問題啊,你提需求唄,她說,領導叫她把每天投簡歷的人員資訊彙總起來,成立一個招聘人才的資料庫,有合適的崗位可以第一時間從人才庫裡優先篩選出來,這樣可以為公司節省大量的招聘時間,但是每天的資料累計起來會形成非常大的資料量,每次開啟都非常慢,還有領導每次都說她做的圖表太簡單了,根本看不出業務問題,為此沒少挨批評。問我有沒有好的方法,我說這事簡單,你就放心交給我吧。
我明確了小王的需求,一是要解決資料量大的問題,二是對資料來源進行相應的分析和圖表展示。這是小王發過來的招聘記錄統計表,表頭有面試時間、姓名、應聘職位、應聘部門等資訊,記錄了每個面試者的身份資訊以及來公司的面試情況,非常的簡單和容易理解,這些面試資訊每天統計好會登記進去,並保持每天更新。如果只是短期內的資料倒還好,但隨著資料量的日積月累,必然會影響EXCEL的執行效率,如果領導突然要你分析好幾年的資料,面對這麼龐大的資料,恐怕再好的電腦配置都得跪下。
要解決這個問題,我們可以考慮把資料來源導進資料庫裡進行分析,那麼什麼資料庫比較合適呢?之前的文章我們說過EXCEL連線SQL server、ACCESS等資料庫相當的複雜,一般人操作起來不是那麼的容易,那怎麼辦呢?這裡推薦使用 思邁特軟體公司開發出雲端資料分析產品:Smartbi智分析。智分析是全新一代的SaaS雲端資料分析平臺,功能非常豐富。其中有一款雲化的Excel外掛,與普通的office外掛不同,它能夠連線雲端服務,並透過雲服務增強Excel的資料庫功能,網際網路能力。 只要把資料來源導進去智分析的雲端資料庫裡,便可以在右邊的資料集皮膚裡去拉取相應的資料欄位到EXCEL裡去進行分析了。
如果你需要追加資料,智分析的資料庫一樣也可以實現,只需要在EXCEL的介面裡選擇新增到已有表,便可以把需要更新的的資料來源補充進去,真是太方便了,這樣就不需要把資料來源全部彙總在一個EXCEL裡進行累計了,終於不需要用EXCEL做累計資料了,淚流滿面…用資料庫做儲存真香。
解決了資料庫的問題,我們繼續來做下面的工作。如果是你拿到這樣的一份表格,你會怎樣去做分析和資料視覺化呢?我們可以去設定一些招聘指標,從收到簡歷份數這個欄位裡,可以分成透過篩選的簡歷份數與未透過篩選的簡歷份數,用透過篩選的簡歷份數除以收到的簡歷份數,就可以得出簡歷篩選透過率這個指標;我們再看是否按時到達這個欄位裡,可以區分出是與否,用按時到達人數除以透過篩選人數可以得出面試報到率這個指標;我們再看是否符合入職要求這個欄位可以區分出有多少人是透過面試的,用符合入職要求的人數除以按時到達的人數,可以得出面試合格率的資料;最後一個是用最終入職人數除以符合入職要求的的人數,得出入職透過率的資料,如圖例所示:
上面是公司整體的人事招聘情況,參考這幾個指標,我們再進行拆分,以部門為一個維度進行參考,如果需要加入時間維度,可以加入控制元件設計成動態的圖表:
我們還可以對求職者做一個簡單的人員畫像,根據求職者的性別、是否在職、招聘渠道、是否按時到達情況,來做圖形展示,招聘渠道可以運用柱形圖去展示,其他三項可以用餅形圖進行展示:
到了這裡,我們就完成了整個報表的設計和分析,這些招聘指標反映了企業整個招聘計劃的完成情況,便於管理人員一目瞭然總覽招聘全域性。我們透過資料可以看出,從簡歷收取量、初篩量、進入面試人員數量、邀約量、實際到場初試量、複試量、背調透過量、offer發放量 、入職量等一系列資料,會形成一個招聘資料漏斗,這些資料可以幫助HR觀察每個環節的資料流失。
我們把做好的報表在EXCEL裡的智分析介面裡進行釋出,人事部的同事便不用每天開啟報表檢視了,直接在雲端就可以檢視,還可以透過二維碼分享到手機進行檢視,非常的人性和方便:
透過以上案例的分析,我們知道現在各個組織正在投入大量的時間和金錢來獲取和管理勞動力資料。但僅僅擁有這個資料是不夠的,人力資源管理者應該能夠分析這些資訊,瞭解發展的趨勢,並提出關鍵的見解。不過,要做到這一點,說易行難,資料分析可以提供員工從招聘到退休的整個生命週期內階段的能力,提高企業績效與管理。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/69980489/viewspace-2711167/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 業務分析:HR端職位編輯薪資計算邏輯和錯誤分析
- 資料分析應有的邏輯思維及分析方法
- 資料分析應學習邏輯思維和分析方法
- AB test | 資料分析師面試必知 !面試
- 達夢資料庫基礎知識(二)資料庫邏輯結構資料庫
- 資料分析師招聘分析2.0
- 資料分析 | 資料視覺化圖表,BI工具構建邏輯視覺化
- USB 邏輯分析儀分析丟包怎麼分析(lecroy USB 邏輯分析儀)
- 資料分析師必須知道的知識:資料倉儲的特點
- 資料分析師都要具備以終為始的思考邏輯
- SAP UI5 Currency 資料型別的校驗邏輯分析UI資料型別
- 如何做好資料分析
- 邏輯學筆記-知乎筆記
- 資料庫邏輯遷移方案資料庫
- 資料結構知識點--儲存結構與邏輯結構資料結構
- 資料探勘—邏輯迴歸分類—信用卡欺詐分析邏輯迴歸
- Oracle資料庫的邏輯備份工具-expdp資料泵Oracle資料庫
- 短影片的底層邏輯和認知
- oracle邏輯備份之--資料泵Oracle
- nanoDLA邏輯分析儀上手教程NaN
- 資料分析入門必知:機器學習最通俗的解釋?機器學習
- 電商資料分析必備的4種資料分析方法
- 【odoo】【知識點】檢視的繼承邏輯Odoo繼承
- 二、python的邏輯運算與資料型別Python資料型別
- R資料分析:樣本量計算的底層邏輯與實操,pwr包
- SQL Server資料庫出現邏輯錯誤的資料恢復SQLServer資料庫資料恢復
- HR必備|企業人員流動分析報表
- PostgreSQL邏輯複製資料同步到kafkaSQLKafka
- 資料庫,邏輯刪還是物理刪?資料庫
- 資料庫 Mysql 邏輯架構簡介資料庫MySql架構
- 「必知必會」最細緻的 ArrayList 原理分析
- 「必知必會」最細緻的 LinkedList 原理分析
- 12.MySQL必知必會之分組資料MySql
- 達夢資料庫必知必會-DCA篇資料庫
- 【C】 15_邏輯運算子分析
- 常見邏輯語句逆向分析
- DSLogic邏輯分析儀使用筆記筆記
- 【Python基礎知識】Python中的邏輯運算子Python