- 银行招聘大数据岗吗？ 招聘数据分析需要分析哪些维度？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-09 22:31:03 / 浏览：0 次 /
一、银行招聘大数据岗吗？
有的。
岗位职责：
1、负责大数据的设计和实施；
2、负责数据准确性的检查和核对；
3、参与数据管控和数据治理。
4、负责数据处理逻辑设计开发;
任职资格：
1、大学本科(一本)及以上，计算机相关专业，英语通过CET4，原则上年龄不超过33周岁；
2、3年以上大数据开发经验；
3、熟悉数据库设计与开发的基本原理和基本概念，掌握并遵守企业发布的数据开发规范，深入了解Hadoop、Hive、Spark等技术组件原理并具备模式设计、表设计等能力；具备程序优化能力和应用开发技巧（大数据方向任职要求）；
4、掌握基于Hadoop、Hive、Spark等大数据组件的ETL开发方法（大数据方向任职要求）；
5、具备模式设计、表设计等能力,深入了解Hadoop、Hive、Spark等技术组件原理者优先（大数据方向任职要求）；
6、具备出色的需求分析能力及快速学习能力，能深入理解复杂的业务逻辑,具备良好的团队合作精神，具备出色的沟通能力；
7、具备出色的需求分析能力及快速学习能力，能深入理解复杂的业务逻辑,具备良好的团队合作精神，具备出色的沟通能力。
二、招聘数据分析需要分析哪些维度？
招聘数据分析需要分析的维度包括：
1. 招聘渠道：分析不同招聘渠道的效果，了解哪些渠道能够吸引到更多的优秀人才。
2. 招聘周期：分析招聘周期的长短，了解招聘流程中的瓶颈和优化点，以便更好地管理招聘流程。
3. 岗位需求：分析不同岗位的需求情况，了解不同岗位的技能要求和薪资水平，以便更好地制定招聘计划。
4. 人才来源：分析不同人才来源的质量和数量，了解哪些来源能够提供更多的优秀人才。
5. 招聘费用：分析招聘费用的构成和效益，了解不同招聘渠道的费用和效益，以便更好地控制招聘成本。
6. 招聘效果：分析招聘效果的好坏，了解招聘流程中的问题和优化点，以便更好地提高招聘效率和质量。
7. 员工流失率：分析员工流失率的原因和趋势，了解员工对公司的满意度和离职原因，以便更好地制定员工留存计划。
三、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？
四、保险数据分析岗做什么？
业务分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排： 一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下： 1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理； 2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划； 3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理； 4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案； 5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引； 6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度； 7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。 二、保险公司的业务分析员岗位要求如下： 1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业； 2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利； 3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作； 4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型； 5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力； 6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧； 7、具有团队合作精神。
五、实习数据分析岗好找吗？
我觉得只要你个人能力够强的话就好找
六、京东数据分析岗累不累？
不是很累，数据分析师最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。
七、公司数据分析岗有哪些？
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万以上的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多
就目前中国数据人才的市场来看，比较紧缺的数据分析岗位主要为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
八、基金公司数据分析岗累不累？
不是很累，数据分析师最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。
九、审计和数据分析岗哪个好？
审计和数据分析岗都是不错的职业，但是两者的职责和工作内容有所不同。审计师主要负责对企业的财务报表进行审核，确保其真实性和准确性。而数据分析师则主要负责从大量的数据中提取有用的信息，并将其转化为可视化的报告，以帮助企业做出更好的决策。
如果你对数字和数据感兴趣，并且喜欢处理数据并从中提取有用的信息，那么数据分析岗位可能更适合你。如果你对企业财务报表和法规方面感兴趣，并且喜欢与客户沟通以解决问题，那么审计岗位可能更适合你。
十、平安数据分析岗怎么样？
数据分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排：
一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下：
1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理；
2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划；
3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理；
4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案；
5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引；
6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度；
7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。
二、保险公司的业务分析员岗位要求如下：
1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业；
2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利；
3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作；
4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型；
5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力；
6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧；
7、具有团队合作精神。
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