如何使用数据分析(如何使用数据分析库)
如何使用Excel做数据分析 1、，以office07版为例；新建并打开excel表格，如图 2，首先添加数据分析插件，点击左上角...
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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人力数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人力数据分析的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
人力***大数据分析师的岗位职责与任职要求？
1、深刻理解公司的产品和业务模式及数据内容，以量化分析的方法驱动决策，通过分析多维度数据，建立客户全生命周期价值管理模型，为不同客户设计优化相应营销和产品策略，满足客户需求同时达到公司业务和盈利增长；
2、通过定量分析的方法从业务全流程发现优化改进点，跟踪产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等各个方面利用数据分析提高产品各个环节，最终完成业务线指标；
3、为各类产品、运营、风控、市场渠道等创新项目，提供可行性分析及产品效果检验的数据支持，推动不同的创新产品的孵化落地；
4、负责输出针对海量业务数据进行深度及多维度分析，如用户画像、关联度模型、NPV/PV，响应模型预测及预警模型等，参与建立并优化公司的核心大数据决策体系；
HR的大数据分析一般有哪些指标?
一、关键绩效指标
2、人均招聘成本：总招聘成本/实际报到人数
3、平均招聘周期：总招聘时间/总招聘人数
二、过程管理指标
1、简历初选通过率：人力***部初选合格简历数/收到简历总数
2、有效简历率：部门选择合格通知面试的人数/HR初选合格简历总数
3、初试通过率：初试通过人数/面试总人数
4、复试通过率：复试通过人数/初试通过人数
5、录用率：实际录用人数/面试总人数
6、报到率：实际报到人数/发出录用通知人数
三、分类统计指标
1、招聘渠道分布：不同渠道录用人数占录用总人数的比率
2、录用人员分布：不同性别、学历、层级、职类、区域的录用人数占录用总人数的比率
四、入职异动指标
1、招聘转正率：转正人数/入职人数
2、招聘离职率：离职人数/入职人数
五、团队管理指标
1、招聘人员胜任率：胜任工作的招聘人员数/招聘团队总人数
2、招聘服务优良率：服务优良的招聘人员数/招聘团队总人数
3、内部客户满意度：对招聘工作满意的内部客户数/内部客户总人数
现在数据分析师前景怎么样？
从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。
北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化***领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。这里给大家举几个例子： 现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么***的支持。再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力***战略。到此，以上就是小编对于人力数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于人力数据分析的3点解答对大家有用。
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