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用大数据来分析职场跳槽规律!

来源:五百丁 作者:五百丁小编

大数据的风吹了有一段时间了。他最大的贡献就是让所有人意识到沉默的数据会说话。用大数据来分析职场跳槽规律,为求职决策提供必要的支持。数据分析作用的重要性不言而喻,在此不做赘述。


笔者想表达的是以下几点:


1、数据分析不是单独的数据罗列,而是有针对性的联系、分析


数据分析肯定离不开数据的罗列 ,但绝不是把数据罗列出来就完事了。他需要进行相应的数据分析。


如:A公司2015年6月离职人数:19人。


从这个数字中看不出来什么,数据不应该是静态的。要让数据动起来,只要数据动起来,数据就会说话了。

例:


用大数据来分析职场跳槽规律1.jpg


加入柱状图,对数量的对比会更为直观。


用大数据来分析职场跳槽规律2.jpg


也可以以饼状图的形式体现比例关系。


用大数据来分析职场跳槽规律3.jpg


从汇总分析的数据中我们就已经能够看出,1月2月离职率占到上半年度离职的53%,结合经验,年终奖发放完,跳槽季又到了。


5月的离职率为7%较3月4月有上涨,原因是新入职员工磨合不适应离职,从而拉高了离职率。当然,我们还缺一个本地区本行业的离职率,离职率的高低和地区、行业、职业有着莫大的关系。


有数据我们就可以做很多的分析,关于离职有一项分析很重要。离职原因的分析。聪明的员工是不会告诉企业自己的真正离职原因。所以离职面谈得出的数据在存在一定的误差。


只要有离职数据我们就能够得出较为准确的离职原因。


用大数据来分析职场跳槽规律4.jpg


如:从以上图表中可以看出试用期员工的离职数量占离职员工总数的50%左右。显然是A公司的招聘和培训环节出了问题。


用大数据来分析职场跳槽规律5.jpg


所以,我们说。单独罗列数据其实是对数据的一种浪费,我们只要再做一点点,就那么一点点就能得到平时我们看不到的真相。


2、数据分析千变万化,并不是对数据进行各种各样的分析


以招聘为例,不同网站的同一个职位、同一时间内的简历浏览数、投递数、合格简历数、初试通过人数、录用人数……,人均招聘成本、招聘效果分析……。


甚至是同一网站,对几个岗位每周在简历浏览数、投递数方面进行跟踪,就可以得出周几是投递简历的高峰期。


同样,对网站在24小时内的简历浏览数、投递数进行数据分析,就可以得出每天的简历投递高峰期,在高峰期维护自己的招聘网站,招聘效果一定可以得到较大的提升。


以上这些都可以进行分析,单简历就能做出来十几项数据分析。


笔者有一个观点,把有限的资源用在最需要用的地方。东西好归东西好,用不上就是无用之物,就不值得投资一分一毫。一架F22与一辆电动车,笔者肯定选电动车,跑道都没有,我要战斗机干嘛。


针对以上种种,企业在刚开始做的时候,需要明确自己想要得到什么?有针对性的去做数据分析。渐行渐远,也要不忘初心,不忘初衷。


因为,相比无穷尽的问题,企业的资源相当微乎其微。


有太多的人,走着走着就忘了为什么要出发了……


3、“十月怀胎、一朝分娩” 数据分析要有足够的数据储备,要长期坚持


单个时间点或者一小段的数据是静止的,他反映出来的东西极其有限。多个数据分析就要有足够的数据储备,所以数据分析的功夫必须下在平时。


当然,这是一项枯燥的工作,需要的也不仅仅是耐心。当一个个柱状图、饼状图、折线图跃然纸上时,一切的努力都是值得的。


4、常规是用来学习的,也是用来打破的


常规是遵守还是打破,看企业的需要、自己的需要。学习常规是为了会走,打破常规是为了跳。


我们所做的一切都是为了目标的达成。


你听到了吗?沉默的数据会说话。


注:数量的比较一般使用柱状图;比例的比较一般使用饼状图;走势分析一般使用折线图。选择自己需要的,而不是看起来好看的。

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