hr大数据分析
一、hr大数据分析
今天我们要探讨的主题是HR大数据分析。随着科技的不断发展，大数据分析逐渐成为各个领域的热门话题，人力资源管理行业也不例外。在过去，HR决策主要依靠经验和直觉，但随着数据的大规模增长和技术的进步，越来越多的企业开始意识到HR大数据分析的重要性。
什么是HR大数据分析？
HR大数据分析是指利用大数据技术和工具来收集、整理、分析人力资源相关数据，以帮助企业优化人才招聘、培训、绩效评估等方面的决策。通过对海量数据的挖掘和分析，HR可以更准确地了解员工的需求、行为和潜力，从而制定更科学有效的管理策略。
为什么HR需要大数据分析？
传统的人力资源管理方法容易受到主管个人喜好和经验的影响，决策往往主观性较强且难以量化评估。而HR大数据分析则能够通过数据来说话，帮助HR更精准地把握员工的情况，为企业决策提供客观依据。
HR大数据分析的应用场景
在人力资源管理中，HR大数据分析可以应用于很多方面，例如：
- 人才招聘：通过分析招聘渠道、候选人数据等，提高招聘效率和质量。
- 员工绩效管理：通过监测员工绩效数据，识别优秀员工并制定个性化激励措施。
- 离职预测：通过分析员工离职的历史数据和特征，预测员工流失风险并采取措施。
HR大数据分析的挑战
尽管HR大数据分析带来了许多好处，但在实践中也面临着一些挑战。其中最主要的挑战包括：
- 数据质量：HR数据的质量可能受到多种因素影响，如录入错误、数据不一致等。
- 隐私保护：在进行数据分析的过程中，需要确保员工个人隐私的保护，避免信息泄露。
- 技术能力：HR部门在大数据分析方面可能缺乏足够的技术人员和技术支持。
结语
总的来说，HR大数据分析是一个不可忽视的趋势，能够为企业带来更加科学精准的人力资源管理解决方案。随着技术的不断发展，相信HR大数据分析在未来会扮演越来越重要的角色。希望本文对您了解HR大数据分析有所帮助！
二、HR的大数据分析一般有哪些指标?
一、关键绩效指标
1、招聘计划完成率：实际报到人数/计划招聘人数
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：人力资源部初选合格简历数/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
三、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
四、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
五、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
六、大数据 hr
大数据在当今的商业环境中扮演着至关重要的角色，它改变了许多行业的方式和方法，而人力资源（HR）行业也不例外。通过利用大数据技术，HR专业人员能够更加智能地管理人才和人力资源，提高招聘、绩效评估和员工满意度等关键方面的效率。
大数据驱动的人力资源管理
如今，人力资源团队面临着越来越多的挑战，例如招聘和保留高素质人才、推动组织变革、改善员工参与度等等。大数据通过提供深入洞察和准确预测的能力，赋予HR专业人员更多的决策支持。HR团队可以收集和分析大量的员工数据，从而了解员工的需求、行为和潜在问题。这些洞察有助于制定战略，改进人力资源管理，并增加组织的效益。
一项重要的应用是大数据在招聘流程中的应用。传统的招聘流程耗时费力，而大数据技术可以加速招聘流程并提高招聘的质量。通过分析候选人的简历和背景信息，HR团队可以更快地筛选出最符合需求的候选人。此外，大数据还可以帮助HR团队预测候选人的绩效和离职概率，从而更好地评估候选人在组织中的潜力和适应度。
除了招聘，大数据还可以在员工绩效评估和激励方面发挥作用。HR团队可以利用大数据分析员工的绩效数据、反馈和行为，以更客观的方式评估员工的工作表现。这种基于数据的评估可以减少主观评价和偏见，公正地识别和奖励优秀员工。基于大数据的激励方案也可以根据员工的表现和贡献进行个性化的设计，提高员工参与度和工作动力。
大数据对人力资源行业的影响
大数据的崛起对人力资源行业产生了深远的影响。首先，大数据技术为HR专业人员提供了更好的工具和方法来管理人才和人力资源。通过更全面和及时的数据，HR团队可以更好地了解员工需求、健康状况、职业规划等方面，从而优化组织内部的人力资源配置和管理。
其次，大数据带来了人力资源决策的科学化和准确性。HR团队可以通过大数据分析获得更客观、准确的员工绩效评估和潜力预测结果，使决策更加科学和有效。这有助于组织更好地识别和培养优秀人才，提高员工满意度和组织绩效。
此外，大数据还为人力资源行业带来了更多的创新机会。通过挖掘和分析大数据，HR团队可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为组织提供新的洞察和见解。例如，通过分析员工的社交媒体数据，HR团队可以了解员工在社交网络上的行为和需求，为员工关怀和团队建设提供新的方式和方法。
大数据驱动的人力资源管理的挑战
尽管大数据为人力资源管理带来了许多好处，但也存在一些挑战需要克服。首先是数据隐私和安全问题。大数据技术需要收集和存储大量的员工数据，这涉及到个人隐私和数据安全的问题。HR团队需要确保合规性和数据保护，遵守相关法规和政策，保护员工数据的安全和隐私。
其次，大数据分析需要专业的技能和知识。HR团队需要具备一定的数据分析能力，包括数据采集、数据清洗、模型建立和结果解读等方面的技能。缺乏专业的数据分析人才可能成为应用大数据的障碍。
另外，大数据并非万能之策。尽管大数据可以提供深入洞察和准确预测，但人力资源管理仍需要综合考虑各种因素，包括员工情感、人际关系等因素，不能完全依赖数据结果进行决策。
结论
大数据的崛起对人力资源管理带来了许多机遇和挑战。通过大数据技术，HR团队可以更好地管理人才、优化人力资源配置，并提高招聘、绩效评估和员工满意度等关键方面的效率。然而，HR团队也需要面对数据隐私和安全问题、技能需求以及数据不能完全决策等挑战。科学和谨慎地应用大数据技术，将为人力资源行业带来长远的发展和进步。
七、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:
1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；
2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。
正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。
为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
- A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
- A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
- R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
- R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
- R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况
三、AARRR在指标体系中的应用
如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：
1. 拉新
我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。
监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。
2. 激活
当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的
3. 留存
留存的定义如下:
- 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
- 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例
看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.
这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。
片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存
4. 付费变现
剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。
5. 自传播
这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:
如果希望掌握更多数据分析的万能模型，学会行业头部大厂的数据分析套路，欢迎参与知乎知学堂与合作方联合推出的「京东互联网数据分析实战训练营」，接受大厂分析师一对一辅导、踏上面试直通车。训练营限时体验价 0.1 元，不容错过：
--
文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。
八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
九、大数据分析和大数据应用区别？
（1）概念上的区别：
大数据分析是指对大量数据进行统计分析，以挖掘出数据中的有用信息，并研究其中的相互关系；而大数据应用是指利用大数据技术来改善企业的管理和决策，以期实现企业的持续发展和提高竞争力。
（2）应用场景上的区别：
大数据分析主要针对数据进行深度挖掘，以便更好地了解数据，以此改善企业的管理决策；而大数据应用则是将挖掘出来的数据用于实际应用，在企业管理和决策中产生实际的影响。
十、大数据分析技术要点？
大数据分析，第一要会hive，是一种类sql的语法，只要会mysql的语法，基本没问题，只有略微不同；
第二，要懂一些数据挖掘算法，比如常见的逻辑回归，随机森林，支持向量机等；
第三，懂得一些统计学的计算逻辑，比如协方差怎么算，意义是什么，皮尔逊相关系数的意义和条件等等。
相关文章