- 为什么要分析薪酬数据？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-11-04 06:37:57 / 浏览：0 次 /
一、为什么要分析薪酬数据？
这样的好处有几点：
1.可以得出现在公司薪酬的竞争力；
2.可以了解现在整个行业的薪酬水平；
3.可以对公司内部薪酬调整有一个参考；
4.根据现有人员结构，能够做一些战略调整。
二、大数据分析要学什么？
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。
三、为什么要数据分析管理？
现在不会再有人再问这样的问题了，因为大数据时代下，每个人都知道数据分析的重要性！
数据分析在企业经营或个人生活中都很有用处，关键在于我们如何使用它。数据分析不仅是某一条公式或者一串代码，它真正的魅力在于系统地、客观地、有逻辑地思考，用这种思考方式去代替零散、臆断、盲目，这才是它最大的价值。
四、HR招聘要分析哪些数据?如何分析？
从持续改进的角度来看，招聘活动的各个环节都有分析改进的空间，对于招聘的分析重点可以关注以下几个方面：
1. 招聘结果的分析：
招聘计划的完成情况：是否在要求的到岗时间内完成招聘工作。
2. 招聘周期分析：
分析不同类岗位、不同职务级别的平均招聘周期，可以为未来为招聘活动争取更合理的招聘时间。
3. 招聘成本分析：
a) 分析各个招聘渠道的投入和产出情况。可以在某一类招聘渠道内进行数据分析，也可以在进行多个招聘渠道的横线比较。比如可以将网络、校招、内部推荐、招聘会等渠道进行分析对比，也可以对同时使用的多个招聘网站，进行分析，看到不同招聘网站投入的招聘费用和产出（到岗人数、有效简历数，甚至于到岗人数）之间的比值，就可以看出哪个招聘渠道效果更好。
b) 分析人均的招聘到岗成本：为制订招聘预算以及降低招聘成本提供依据。
4. 招聘各环节的转化率分析：
a) 即从简历收取到邀约数、到面人数、录用人数之间的比率：这些数据像一个漏斗一样是逐级转化，最终产生合适的录用者。当招聘目标未达成时，可以进一步关注是哪个环节不足。另外，不断缩小比例可以提高录用效率，降低招聘成本。
5. 招聘流程分析：
a) 分析当前招聘流程是否有可优化的空间。比如对于不同层次的人员是否建立了清晰的面试和决策流程，流程存在什么问题，是否可以优化？
6. 甄选标准的分析：
a) 分析当前甄选标准是否清晰。对于那些招聘进入公司后，因不胜任工作辞退辞职的人员，要着重回顾分析是哪个环节出现了问题，是甄选标准不清楚，或者是面试活动中随意性太强？
b) 是否采用了合适的面试方式，比如技术人员的面试过程中，通常要包含技术笔试的内容，而有的企业仅凭面试官与应聘者的简单沟通确定其技术能力，当人员录用后则发现能力不足的情况。
7. 对面试官能力的分析：
面试官是否具体有足够的能力，能够按照特定的用人标准对应聘人员是否满足招聘要求做出判断？
五、数据分析为什么要精通数据库？
如果只是从类似ERP系统导出数据的模式，可以暂时不学习SQL，但为了以后发展需要建议空闲时学习SQL。
如果是需要自己从数据库提取数据或跟技术部门沟通报表开发需求，这时如果会SQL会是必选项，毕竟SQL在查询数据库方面效率高，另外在与技术人员沟通时懂SQL让双方在沟通时更顺畅，报表开发周期也将进一步缩短。
六、电镀化验分析具体做些什么？
主要看他们的镀种是什么样的
如果单纯的化验 那大概有这些：
酸碱滴定
金属离子滴定
氰根滴定
氯离子滴定
这些含很多东西的， 主要还是看镀种的，
电镀厂（非外资，非很正规的大型电镀企业）面试化验员这些要求不高，
他主要看你一些基本的操作：
滴定的手法，熟练度，对终点的判断准确性
对一些基本溶液 是否会配制
配制指示剂
半年前，偶是试验室主管， 化验（成分分析）和性能测试（CASS， 结合力，颗粒，冷热，脆性，镀层厚度）
呵呵， 希望可以帮到你
七、为什么要数据统计和分析？
做为产品经理，数据分析我们并不陌生，在进行产品优化和迭代以及向上级汇报的时候我们都需要做数据分析，所以我们日常接触数据分析的时候很多。
然而事实往往并不是这样，这种阳春白雪的数据分析往往是发生在大公司，很多中小公司往往是随便找几个数据来进行片面的分析，甚至有的公司连这种下里巴人的数据分析都不需要，直接拍脑壳做决策，从而很多产品经理并没有实际数据分析的经验。
其实，数据分析在我们日常生活中是被大家不自觉就广泛应用的，接下来我们结合生活中的一些场景给小白们们介绍一下数据分析的入门知识。
八、会计大数据分析要学什么？
会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统等。
数学统计课程：数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计/统计学（理科）。
计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘、计算机程序设计语言：Python等。
九、交通出行大数据到底要分析什么？
相数科技表示，交通出行大数据信息包含如：结合城市地理信息数据、车辆信息、停放监测、地理围栏等各类与交通相关的数据信息，经数据挖掘和深度分析，可以为城市规划及管理提供科学、有价值的数据参考。
十、数据分析师要学什么？
你好！数据分析师要学习统计学，机器学习及其相关的数学理论，相关的编程语言，主流的数据分析软件，如SAS、SPSS、R等，以及数据库，如MySQL等。此外，还要学习数据可视化，数据建模，数据挖掘，机器学习等方面的知识，并熟练掌握相关的工具。
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