根据数据集的丰富程度,您可能会获得其中部分或全部四种数据。让我们更详细地讨论它们。
1. 用户信息
这些是有关员工的关键详细信息。如果没有它们,几乎不可能有效地使用其他数据点、追踪他们或自己找到更多信息。这里我们谈论的是姓名、位置、当前工作场所等。
毕竟,如果您找到了最适合您所招聘职位的候选人,但结果却发现他们处于完全相反的时区,而且不打算调动,那么这还有什么意义呢?
2. 就业详情
就业详情主要关注员工的职业生涯。例如,他们目前工作的 伯利兹电话营销数据 开始日期、经验和角色。根据这些数据,您可以评估一个人的进步及其速度。
在这里,我们再次强调数据新鲜度的重要性。假设你找到了合适的候选人,结果发现他们三年前在“当前职位”工作。如果这还不够,他们从编写 Python 代码转向培养他们。
此外,您不应忘记,员工数据集包含有关公司的宝贵信息,例如其个人资料的 URL。基于此,您可以了解公司的规模、位置、员工人数和其他因素。如果您的企业规模较小,也许您会更喜欢没有在企业中度过整个职业生涯的人。
3. 职位详情
接下来是职位详情。这些包括有关职位和职责的更深入的知识。这可以帮助你将候选人分为初级、中级和高级,并检查他们的工作经验,看看是否确实如此。所以,在某种程度上,职位详情是新信息,但也是限定员工数据的一种方式。
例如,你可能会看到一个人在五年内从初级职位升至高级职位,但他的雇主和职位描述几乎没有变化。与此同时,你可以找到经验更丰富、更愿意努力工作的初级员工。
4. 凭证
虽然工作细节通常足以确定合适的候选人,但有时还是要看候选人是否真正热爱自己的专业领域。如果两位数据分析师毕业于同一所大学并在知名公司工作,那么您可能希望优先考虑过去几年一直参加 Python 和 SQL 研讨会的那位。
在这种情况下,证书包括执照、证书和课程等额外和可有可无的东西。机器学习和数据可视化等其他技能也是宝贵的资产。最后,多语言公司可能会瞄准会说西班牙语和英语的候选人。
主要员工数据类型 员工数据主要有四种类型。
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Re: 主要员工数据类型 员工数据主要有四种类型。
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