1樓：竹兒說教育
這個問題很大，先說說我要的資料有：析人力資源結構分析、招聘資料分析、培訓分析、人員效率分析、薪酬分析。因為這是公司安排要做的，就要做了！
其實每個公司都有hr要做的資料，只要根據公司要求來做就好了。
我從畢業進入一家港資上市公司人力資源部，截止到如今算是在這個行業做了9年，算是人力資源行業中的乙份子。一般人力資源整個的資料與發展應該為三個大的階段。
1.傳統的勞動人事管理階段滑信，產生於機器化大生產時代，代表性的特點是企業與員工之間是單純的聘用關係，人力資源部也只負責事務性的工作，人力資源的作用很小。此階段員工對於企業來說只是會說話的機器。
2.第二個應該是人力資源管理階段，顯現於80年代左右，此階段因企業之間的產品同質化嚴重，企業之間的市場爭奪十分激烈，企業開始意識到產品的品牌價值，企業逐漸的重視本公司的產品研發，此階段人才的作用對於企業長期發展有決定性的左右，銀指人力鋒讓配資源上公升到企業的戰略發展一部分，人才成為企業財富，企業管理的重點不再單單是生產效率的提公升，企業內部人力資源的培養和挖掘也變得非常重要。
3.人力資本階段，產生於知識經濟時代，員工此時和企業之間除了是聘用的關係，更是投資的關係，員工和企業有相同的發展目標，共同的利益驅使，非常有代表性的就是現在很多企業推行員工持股計劃。
簡單來講就是圍繞選、育、用、留四個方面的，由此延展到人力資源的招聘、培訓、薪酬、績效、規劃、員工關係、企業文化等幾個板塊的資料。
2樓：小黑談星座
在企業中，招聘hr是乙個職能性崗位，hr們在日常的簡歷篩選、面對面邀請、面試、入職、離職(偶爾會遇到各種麻煩和煩惱)上花費了大量的時間和精力。但是對於企業來說，hr是不能產生直接效益的，屬於成本部門，被忽視，沒有話語權。因此，很多hr為公司勤勤懇懇工作了幾年，但成長性並不大，工資也依然停滯不前。
但是，市場上有一種hr，因為稀缺而變得越來越「值錢」，那就是可以做資料分析的hr！此前，華為招聘年薪40w的hr資料分析師刷朋友圈。<>
現在阿里、等大公司在hr招聘要求中也提到了對資料分析能力的需求。大公司的招聘要求，在一定程度上代表了職業發展的方向，未來沒有數譁茄據分析肯定沒有hr的市場！hr員工每天都在從事繁瑣重複的招聘工作，卻無法量化自己的投入產出，難以找出問題原因並提出針對性的優化建議。
一旦招聘效果不盡如人意，面對用人部門的追問，hr往往不知道原因。如果能做資料分析，就可以通過關鍵資料對招聘的各個方面進橘凱行處理和量化。<>
你不僅可以記錄輸入輸出，展示你的工作成果，還可以對日常招聘亂伍察資料進行監控分析，以便及時發現問題，查詢原因，優化招聘策略。首先確定分析目標，然後根據目標確定分析模型。招聘hr常用的分析模型有很多，比如分析各個環節的轉化率，可以直接反映招聘的有效性和效率，暴露各個環節存在的問題。
例如，當招聘完成率不達標時，可以追溯錄用接受率。如果發現要約接受率明顯低於標準，需要進一步分析放棄要約的原因，進而優化招聘策略。招聘漏斗是指通過招聘的各個環節，逐步淘汰不適合的人選，層層篩選出最適合的人的過程。
通過統計各個環節的轉化率，可以分析招聘漏斗。<>
3樓：不爽的爽朗菌
應該做薪資結構的資料分滑乎析歷讓悔，人員去留的資料分析，薪資標準的資料分析，提肢正成方面的資料分析。文件的資料分析，因為hr負責公司的上上下下也會進行一些資料的集中處理。
4樓：深湛且深邃的東風
人員能力分析，員工成分，薪資居住地，業務能力，薪資要求，纖磨都要做資料分析，因為**非常的重要毀李鬥擾芹，做出乙份清晰的資料**，可以減少很多的工作量。
招聘hr，需要分析哪些資料？
5樓：我是小熙呀
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。招聘週期分析：
分析不同型別崗位、不同崗位層次的平均招聘週期，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。
可以分析某類招聘渠道的資料，也可以比較多個招聘渠道的橫線。比如可以對網路、學校招聘、內部推薦、招聘會等渠道進行分析比較，可以對多個同時使用的招聘**進行分析。通過檢視不同招聘**投入的招聘成本與產出的比例，可以看出哪個招聘渠道更有效。
人均招聘成本分析：為制定招聘預算、降低招聘成本提供依據。招聘各環節轉化率分析，邀請人數、參會人數與錄用人數的比例：
這些資料像漏斗一樣一步步轉化，最終產生合適的人選。
招聘目標沒有實現的時候，可以多關注哪個環節不夠。縮小比例可以提高就業效率，降低招聘成本。招聘流程分析，分析當前招聘流程是否有優化空間。
比如是否針對不同層級的人員建立了明確的面試和決策流程，流程中存在哪些問題，能否優化。選擇標準分析，分析當前選擇標準是否明確。
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，是選拔標準不明確，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準判斷應聘者是否符合招聘要求。
6樓：小美生活小集錦
在招聘的時候需要分析這個 hr的人品問題，一定要有很強的保密性，不會出賣公司的利益，而且也需要去考慮一下他的工作經驗，符合公司的發展，才能夠留下來。
7樓：自己滴定
需要分析的資料就是這個hr到底是否有能力可以找到一些優秀的人才，還有就是招聘人數的乙個比例，以及招聘到優秀人數的乙個比例，一年之內花費招聘人數金額的一些比例，他可以去根據你企業的不同，然後去制定一些不同的資料分析。
8樓：巨蟹阿斯頓
需要看這個人的能力是否突出，也要看這個人的工作經歷，還有就是這個人的創新能力和表達能力，還有就是看這個人的三觀，品德，素質好不好。這樣在招聘的時候才可以招到負責任有實力的員工。
9樓：明天會更好
工作的效率，個人的能力，而且還是信任度，道德，對於工作的態度，等等，這些資料都是應該分析的，對自己也會有深遠的影響。
hr招聘要分析哪些資料，如何分析，有何價值
10樓：lolita悠悠
hr招聘要分析的資料有很多。
簡單來講，首先需要考量招聘崗位在當下行業內的分佈情況和稀缺程度。可以通過第三方的招聘調查報告，幾個傳統招聘**分季度年度的資料包告獲取。
其次，你需要分析公司為某個崗位的定位及實際工作要求，這差不多確定了這個崗位公司能開出的工資範圍。這些資料可以從公司的過往招聘資訊中提取，如果是新崗位，需要對比市面上所有體量類似的同行公司的薪酬範圍和工作職責。
再次，從招聘需求的發出到篩選簡歷，再到溝通offer，需要把每個招聘過程中的每個階段都設定乙個資料漏斗，看哪個環節的流失最大，從而可以做到更好的止損。
hr招聘要分析哪些資料，如何分析，有
11樓：合易人力資源管理諮詢****
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. 招聘週期分析：
分析不同類崗位、不同職務級別的平均招聘週期，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資料分析，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**，進行分析，看到不同招聘**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、到麵人數、錄用人數之間的比率：這些資料像乙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，是甄選標準不清楚，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準對應聘人員是否滿足招聘要求做出判斷？
hr的資料分析應該具備什麼?
12樓：網友
招聘複資料分析，依賴於企業在招聘制。
過程當中產生的基礎資料，具體分為：人員編制計劃、崗位任職資格、招聘渠道、招聘專案、招聘費用管理等，經過日常流程化、資訊化基礎資料錄入後，可按使用者需求生成管理分析報表，同鑫自2000年開發的專業人力資源管理軟體，可以滿足使用者在招聘功能方面的管理需求。
資料分析要學習哪些，資料分析都要學習哪些內容
付費內容限時免費檢視 回答資料分析師需要學習統計學 程式設計能力 資料庫 資料分析方法 資料分析工具等內容，還要熟練使用 excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的 sql 基礎 資料程式設計 資料程式設計工具有python r sas等，目前比較火的是py...
資料分析需要掌握哪些知識呢，資料分析需要掌握哪些知識？
資料分析所需要掌握的知識 數學知識 對於初級資料分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份資料集時，需要先進行了解資料集的質量，進行描述統計。而對於高階資料分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的瞭解。分析工具 對於分析工具，sql 是必須會的，還有要...
資料分析的方法有哪些，常用的資料分析方法有哪些
資料分析是指通過統計分析方法對收集到的資料進行分析，將資料加以彙總 理解並消化，通過資料分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的資料分析方法如下 將收集到的資料通過加工 整理和分析的過程，使其轉化為資訊，通常來說，資料分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將資料按一定規...