『壹』 为什么人力资源也要运用大数据

企业的人力资源管理过程中有很多方面其实是要进行数据分析的主要表现在：
1、人工成本数据，包括劳动分配率、劳动报酬率、人均人工成本、人工成本占总成本比；
2、效率数据：百元人工成本增加值、百元人工成本销售收入；
3、薪酬结构数据：动浮比、高中基层人均收入对比、级差、档差；
4、招聘配置数据：招聘周期、招聘周期内到岗率、招聘费用控制、职能后勤人员占总人数比、管理人员占总人数比；
5、培训发展数据：人均培训课时（费用）、管理人员人均培训课时（费用）、后备梯队配置比；
6、劳动关系数据：劳务纠纷发生次数、社保公积金覆盖率、劳动合同签订率、劳务纠纷相关费用占总人工成本比。

在互联网时代，人力资源管理越来越系统和高效，借助互联网技术，各种人力资源大数据沉淀下来，通过分析大数据，为企业未来人力资源规划提供了宝贵的依据，也使得企业更好的运用人力资本为企业创造价值，从而引领市场。

『贰』 大数据在人力资源管理中有哪些应用

在我们的职场中，比如财务的一些数据，显而易见，但是可能大多数企业老板认为人力资源管理谁都可以做，但答案是否定的，我们在一些工作中对工作的技术性要求还是蛮强的，比如人力资源数据方面要用到比如：
一、比如成本：1. 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、 专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比 例等。
二、时间方面：1.招聘周期、招聘人员的时间（筛选简历、面试）等
三、招聘数量方面：1.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到 岗数、候选人才库；2.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到岗数、候选人才库
四、质量方面：1. 录用接受率、渠道招聘率、试用期成功率、一年的保留率等
五、时间方面：到薪时间、调薪时间、延发时间、福利到位时间等
六、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。
如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。

职能/业务人员配比=职能员工人数/业务部门人数 人均创收=收入/全体正式员工
人均创利=利润/全体正式员工
人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利润）=利润/人工成本
一年以上员工保留率=（一年以上员工-一年以上离职人员）/一年以上员工数量 员工产能=服务客户人数/员工人数
HR费用占比=HR费用/收入

『叁』 过两年招聘大数据人才有对囗专业了：大数据管理与应用、大数据科学与技术、信息管理与应用等

主要是因为现在就业市场上对于大数据人才的需求越来越多了，而真正的有能力专的大数据人属才又屈指可数，大多都是半路出家，所以为了满足就业市场的需求有些学校才开设了大数据相关的专业，希望通过系统的专业的培训向社会输送大数据人才。

『肆』 我们公司需要招聘大数据分析人才，定位为高端人才，这些人才需要主修过什么专业并且主修过哪些课程

大数据分析的话，肯定以计算机科学与技术专业，软件专业，数学，统计专业为主。
至于课程的话，对于算法的要求比较高吧，计算机的一些知识肯定要了解。其次就是对于业务的理解和逻辑能力。

『伍』 有什么好方法能整合全国所有招聘网站和各省市地区人力资源部门的所有信息，获得全国人力资源行业大数据，

你的想法不错 但招聘资源是各大招聘网站的业务核心 可能代价太大

『陆』 HR真的有必要运用大数据来进行招聘吗

大数据可以很好的帮助HR筛选，但是进一步的工作就需要自己了，可以减少一些任务。

『柒』 大数据该如何走进人力资源管理

这是一个层级视角的问题。你所提出的人力资源管理是什么层面的？行业的？地区的？企业的？视角不同，大数据应用不同。
大数据可以实际数据的分析和整合，从行业角度出发，以人员招聘为例，可以把人力资源的需要和供给作为买卖双方，大数据可以分析需求企业和求职人员的匹配，给双方提供交流意向，这就类似现在淘宝的大数据功能（当你浏览过秋裤后，淘宝数据平台根据你的浏览记录，会在界面中提供更多的秋裤选择）。
以上仅是以招聘模块为例讲解大数据，其实在培训、薪酬、绩效等方面也可以大量运用大数据，如行业薪酬调查、区域收入调查、离职人员分析等等

『捌』 如何将大数据与hr工作更好地结合

1.制定有效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的环境和企业战略，企业人力资源部门应该提高洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略和规划，为企业发展提供良好的内部人了资本保证。
2.更新工作分析。大数据时代将改变企业的用人需求，由曾经的重视员工经验改变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与判断，而不是倚重于经验的判断，这样的时代背景下，要求企业中每个员工都需具备一定数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。
3.完善企业招聘。招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。大数据时代人们获取信息渠道更多，雇主与雇员之间信息沟通的渠道更多，信息将更加透明化。对企业而言，传统的招聘个人信息都是候选人自己编辑形成的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况，使候选人与职位更好地匹配。
4.调整员工培训。随着大数据时代的到来，企业不仅要向员工普及大数据知识，还应该持续不断培养和加强员工整合数据、挖掘数据价值、制定行动计划的能力，增强对未来业务的洞察力和执行力。采用麦塔培训系统加强数据处理能力、信息系统使用能力的培训及数据敏感训练。
5. 加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

『玖』 我们公司需要全国人力资源行业的大数据，有没有人能提供技术实现原理或者做这方面解决方案的公司啊

需要利用数据采集技术来采集各地人力资源部门的信息，汇总到总的站点，这样就省的来版回人工迁移的权成本，毕竟，这个数据相当的大，耗时也非常长。

101 异构数据采集的原理是通过获取软件系统的底层数据交换和网络流量包，进行包流量分析和使用仿真技术采集到应用数据，并且输出结构化数据。
目前已经针对很多软件进行了原始数据包的匹配，积累了大量的案例和行业经验，对原始数据的抽取和识别匹配过程中做了一个封装，能很好地采集到这些指定数据，这个过程是准确的、完整的、实时的。