“油腻大猫咪”通过精心收集，向本站投稿了7篇开发利用大数据，HR如何有建树？，下面是小编为大家推荐的开发利用大数据，HR如何有建树？，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
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篇1：开发利用大数据，HR如何有建树？
大数据现在很“红”，以至各行各业都在开发大数据这个“金矿”。确确实实说，大数据已经给不少企业、组织赢得了商机、或是提高了管理效率。
相对于其它组织如火如荼地开发、利用大数据，企业的人力资源部门在开发、利用大数据方面却未见走在前列，也鲜见利用大数据获得很好效率和效益的例子;埃森哲的调研(数据分析实战：实现高投资回报的突破与阻碍)也证明了这一点：人力资源部门在数据分析法应用方面远远低于财务、客户服务、生产/运营、销售等职能部门。
那为什么人力资源部门会在开发、利用大数据方面落伍呢?我认为有以下几个方面的原因：
第一，大部分企业的人力资源管理注重过程、流程，缺效益思维。
比如，人才招聘，人力资源部门注重的是招聘速度和到位率，却很少去追踪人才到位后在多长时间内发挥了作用、创造了效益;培养也一样，人力资源部门注重的是做了多少培训、有多少人参加、“满意度”(其实这种满意度也是暂时的)如何，很少去追踪经过培训后参加者在技能上、行为上有何改变?是否提升了工作效率、创造了效益?薪资管理上问题更严重，不少企业每年都在加薪、发奖金，却很少有人追踪加薪、发奖后对提升人力效率的贡献，也没有研究出加薪、给重奖在哪些人身上会创造最好的效益、回报最高?
第二，过重地将人力资源工作看待为“艺术”，不注重运用科学来管理人力资源，也没有意识将人力资源管理上升到管理科学。
人力资源管理发展经历了不同的历程，早期的人事管理强调的是控制，为此，所有的人事制度重点都是“不准什么”，“如果违反，会怎样?后来转化为人力资源管理后，又强调“服务”，有些人力资源部门把自己定位为服务部门，招聘是服务、培训是服务、薪资发放也是服务，殊不知随着时代的发展，特别是现在所处的移动互联时代，大数据的开发已经可以为企业的方方面面决策提供了依据，为此，人力资源管理理应从“服务”走向“决策”。人力资源管理应该从数据、数据衡量与分析开始，将人力资源管理的各个系统整合起来，并着眼于最优化人力资源，迈向科学管理。
国外已经有学者在研究如何将人力资源管理转型为“人力资本学”。
第三，大部分企业的人力资源工作者是文科背景，数学基础不好，对数据不敏感。
据《2014德勤全球人力资本趋势》报告调查，越来越多的人力资源部门在使用大数据做明智的人才决策，预测员工绩效，并提前做好人力资源规划。然而，当今只有7%的人认为他们有能力解析使用的数据。
美国管理协会(AMA)于携手企业生产力研究所(Institute for Corporate Productivity, i4cp)开展的一项调研也显示，人力资源管理人员的分析能力在研究开发、财务、运营、营销等人员中是最差的。
第四，人力资源管理信息系统的缺陷与限制阻碍了数据的开发、利用。
在我与不少人力资源工作者交流时发现，现在很多企业所使用的人力资源管理信息系统都存在不少缺陷，要么使用不友好、很复杂;要么功能上难以满足，系统的缺陷、或使用不友好阻碍了人力资源数据的开发利用。
比如，个性化、私人定制是未来一个趋势，人力资源管理也需要重视个性需求，需要通过数据分析、了解了员工的需求后为员工提供个性化的服务。象“菜单式”福利应该是受员工欢迎的，但限于信息工具、系统的能力，不少公司的人力资源管理部门就不敢、或无法推出这样的福利安排。
了解了为什么人力资源部门在开发、利用大数据方面落伍的原因后，那应该怎么做呢?我认为的主要方法和途径有以下四个方面：
1、培养数据意识，以数据说话
人力资源部门应该从现在起，就要有意识地建立、积累有关人力资源管理活动的数据，养成用数据说话的意识;学会运用数据计算、分析，特别需要提升数学能力。
我在“决胜未来，你的脑袋里应该装点啥?”的博文中强调过，数学是科学的基础，几乎所有的科学都与数学有关。数学分析、计算可以帮助人们验证、发现或解释自然现象和社会现象，数学能力强，也可以帮助人们创造发明。
2、从某个领域开始，尝试利用数据进行基础性分析
人力资源部门应该认真检视自己现有的数据资源和分析能力，尝试先从内部某个领域开始运用数据，特别是要从能为业务提供最高价值的领域开始。
比如，可以从人力资源规划开始，去收集和了解：人口趋势、市场人才供应量(如：每年的大学生毕业数)、本单位人员离职趋势(数据)、人力成本上涨趋势、未来公司销售增长趋势、行业发展趋势等数据，从而得出人力配置最佳比率。
3、从基础分析到预测分析
托马斯.H.达文波特和珍妮.G.哈里斯所著的《数据分析竞争法：企业赢之道》指出，数据分析要获得竞争优势，需要从描述性分析上升到预测性分析：
在描述性分析时，我们只会问:到底发生了什么?有多少问题?问题出现了多久?问题出现在哪里?最多也只会问：究竟出现了什么问题?需要采取什么样的行动?
但在预测性分析时，我们要在数据统计分析的基础上问：为什么会出现这种情况?同时，根据统计分析做出预判或推断：如果这种趋势继续发展下去，将会怎样?
4、建立数据管理模型，从预测到决策
人力资源部门需要根据业务需求，制定大数据开发计划，统筹考虑现有数据、技术和技能，确定从何处入手、怎样配合公司的业务战略来建立数据管理模型，从数据的发现、数据的归整、数据分析、提炼到数据管理，建立一整套的数据管理模型，为最优决策提供依据。
埃森哲最近发表的一篇文章“你真的了解员工吗?”中指出：企业在做重要的人事决策时，不能仅依靠表面信息，可以运用人才分析法，即，基于精确及科学的分析法来帮助企业深入了解员工情况，帮助管理者基于客观数据做出科学决策;激发创新、提升业务绩效、助力企业打造出真正的人才优势。
5、提升数据分析能力
人力资源管理应该向经济学靠拢，经济学注重的是数量关系，人力资源管理也应该注重数据分析。据美国管理协会(AMA)的调研，现在和未来三年内，数据分析被列为最重要的五项技能之一。
其实，管理一直强调是数据，如全面质量管理中使用的帕累图分析、散布图分析等以及无不强调数据分析。
提升数据分析能力不仅能显著提升组织绩效，还能改变人力资源部门在开发、利用大数据所处的落伍状况。
[开发利用大数据，HR如何有建树？]
篇2：税收征管数据二次开发利用的几点思考心得
随着税收信息化建设的不断深入，特别是主要信息系统实现省级集中，税务机关积累了大量的涉税数据信息，其在税收管理和服务中的核心作用日趋明显。如何充分利用这些丰富而宝贵的税收数据资源进行分析、挖掘、应用，发现税收征管工作中存在的问题和薄弱环节，揭示蕴含的税收经济和税收管理规律，更好地为税收科学化管理和决策提供依据，成为近年来税收信息化工作的一项重要内容。如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，己经成了科学管理、决策分析的主要瓶颈。
我国的税收体制是与行政体制配套设置的，虽然金税一、二期工程的建设以及ctais系统的推广，使税务信息化建设初具规模，但是信息处理的集中度还不高，应借鉴国外发达国家的经验，进一步提高数据的集中度。在前期税收业务信息化过程中建立了许多相关业务系统，比如税收征收管理系统((ctais)、税收稽核系统、协查系统、涉外税收管理系统、所得税管理系统、人事管理系统、财务管理系统等，各系统都有多个独立运行的应用软件。虽然它们在税收业务和行政管理活动中发挥了一定的作用，但彼此之间相互隔绝，缺乏一体化建设规划，软件功能交叉，条块分割严重；数据集中程度低，信息共享困难，难以综合利用；信息化停留在模拟手工阶段；数据传输手段各异、方式混杂；各应用系统设备自成体系，重复投资，设备闲置与紧缺现象并存。软件系统各自为阵，信息孤岛现象严重。
征管数据大集中后，数据资源丰富，可提取的样本量大，为区域性的比较、全省性的比对提供可能，更有利于利用样本数据分析统计发现一些能起宏观指导作用的指数指标。概括起来省级数据大集中有以下几个特点：一是提供了及时、客观、完整的全省税收信息数据，让数据分析向广度与深度拓展有了极大的空间，有利于提升运用征管数据质量档次和水平；二是提供了标准、客观、公正的税收征管业务平台，既实现了数据信息资源共享，也增加了税收执法管理的透明度，让运用数据进行考核有了客观、公正、透明的平台；三是基层税收管理员平台以及基层可以使用的相关平台和机制已建立并逐步完善，为上下联动进行税收执法管理评价提供了可能。四是丰富的数据资源基础和较高的信息技术优势，有利于对各种数据信息进行及时准确的统计分析和深层次利用，让税收执法管理方式变革有了空间与可能。但是征管数据的收集、整理、加工、利用存在的问题，主要在以下四个方面。
（一）数据不全
在税收信息化建设中，数据的收集是一个薄弱环节，数据不全的问题比较突出。税收数据的来源主要有三个方面，一是各种征收管理软件采集的信息，包括纳税申报表、税务登记、税款入库信息等。二是业务部门在征收管理过程中产生的信息，如处罚信息，稽查案件信息，税收会计信息等。三是通过对基础信息加工产生的二次信息，如各项统计表，监控表，纳税人综合信息等。在税收管理活动中，税收业务部门普遍重视对纳税人的纳税申报表、税务登记、税款入库等核心数据的收集，而对于纳税人的财务数据、纳税人会计核算资料、经营状况、银行存款以及会计核算的大量数据，基本上没有采集或采集不全。随着精细化管理的不断深化，数据采集的领域扩大到行业及外部信息。行业信息包括行业税源分布信息，行业税负信息、行业特点和工艺流程信息、国标信息等。外部信息主要是来源于其他行政管理部门、行业主管部门、经济执法部门的第三方信息。这些领域的数据采集工作才刚刚起步。
由于基础数据采集不全，导致对纳税人整体纳税情况的评估和对税源变化的因素分析缺乏依据，信息管理与应用受到局限。
（二）数据失真
各应用管理系统经过一定时间的运行后，数据失真问题逐渐凸现。首先，由于纳税人数量众多，变更频繁，往往纳税人的实际情况已经发生变化，信息系统内的基础信息没有及时变更，其次，部分录入人员税收业务不熟，责任心不强，操作过程中出现误操作，产生错误数据。部分管理人员没有严格按照工作规程，业务流程来处理处罚信息，稽查信息，没有对错误信息及时进行清理，产生垃圾数据。第三，部分纳税人在报送纳税申报、财务报表等资料时，出现错误或虚假申报，与实际情况不符。数据差错不能及时更正，日积月累，错误信息越积越多，数据失真问题越来越严重。
（三）利用不够
现阶段，数据运用主要还处在对税收业务的简单实现阶段，数据加工处理的手段主要是查询统计。一方面对现有软件的查询统计功能运用不够，另一方面现有软件的查询统计功能还不能满足实际工作的需要，表式单一，速度慢。在横向上数据仅是单方面的应用，本应互相关联、相互作用的数据系统并没有得到有效关联。
据统计，目前税务系统使用的应用软件数目较多，数据库平台不大一致，各自为政，孤岛现象严重，数据交换缺乏标准，缺少互操作能力，形成了信息割据的局面。日常征管信息无法实现跨区域交流共享。数据采集、存储散、乱、杂，缺乏有效的技术手段及分析工具对税收数据进行二次加工。
同时，税收各业务部门对相同的查询指标口径也不尽相同。相同的指标，在不同的业务模块，不同查询界面，结果不尽相同，难以采信。大量数据沉睡在数据库中，无法从中发掘出知识、规律，从而无法从根本上拓展应用层次，提高管理效率和质量。
（四）价值不高
经过多年应用的积累，各个应用软件的数据库中存储了一定数量的历史数据。各地也建立了一些模型，运用整合、统计、数据挖掘等技术手段，尝试对税收信息进行深层次的加工。但是产出的结果与实际情况出入很大。主要问题是历史数据采集面过窄，运用现有数据难以建立起科学合理的模型。一些基础数据存在严重错误，在一些简单的分析模型上也产生出令人啼笑皆非的结果。税收业务规程、税收政策变化频繁，导致数据缺乏关联、连贯性，难以进行趋势分析。由于缺乏全面准确的数据，使得对规律的发掘，知识的提取，信息的分析成为无本之木，无源之水，也缺乏利用价值。
针对上述问题，要有效的解决税收数据应用分析工作中的数据质量、数据应用分析机制、数据应用分析技术等关键性的、基础性的问题，对完善税收数据应用分析工作打下坚实基础。对进一步深化地税系统税收数据应用分析工作有以下几点思考：
（一）不断拓展和完善信息采集聚渠道，确保采集数据的完整性。数据资源的齐全、完整是数据处理分析应用的基础。一是引导纳税人应用电子报送涉税资料。鼓励纳税人采取多元化电子申报等方式，将纳税人各类信息直接转变为税收电子信息。二是税务人员根据税收管理的需要，准确、完整地录入纳税人生产经营、资金运用状况、税款缴纳、债权债务、违法违章等各类涉税数据。三是及时与外部单位交换涉税信息。
（1）实现国、地税局信息交换与共享。长远规划目标应将数据统一在一个平台，完全共享。当前要实现纳税人识别号一致、纳税信用等级一致、交纳的税款凭证关联。
（2）交换与导入工商部门的信息。设计统一的数据接口，做好税务信息与工商信息的比对分析，强化税收管理。
（3）银行信息的交换与导入。掌握银行账号、信贷情况、资金使用情况、税款上解入库情况，及时了解税源状况，实时跟踪税款征缴情况。
（4）与技术监督部门的信息交换。确保纳税人识别号与企业组织机构代码证的一致，保证纳税人识别号的唯一性。
（5）与劳动部门的信息交换。建立下岗失业人员再就业信息交换和协查制度，重视税收优惠的落实，防止税源的流失。
（6）与民政部门的信息交换。合理落实与监控民政福利企业的税收优惠。
（二）加强管理考核，提高采集数据的质量和效率。数据资源的真实、准确是数据处理分析应用的关键。一是建章立制。制定数据运维制度，维护软件、硬件和网络安全，确保数据的运行质量。制定数据操作规范，明确征管业务的.操作内容、方法、程序，指导税务人员正确利用信息技术处理税收业务。建立经验交流机制，将数据运行中的好经验、好方法，收集整理、归类发布，变个体经验变为群体经验。二是明确职责。征管部门负责把好数据采集关，确保源头数据的完整、准确；计会统部门负责数据的核算、分析、监控；信息中心负责数据的发布和处理。三是加强考核。依托税务相关考核软件，统计、分析出税务人员的办事数量、办事效率、办事质量，促进税收数据的规范和准确。四是实行过程控制，建立数据审计系统。充分利用数据集中优势，通过数据审计程序检测，将数据运行过程中的异常情况及时告知相关机构进行分析、整改，并随时监测整改情况，规范操作行为。
（三）以数据仓库技术为依托，建立高度集中的数据应用平台。数据仓库不同于现有的操作型数据库，是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，主要用于支持决策，面向分析型数据处理。开发统一的数据接口，将不同的征管软件整合和集中。在实现数据省级集中的基础上，加快建立起完备的数据仓库及数据分析应用平台。把简单的数据变为可分析应用的信息，并及时提交给相应的管理部门，供管理部门做出提高征管效能的决策。
（四）突出分级应用，加强数据的广度和深度利用。数据分析结果的真实发布、分级应用是数据处理分析工作的重点。一是建立备份，开放查询。对各类数据应进行定时的备份制度、防止因各主客观原因造成的数据丢失。在保证系统正常运行的前提下，给予税务人员充分的查询权限，帮助税务人员在完整的税收资料基础上对纳税人涉税行为做出合理的判断。二是要分割下发，分级运用。 有些税收数据，在集中的前提下，需要进行一定的分级运用。分级运用的好处在于能体现数据的区域特征、行业特征，比如纳税评估的相关数据，不同区域之间的同类行业可能存在一定的差异，只能进行分级比较。三是要突出重点，逐步提高。数据的运用，要做到有的放矢，针对征管的薄弱环节和漏洞，进行分析，找出解决方法。在数据运用过程中，要逐渐积累经验，提高运用各种数据进行管理、分析、预测、决策的能力。
总之，税收数据应用分析的二次开发利用工作可以从多个维度全面展开，如果我们地税部门能够在数据的采集、收集过程中抓住解决好容易出现主要的问题，在各部门的共同努力下，利用先进的技术手段和平台对数据进行清洗、加工、分析和利用，税收数据的二次开发利用工作一定能够达到预期目标，为税收管理水平的提高奠定坚实的基础。
篇3：hr工作内容有哪些？
随着经济快速地发展，企业越来越意识到人力资源 管理的重要性，从而建立了人力资源 部。由于很多企业都是半道出家，不清楚人力资源 部是做什么的。他们认为人力资源 部门的人员就是随意的派遣，没有固定的工作内容。人力资源管理师培训 老师认为专业的人力资源 部门是对企业员工的管理，他们的工作内容主要有以下工作。
1、制定工作计划，并组织实施。
2、制订、修改公司各项人力资源 管理制度和管理办法，建立制度化、规范化、科学化的人力资源 管理体系。
3、根据公司发展战略，分析公司现有人力资源 状况，预测人员需求，制定、修改人力资源 规划，经上级领导审批后实施。
4、在各部门的协助下进行工作分析;提出岗位设置调整意见;明确部门、岗位职责及岗位任职资格;编制、修改和完善部门、岗位职责说明书;合理评价岗位价值。
5、根据岗位需求状况和人力资源 规划，制定招聘计划，做好招聘前的准备、招聘实施和招聘后的手续完备等工作。
6、组织建立绩效管理体系，制订相关方案;牵头组织公司各部门进行绩效考核并予以指导和监督，协助总经理室对各部门负责人的考核;做好考核结果的汇总、审核和归档管理等工作。
7、根据企业规划和员工发展需要，建立和完善员工培训体系;组织实施、指导协调对员工进行的分类、分层次培训，努力提高员工素质。
8、制定公司的薪酬、福利方案，经审批后组织实施;核算员工工资，计算员工社会保险缴纳标准、缴纳社会保险。
9、做好员工人事档案管理工作。定期汇总、编制人力资源 管理方面的相关统计报表和统计报告。
10、办理员工任职、调岗、奖惩、离职、退休等手续，办理中层管理人员的考察、选拔、聘任、解聘事宜，并对公司管理层次进行年度考核。
11、做好劳动合同管理、劳动纠纷处理和劳动保护工作。
人力资源 部门的工作内容主要涉及到六个方面：人力资源 规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理。如果人力资源 部门要做好工作就需要具备人力资源 规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理知识。但是人不断的进步，那么知识也不断的更新，建议企业每个季度都应该派遣人力资源 部门员工进行人力资源管理师培训 ，他们在进步的同时，才能帮助企业进步。
篇4：hr培训有哪些问题
虽然企业已经越来越重视培训，但我们发现在对企业培训的认识上还存在很多误区，为什么企业培训没有效果，很多是由于存在认识上的误区导致的。“观念决定行为，行为决定习惯”， 要想培训有效果，首先必须改变对培训认识的误区，否则一切都是徒劳。培训如此，企业变革也是如此。hr对培训主要存在以下八个认识误区：
一、追求立竿见影的培训效果
大部分企业总想让培训起到立竿见影的效果，马上得到回报，这是典型的急功近利。众所周知，人的行为改变首先必须是思维的改变，而思维的改变是一个由内到 外，不断反复调整的一个过程。有什么样的观念就有什么样的意识，有什么样观念就有什么样的目的，这也是我一再强调“思维培训应成为培训的核心”的原因之所 在。因此培训具有一定的长期性、反复性，培训是企业的战略投资。
二、害怕“为员工作嫁衣”
“人才是社会的，不是企业的”，这是我一贯的观点，培训员工是企业义不容辞的责任。企业不能因为害怕“为员工作嫁衣”，而拒绝培训。培训是对员工的鼓励，也是实现员工职业生涯规划的手段之一，不培训的企业寿命不会很长。
三、培训是万能的
一些企业认为培训是万能的，企业只要出了问题，都希望通过培训解决，“**式”培训就是典型的例子。企业任何问题的存在不是某一个原因造成的，有的制度问题，有的流程问题，有的是企业文化问题等等，而这些问题光通过培训是不能解决的。
四、市场流行什么就培训什么
一些企业根本没有培训计划，看到人家搞培训我也搞培训，看到市场流行什么就培训什么，美其名曰“赶潮流”。如执行力，中国式管理，销售的“降龙十八掌”，细节决定成败等等，凡是没有针对性的培训，最后效果都不太好。
五、最贵的就是最好的
一些企业想培训，但不知道怎么选择，认为最贵的就是最好的、神秘的就是最好的、是国外的就是最好的、是大师就是最好的、是名人就是最好的、有世界500强背景就是最好的等等，但不知“合适的才是最好的”。
六、培训等于讲课
有些企业认为，搞培训就是找个人讲讲课就可以了，讲课只是培训的一个环节，更重要的将培训知识进行训练，解决企业存在的问题，产生效益，才是王道。
七、培训是培训部门的事情
有些企业认为是培训部门的事情，与自己无关。培训没搞好，全部归咎于培训部门。培训部门要负主要责任，但不是全部责任。培训部门只是主导协调部门，培训下属应是各部门主管义不容辞的责任，培训必须全员参与，才会产生最大的价值。
八、学员满意就好
有一些企业认为培训，只要学员满意就好的，于是为了大家开心，讲师频繁的与学员“互动”，“做游戏”，最后什么都没学到，这是非常可悲的。培训的关键是让 学员思维有所启迪，思维培训才是培训的核心。著名教育家蔡元培曾经说过：“我们教书，是要引起学生的读书兴趣，做教员的不可一句一句或一字一字地都讲给学 生听，最好让学员自己去研究。教员不讲也可以，等到学生实在不能用自己的力量去了解功课时，才去帮助他。”可谓是道出了培训的本质。
培训是企业的刚性需求，是企业的一项战略投资。我们必须首先转变观念，建立卓越的培训体系，规范制度与流程，全员参与，方可起到效果。
篇5：HR面试技巧有哪些
HR面试技巧有哪些
候选人那么多，表现也是各式各样，到底有没有哪些候选人，是HR一看就不会要的呢？我们一起来看看HR们怎么说吧！
CALLMEA：推门进来不敲门我也见怪不怪了，可是见到人也不出声是什么意思？打声招呼都没有的，“你好”两个字都没有的。这样我就觉得候选人不是愚钝就是不尊重人了。
民国的小姨：应该是迟到吧，下雨下冰雹下雪各种原因迟到十几分钟，说明清楚我也真的无所谓了。可是你见过迟到三个小时的候选人吗？问原因还是因为下午一点多太晒了决定迟点出门，也不打电话来说一下的，对不起，你这样的候选人，我不要了也不面试了，您请回吧。
jairao：面试的时候上演《沉默是金》剧幕的，面试到我都尴尬了。不善言辞也不是不说话啊兄dei。
三岁跳木马：一坐下就问我薪酬是不是5k底薪，我心想TA不是一个应届生咩，没啥经验，而且我们也不是特别大的公司，这个价格？逗我呢？
算了算了，说到这里，我还是给大家总结一下干货吧。
一、谈钱的.候选人，HR不要？
并不是那样子的哦，不给钱的工作没人干，给三千要求做一万的工作量也没人干。紧缺型人才对于企业面试约谈的首要考量不是薪酬就是发展，钱都给不起，凭什么吸引优秀人才加入？
但是见面什么都不说直接谈钱的候选人，HR是不会喜欢的；不过候选人要注意，不主动或者不跟你谈钱的HR，他们公司就会存在薪酬竞争力不够的情况。
二、沟通不畅的候选人，HR不要？
不是每个人都是既能说又会做的，表达能力欠缺并不代表理解能力匮乏。不同的岗位需要不同类型、气质的人，技术大牛非要还是个演讲高手？
所以候选人也不要太紧张，怕自己说错话或者比较内向，HR就会不喜欢。但是！HR提出问题，一定不能只回答“嗯”、“是的”“没错”。
譬如说：HR问：“在简历上写着你做过某个项目，对吗？”这个时候，你就回答一句：“嗯，是的”。完全没有可用的信息嘛，也没办法凸显出你的能力。不会说不要紧，在“嗯，是的”说完之后，内心再问自己一个问题“详细介绍一下好吗”，然后在回答的时候加上“什么时间、哪家公司、负责哪个项目哪个内容等等”
三、不够礼貌的候选人，HR不要？
对的，这句话倒是正确的。无论是去面试还是在生活中的点点滴滴，都要做一个尊重别人、懂礼貌的人。
进门前，先敲门；进门后，先打招呼；坐下前，先问好等等，都是体现礼貌的小细节。
四、面试迟到的候选人，HR不要？
“不管出于何种原因，面试迟到都是求职大忌。”
但是，网上有做过一个 “HR能容忍求职者迟到多久”的网上调查，结果显示，如果求职者在迟到后采取了补救措施，大部分HR还是会给予求职者机会的。
这些情况包括：
（1）迟到前主动打电话或者发短信提前告知；（2）求职者是从异地赶来的；（3）求职者应聘的是紧缺职位；（4）没有打乱HR当天的工作安排，或者HR当天需要面试的求职者不多。
所以候选人应该知道怎么做了吧？
篇6：关于哪些数据可以让HR提升招聘效率
招聘分析是什么?
招聘分析主要包含两方面的内容：
1)跟踪与招聘流程相关的数据;
2)分析这些数据，并且根据它指导招聘决策。
如果要最大化发挥招聘分析的价值，就必须做好这两方面的工作。
需要哪些数据?
那么，在招聘分析中，我们究竟需要哪些数据呢?
根据招聘流程，每个环节出现的数据，就是我们需要的数据：
用人需求调查――招聘计划――招聘实施――招聘效果评估――招聘评估反馈。
一、需求调查
这是招聘的第一环节，可以获得以下数据：
1.需招聘的岗位数量
2.计划招聘人数
二、招聘计划
这是招聘的指导大纲，可以获取以下数据：
1.招聘计划人数
2.招聘渠道(招聘网站、人才市场、猎头公司、现场招聘、校园招聘等)
3.招聘预算
4.招聘周期
三、招聘实施
将招聘计划付诸实施的过程，可以获取以下数据：
1.招聘人才的来源方式
2.简历收入量，以份数计算
3.有效简历量
4.面试邀请数
5.面试到场人数
6.复试人数
7.录用人数
8.到岗人数
9.转正人数
10.招聘成本(包括财务成本和时间成本)
四、效果评估
根据以上环节得出的数据，用一张图表可以评估招聘效果
其他重要数据
招聘流程长度
除了以上数据，HR还要评估一下各个环节花费的时间成本：
1)你的招聘流程到底花了多长时间?
如果可能，你尽可能比这要更快一些，因为超过时间，候选人会丧失兴趣。
2)招聘流程的每一步大概花多长时间?
如果发现招聘周期太长，还要分析到底是哪一步浪费了你太多时间，然后找出原因，寻找解决方案。
3)在候选人投递简历后多久你才联系他?
现在的求职者不愁工作机会，如果没有等到你，他们就会毫不犹豫地寻找其他的工作机会。
分析招聘流程出现的数据后，HR还需注意几个数据：
offer接受率
offer发出去了，候选人不一定接受，所以HR得找找被拒绝的原因。最好的办法，就是直接向拒绝Offer的候选人了解缘由。
这时候，你可能就会了解到，是因为招聘流程中的某些方面让他们离开了，也有可能是因为他们的对公司雇主品牌的想象与现实不符……
员工流失率
1)到底每年有多少员工离开?
如果人员流动，看起来像是临时工一样，你就得反思你公司是如何对待员工的?你可以做哪些来维系员工关系，激发他的热情，让他感到感激和满足?
你也需要反思一下你的招聘标准。你是否招募到合适的人?你招募的人是否与企业文化相匹配?
就算你不是持续流失员工，跟踪流失率也不无裨益。每年关注流失的数字，一旦它开始爬升，你也可以早作预防。
2)员工在公司呆了多长时间?
跟踪一下员工在你公司的平均寿命。通常来说，员工会呆5年左右的时间。如果员工没有呆这么长时间，和他进行一下访谈，了解一下他对工作失望的原因。如果你的员工任期都非常低，你就需要审视一下你的招聘流程，并且自问一下，我是否招到了合适的人?
HR要想更好地完成招聘工作，只盯着眼前的任务、被动接受指示是远远不够的。关注招聘过程中的数据，追踪并深入分析数据背后的规律，直至用数据指导行动决策，才能从招聘困局中解放出来，把问题控制在可预期的范围内。富有创造性的变化，就从关注招聘数据开始。
篇7：大数据专业主要学什么有哪些课程
Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的'Hbase也会用到它。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。
★ hr是什么意思？
★ hr年度总结
★ 数据管理制度
★ 数据报告
开发利用大数据，HR如何有建树？（共7篇）
