标签：数据分析 招到 HR 招聘 Excel 潮来 FineBI 数据
“人是越来越难招了！”
“想要的人招不到，招到了又不想来，好不容易来了的也留不住！”
“每天都加班加点地在各大招聘渠道刷简历、打电话、发短信，但还是完成不了招聘指标！”
在这种情况下，招聘HR有什么出路？
首先，我们要先明确招聘HR在企业里的定位，明确了定位后，才能知道从哪里去寻找出路。招聘HR对企业来说是成本部门，不赚钱，加上工作内容多且杂，这就导致很多招聘HR工作多年，却没有成长，忙得焦头烂额，也不清楚投入了多少，取得了哪些成果？一旦招聘效果不理想，面对用人部门的质问时，理屈词穷，但也无法拿出证据来证明自己的价值。
那如何拿出证据来证明自己的价值？其实很简单，就是做会数据分析的HR！
且相比于其他人力资源的岗位，数据分析人力资源方向岗位的薪酬水平一般也会高于平均水平，最高可达70w+！
一、为什么要做会数据分析的招聘HR？
上文也说了，大多数HR每天都忙得焦头烂额，却不清楚投入了多少，取得了哪些成果？但如果招聘HR学会了数据分析思维，用其去处理工作，就会发现那些看似多且杂的工作会开始变得井井有条，而自己也能从中抽出身来，去把时间花在更有价值的地方（比如针对近期的招聘数据进行数据分析，通过数据去发现哪个招聘环节还需优化，并给出自己的改进措施，用此来证明自己的价值）而不是花在与候选人和用人部门的扯皮上。
二、怎样才能成为会数据分析的HR？
在明白了为什么要做会数据分析的HR后，自然要开始思考如何才能成为会数据分析的HR。在这里，老李给出三个具有强可行性的学习步骤：
第一步：开始培养自己数据分析的意识
很多文章会让新人先学数据分析工具，但其实对于不是统计学/数学出身的人来说，刚入门数据分析时，最重要的事情就是要先培养自己数据分析的意识。
这是句空话，但也是必须要说的话。意识真的很重要，如果在一开始没有培养好自己的数据分析意识，那之后的数据分析工具和模型也是白学，因为你根本不知道要怎么去用到他们。
那具体怎么培养？首先你得学会具备看待一个事物的逻辑化思维，其次再用数据去证明他。具体的内容可以参考我之前的原创文章，数据分析惯用的5种思维方法 4招教你炼就数据分析的思维，在这里就不赘述了。
第二步：掌握数据分析常用模型和工具
今天只介绍一个常用的模型：漏斗模型
当我们发现招聘情况不理想时，就可使用漏斗模型来帮助我们查出问题所在。漏斗模型显示了招聘流程从开始到最终录用，整个招聘关键路径中每一步的转化率。
通过漏斗模型，我们可以在招聘的各环节进行量化，这样不仅能记录我们的投入和产出，展现自己工作成果，也能通过模型监控日常招聘数据，及时发现异常数据，分析问题所在，提出改进措施，进行改进，观察改进后的数据，形成闭环。
市场上针对业务人员的数据分析工具，多到让人眼花缭乱，但工具在精不在多，针对使用难度和可用性，我还是最推荐大家学Excel（数据量小用它）和FineBI（数据量大用它）。
Excel，每个HR都用过的分析工具，当公司数据量少时，用它就对了，不要想用其他的。但如果公司数据量开始累积变多时，我推荐不会敲代码的招聘HR还是要学FineBI，不比Excel难多少，但是能够处理的数据量跟Excel相比，还是远超好几个级别的。
且支持制作可视化驾驶舱，也就不用再学其他可视化软件了。
这么说可能不太好理解，我举个例子。
在招聘部门，数据是永远不缺的，但当拿到数据把它导入Excel后，却又不知道如何下手，就算知道如何下手，也会面临因为数据多，导致Excel卡顿的问题。
这时候我们就可以把Excel文件导入FineBI，通过FineBI的自助数据分析功能，把你想分析的数据字段选取出来，再选择你觉得合适的数据分析图表/模型，以此来分析数据。
并且FineBI内置很多可直接套用的大屏模板，都可以直接用在你的工作汇报PPT或年终总结报告里。
第三步：留心工作中的数据，学会利用有价值数据
最后一步，是需要你在日常工作中去培养的。数据不会从天而降，需要你留心观察收集，有哪些是你可以用的数据；同时，也不是所有的数据都是有价值的，你需要通过不断地试错去了解哪些数据对你来说，才是真正有用的，能推动你产生最后价值结论。
福利
私信我回复“FineBI”，即可获得数据分析工具及模板。
标签：数据分析,招到,HR,招聘,Excel,潮来,FineBI,数据 来源： https://blog.csdn.net/yuanziok/article/details/121016933
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。