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利用大数据准确识人——人才画像

　　HR经常面临的问题是：收到1000份简历，安排了100人面试，最后却只招到一个人。造成这种结果的原因可能有多种：在发布职位广告时，招聘渠道选择不当或职位描述不准确，导致效率低下;在简历筛选阶段，没有根据职位要求具备的素质、能力、潜质来筛选出合适的面试人选。若想知道什么样的人才最适合企业，不仅需要统计招聘环节的数据，还要分析从发布职位到入职，再到试用期表现、在职绩效，最后到离职的重要数据。

　　任何一个数据的异常都有连带的指标分析原因，要形成数据分析的推导链，找到问题的原因。例如，针对招聘完成率低，HR可能发现发送offer的人数并不少，但放弃offer的人数也多，这就需要分析放弃offer的原因。

　　通过对简历要素、测评(性格、能力、价值观等)结果、面试通过率、Offer接受/拒绝率、试用期通过/淘汰率、在职绩效的优劣、离职原因的分析，可以了解适合企业的人的普遍特点，然后根据这些人才的基本信息、工作建立的状况、内在潜质、外在行为等画出不同人的人才画像，从而反作用于职位定位、筛选标准建立等，即可提升招聘效率，有助于员工发挥更大的工作价值、提升能力、产生更优的绩效表现。

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谢谢分享，要是有具体的案例就更好了