京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
卧槽?跳槽?大数据告诉你_数据分析师
春节过后,对老板不满意的职场人士又蠢蠢欲动。据百度指数显示,2月18日后,招聘日搜索次数急剧上升。随着社交媒体的普及,网络招聘“草莽时代”一去不复返,在精准化招聘时代,究竟该“卧槽”还是跳槽也成了可以量化的事。
求职者:面试心里更有谱
三十岁的周艺现在一家财经新闻网站做页面设计。谈起大学毕业后的第一份工作,他坦言自己当时“太嫩、太傻”。“我基本上是被那家公司气派的办公大楼骗来的,”周艺苦笑着回忆,“刚毕业那会儿应聘过几家互联网公司,办公环境都很差,只有那家公司独占一栋楼,休息区的阳光房特别敞亮,我就觉得这公司一定不错。人力资源也向我表态,新人只要踏实肯干,收入不用担心。”入职后小周才发现上当了:办公楼是租的,第二年租期一到公司就从繁华的市中心搬到了西五环;薪酬待遇也不理想,税后收入低于行业平均水平。
两年后,周艺跳槽到现在的新闻网站。网站颇有名气,但页面设计工作却不受重视,于是他决定继续跳槽。经朋友推荐,他注册了职业社交网站LinkedIn的中文版—领英。注册后没几天,周艺收到一封来自某房地产企业的站内信。他从没想过传统行业也需要网页设计人才,对该企业更是一无所知。然而利用社交媒体,周艺对这家房企有了全新的认识。该房企在领英上有700多位员工,周艺仔细浏览了他们的档案,发现互联网人才在该企业的上升速度很快。“我印象中房企都是"土豪",没想到它还有一大批海归IT人才。”周艺与该公司几位视觉部门的员工、也就是未来的同事成为了网友,聊天中他感到他们对公司的认可度蛮高。此时,周艺已对该房企颇有好感,这种好感可不是一栋气派的办公楼所能带来的。
HR:精准检索“抢”人容易
领英招聘负责人宣洋介绍,求职者通过网络人脉了解应聘公司,招聘官也通过大数据筛选人才。“以前面试候选人基本靠眼缘,感觉这个人印象不错,看上去老实肯干,简历也没什么大毛病,基本就OK。往往招进来才发现,实际工作能力跟简历上写得相差太远。”王娇是一家法国制药企业中国总部的招聘经理,她告诉记者,近两年她们公司利用互联网手段挖掘、吸引、了解人才,比传统方式节省很多人力物力成本。“总监级以上的人才全部是通过网上招聘渠道"扑倒"的,比用猎头便宜很多。”
在人才搜索方面,她不用再逐一查看海量简历,通过一些招聘网站的高级搜索功能,她能精准地检索到符合岗位要求的人才。“比如我想挖个销售总监,我就在筛选条件中输入制药行业、年龄段、学历等条件,甚至可以直接输入某所学校、某家公司,都能搜出来。除此之外,王娇也尽可能地把公司的企业文化、人员构成等信息公布在网上,一方面树立雇主品牌、争夺优秀人才,另一方面方便求职者有针对性地投递简历,减少她的工作量。
猎头:大数据不是一切
尽管互联网和大数据正在深刻改变着求职招聘领域,但在专业人士眼中,计算机的作用仍然很有限。
王宇是一位资深猎头,当被问及网络招聘时代猎头会不会失业时,他嘿嘿一笑:“别的不敢说,至少两项工作机器无论如何代替不了我们,一个是说服被动求职者,另一个是谈判薪酬。”王宇介绍,职场人士的职位越高,越不会主动求职,只有遇到特别合适的新机遇才会动心。“找到人只是挖人的第一步,更关键的是如何说服找到的人才加盟你们公司。”在促成这段“姻缘”的过程中,薪酬谈判往往是最敏感环节。当事双方不好直接谈,这时就要猎头发挥作用。如何谈出双方都能接受的价格,是一门艺术。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20