마인드 맵 갤러리 데이터 관점에서 채용 작업을 수행하는 방법
데이터 관점에서 채용 업무를 수행하는 방법 대규모 인터넷 회사이든 성장하는 중소기업이든 정규직 채용 업무 위치를 채용하는 것은 불가피합니다.
2023-07-27 16:03:40에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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데이터 관점에서 채용 작업을 수행하는 방법
모집업무에 대하여
채용: "인기 높은" 직위
대규모 인터넷 기업이든 성장하는 중소기업이든 정규직 채용 및 운영직 채용은 불가피합니다.
'채용업무'의 유래
디지털 혁신의 메가트렌드
디지털 트랜스포메이션 목표 달성은 '경영'과 '기술'의 이륜구동의 결과다
기술의 진보와 반복에만 의존해서는 궁극적인 경영목표를 달성하기 어렵습니다.
AI 및 시스템 지원으로는 채용 목표를 달성하지 못할 수 있으며 채용 운영 조정이 필요합니다.
디지털 트랜스포메이션의 본질은 '연결' & '협력'
채용사업의 직접적 필요
인사관리 분야의 전문적인 분업은 점점 더 정교해지고 있습니다.
전체 채용 프로세스에 대해 보다 구체적이고 보다 체계적인 솔루션이 필요합니다.
채용업무의 개념과 속성에 대한 이해
제품이나 서비스에 대한 수동 개입의 모든 프로세스를 작업이라고 합니다. 채용 목표를 달성하고 각 단계에서 전환율을 효과적으로 향상시키는 데 중점을 둔 사용자 기반의 일련의 활동입니다.
50%, 채용 기술, 프로세스 및 규칙에 능숙하며 성공적인 납품 사례를 보유하고 있으며 비즈니스에 빠르게 통합되는 능력 (이것이 운영의 기본 기술입니다)
25%, 강력한 논리, 예리한 통찰력 및 데이터 민감도, 데이터 생성, 데이터 해석 및 데이터 적용에 대한 균등 강조(데이터를 통해 문제의 본질을 발견하고 지속적으로 솔루션을 추적하고 찾는다)
15%, 프로젝트 관리 사고력이 있어야 하며 프로젝트 수립부터 완료까지 전 과정에 능숙해야 합니다(자원, 주기, 비용, 의사소통, 위험 및 진행 관리에 능숙해야 함).
10%, 사용자적 사고, 타인의 관점에서 생각하는 능력, 니즈를 발견하고 검증하는 능력(생각과 아이디어를 제품과 서비스로 빠르게 전환시키는 능력)
직무 초상화 : 배송 전문가, 제품 관리자, 데이터 분석, 프로젝트 관리자
목표와 출발점
채용 운영 목표
다양한 운영수단을 통해 채용 퍼널에 집중
채용 목표 달성률 향상
채용주기 단축
채용 비용 절감
채용업무의 출발점
데이터는 비즈니스를 측정하는 객관적인 기반입니다.
채용 퍼널 전환 과정의 다양한 프로세스 및 결과 데이터
채용 작업에서 데이터의 역할
업계 전문가의 의견(일부)
채용 업무의 효율성을 정확하게 반영하기 위해 "해야 한다", "아마도", "아마도" 등 불확실한 단어를 제거합니다.
"실시간 및 신뢰할 수 있는" 데이터를 기반으로 채용 비즈니스에 대한 의사결정을 내립니다.
데이터 분석을 통해 채용 비즈니스의 관계를 보다 적시에 발견하여 채용 프로세스의 지속적인 반복/최적화를 지원할 수 있습니다.
유명 전문가의 의견을 빌려
가장 빠른 오류 식별 능력과 빠른 수정 능력
핵심 이슈: 적합한 데이터 지원 시스템 구축
채용 목표를 효과적으로 달성하려면 어떤 데이터가 필요합니까?
채용관리
이력서 지원 통계
채용 진행상황
입국인원통계
면접 원장
채용만족도
제안을 거부하고 기꺼이 분석하십시오.
채널 품질 분석
헤드헌팅 품질 분석
내부 추천 품질 분석
과거 이력서 분석
후보자 분포
이력서 소스 배포
채용 업무량
채용 효율성 분석
예: 지표
채용률 : 합격자 수 ➗ 전체 지원자 수 × 100%
지원자 비율 : 지원자 수 ➗모집예정인원 × 100%
모집완료율 : (신고인원, 등록대기인원) ➗ (추가예정인원, 임시인원)
월평균 인원 : (월초 인원, 월말 인원) ➗2
월간 채용/퇴직률 : 해당 월 전체 신규 채용/퇴사자 수 ➗월 평균 채용 인원 × 100%
월별 직원유지/손실률 : 월말 유지/손실 직원 수 ➗ 월초 직원 수 × 100%
월별 입사 및 퇴사 비율 : 해당 월 전체 입사 직원 수 ➗ 해당 월 전체 퇴사 직원 수 × 100%
총 채용비용 효용 : 채용인원 ➗ 총 채용비용
이 데이터의 출처를 더 자세히 분석하려면
사용자 행동
후보자의 배송 여부 및 배송 시간
채용 부서의 심사 행위
내부 추천 유저들의 열의를 리포스팅
면접관이 평가 의견을 작성합니다.
자원 변환
채널 품질 분석
소스 분석 재개
면접 만족도
지표 계산
채용 달성률
적용비율
채용 비용 효용
채용심사
이 데이터는 어떻게 "생성"됩니까?
기억에서 옮기는 것 VS 동반하는 일
채용 작업에서 이 데이터를 사용하는 방법
복합 데이터(인위적으로 처리되어 소스를 추적할 수 없는 데이터) VS 기본 데이터(즉, 비즈니스 추적성 또는 논리적 작업을 통해 효율적으로 재사용할 수 있는 가장 작은 단위의 데이터)
채용 운영에 필요한 데이터 지원 시스템 구축 방법
온라인
운영 관성 극복
HR 업무가 원활하게 시스템으로 전환됩니다.
완전 채용 추진
채용부서 채용 부분이 오프라인에서 온라인으로 전환되었습니다.
추천 프로젝트 표준화
HR, 내부 추천인, 추천인의 전면 온라인 운영 실현
구조화됨
데이터 라인의 추적
온라인화를 기반으로 채용 전 과정을 온라인으로 추적하고, 자료를 확인할 수 있습니다.
채용 비즈니스 분석 보고서의 모든 온라인 구성을 구현하고 향후 시각적 대시보드를 구현합니다(신 BI 기능 활용).
온라인 보고서 데이터를 활용하여 채용 운영 전략을 구체화하고, 보고서 데이터 변경을 통해 전략 효과를 실시간으로 관찰 및 평가하며 적시에 조정합니다.
지능적인