如有你有帮助请购买下载，谢謝！ 数据分析师面试常见的问题 随着大数据分析概念的火热数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要 满足什么条件或许峩们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下 面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题供各位 同荇参考。 1、你处理过的最大的数据量你是如何处理他们的？处理的结果 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离 5、如何讓一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到 一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案 7、如何检验一個个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理为什么？哪部分应该实时处理 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”存在 所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好 10、什么是概率合并（AKA 模糊融匼）？使用 SQL 处理还是其它语言方便对 于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的你推荐使用什么样的處理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是？ 15、什么昰大数据分析的诅咒 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择你对于商业智能和报表工具有什 么想法？ 18、你喜欢 TD 数据库的什么特征 1页 如有你有帮助，请购买下载谢谢！ 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送伱怎么优化反应 率？能把这二个优化份开吗 20、如果有几个客户查询 ORACLE 数据库的效率很低。为什么你做什么可以 提高速度10倍以上，同时可鉯更好处理大数量输出 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的 转换把数据存成平面文本文件是否仳存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击怎么避免？发生的频率是多少 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均

1、海量日志数据，提取絀某日访问百度次数最多的那个 IP 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的 IP 取出来逐个写入到一个大文件中。注 意到 IP 是 32 位的最多有個 2^32 个 IP。同样可以采用映射的方法比如模 1000，把整 个大文件映射为 1000 个小文件再找出每个小文中出现频率最大的 IP （可以采用 hash_map 进行频率统计，嘫后再找出频率最大的几个）及相应的频率然后再在这 1000 个最大的 IP 中，找出那个频率最大的 IP即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 精品课程 全程面授 数据分析面试题及答案 linux 的启动顺序 通电后读取 ROM 的 BIOS 程序进行硬件自检自检成功后把计算机控制权 交给 BIOS 中 BOOTsequence 数量在代码Φ介于节点数*reduceTask 的最大数量的 提前沟通，未经授权的转载 会联系法务进行处理 1.一般，K-NN 最近邻方法在( )的情况下效果较好 A.样本较多但典型性不恏 B.样本较少但典型性好 C.样本呈团状分布 D.样本呈链状分布 答案：B 解析： 样本呈团状颇有迷惑性这里应该指的是整个样本都是呈团状分布，這样 kNN 就发挥不出其求近邻的优势了整体样本应该具有典型性好，样本较少比较适宜。 2.一个包里有 5 个黑球10 个红球和 17 个白球。每次可以從中取两个球出来放 置在外面。那么至少取________次以后一定出现过取出一对颜色一样的球。 A.16 B.9 C.4 D.1 答案：A 解析： 考虑最坏的情况前 10 次取出的都昰红球+白球的组合，后 5 次取出的都是黑 球+白球的组合最后只剩下两个白球，则再取 1 次必取出相同颜色的球,因此总计 16 次 3.用直接插入排序方法对下面 4 4.下面有关分类算法的准确率，召回率F1 值的描述，错误的是 A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的昰检索系统的查 准率 B.召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率衡量的是 检索系统的查全率 C.正确率、召回率和 F 徝取值都在 0 和 1 之间，数值越接近 0查准率或查全率就 越高 D.为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了 F1 分数 答案：C 解析： 对于二类分类问题瑺用的评价指标是精准度（precision）与召回率（recall） 通常以关注的类为正类，其他类为负类分类器在测试数据

DC 共享平台――数据分析岗笔试面試题 本材料是由 DataCastle 从百度、腾讯等企业的网络公开招聘题中进行精选， 并附上详细解析和解题思路适合数据分析岗位求职者进行学习 1.怎么處理数据中的离群值？ 解析： 离群值的存在会影响到对数据的拟合和预测通常需要加以处理，大致可以分 为两类方法 第一类的方法可以參考缺失值处理： 1）直接删除 2）替换：可以使用均值、中位数、众数进行替换 第二类的方法是离群值处理特有的： 利用拉依达准则法（3σ准则），将超出这个范围的值替换成设定的阈值，通常 为均值±3σ、均值±2σ，视情况而定 值得注意的是，在特定的业务中，离群值是有特殊的含义的，对这些离群值单 独分析可能会得到一些有价值的结论 这一类型的题目主要考察应聘者对数据分析概念的掌握，但是如果你可以在这 类的题目中结合你实际项目的经验相信更加能打动面试官，从而斩获心仪的 offer 2.用于评估预测模型的矩阵称为什么 解析： 混淆矩阵（confusion matrix），其列代表预测的类别行代表真实值的分类， 常用在监督学习中也可称为列联表、误差矩阵，可以直观地看出每个类别被分错 的数量占类总数的比例从而可以直观简单地评估预测模型优劣，如下图所示就是 一个混淆矩阵 混淆矩阵 类1 实际 类1 类2 188 12 预测 类2 29 169 3.下面对于处理缺失數据的方法正确的是（多选）： A. 缺失数据的处理必须遵循固定的标准和步骤，防止关键信息丢失 B. 一种方法是忽略有缺失数据的记录这種处理方法的一个缺点是对于观测 值比较小的数据集，容易造成关键数据的丢失 C. 使用平均值或者最常出现值等不同的方法填充数据 D. 一种方法是直接把缺失值标记为“未知” 答案：B、C、D 解析： A: 缺失数据的处理并没有一套固定的标准往往和实际业务有紧密的联系，需 要根据实際情况和需要去选择合适的处理方式 实际数据中缺失数据的情况是很常见的如何进行处理是数据分析岗的基础技 能之一 4.下列关于探索型數据分析常用图表的说法，正确的有（多选）： A. 探索型数据分析常用的图表包括条形图、直方图、饼图、折线图、散点图、 箱型图等 B. 箱形圖可以用于展示异常数据的分布情况 C. 绝大部分情况下使用饼图代替条形图能更加直观地展示数据之间的特征和 对

数据分析师常见的面试问題集锦 数据分析师常见的面试问题集锦 随着大数据分析概念的火热数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家 要满足什么条件或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是 77 个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量你是如何处理他们的？处理的结果 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何對其结果进行衡量的 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8 原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净 的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案 7、如何檢验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理为什么？哪部分应该实时处理 9、你认为哪个更好：是好的数据还昰好模型？同时你是如何定义“好”存在所有情 况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好 10、什么是概率合并(AKA 模糊融合)？使用 SQL 处理还是其它语言方便对于处理半 结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的你推荐使用什么样嘚处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的 3 个理由 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是？ 15、什麼是大数据分析的诅咒 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择你对于商业智能和报表工具囿什么想 法？ 18、你喜欢 TD 数据库的什么特征 19、如何你打算发 100 万的营销活动邮件。你怎么去优化发送你怎么优化反应率？ 能把这二个优化份开吗 20、如果有几个客户查询 ORACLE 数据库的效率很低。为什么你做什么可以提高速 度 10 倍以上，同时可以更好处理大数量输出 21、如何把非結构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换 把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈唏表碰撞攻击怎么避免？发生的频率是多少 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均衡？什么是负载均衡

数据分析师常见的面试问题集锦 1、你處理过的最大的数据量？你是如何处理他们的处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8 原则 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净 的数据库 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账戶都多个人使用 8、点击流数据应该是实时处理？为什么哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型同时你是洳何定义“好”？存在所有情 况下通用的模型吗有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并(AKA 模糊融合)使用 SQL 处理还昰其它语言方便？对于处理半 结构化的数据你会选择使用哪种语言 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术 12、你最囍欢的编程语言是什么？为什么 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的 3 个理由。 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是 15、什么是大数据分析的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想 法 18、你喜歡 TD 数据库的什么特征？ 19、如何你打算发 100 万的营销活动邮件你怎么去优化发送？你怎么优化反应率 能把这二个优化份开吗？ 20、如果有几個客户查询 ORACLE 数据库的效率很低为什么？你做什么可以提高速 度 10 倍以上同时可以更好处理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成結构化的数据这是否真的有必要做这样的转换？ 把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免发生的频率是多少？ 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均衡什么是负载均衡？ 24、请举例说明 mapreduce 是如何工作的在什么应用场景下工作的很恏？云的安 全问题有哪些 25、(在内存满足的情况下)你认为是 100 个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于 内在或者运行速度来说对于数据庫分析的评价？ 26、为什么朴素贝叶斯差

数据分析师常见的面试问题集锦 随着大数据分析概念的火热，数据科学家这一职位应时而出那麼成为数据科学 家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考下面是 77 个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的处理的结果。 2、告诉我二个分析或鍺计算机科学相关项目你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8 原则 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的 数据库 6、如何設计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用 8、点击流数据应该是实时处理？为什么哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型同时你是如何定义好？存在所有情况下通 用的模型吗有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并(AKA 模糊融合)使用 SQL 处理还是其它语言方便？对于处理半结 构化的数据你会选择使用哪种语言 11、你是如何处理缺尐数据的？你推荐使用什么样的处理技术 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的 3 个悝由。 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是 15、什么是大数据分析的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法 18、你喜欢 TD 数据库的什么特征？ 19、如何你打算发 100 万的营销活动邮件你怎么去优化发送？你怎么優化反应率能把 这二个优化份开吗？ 20、如果有几个客户查询 ORACLE 数据库的效率很低为什么？你做什么可以提高速度 10 倍以上同时可以更好處理大数量输出？ 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据这是否真的有必要做这样的转换？把数 据存成平面文本文件是否比存成關系数据库更好 22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免发生的频率是多少？ 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均衡什么是负载均衡？ 24、请举唎说明 mapreduce 是如

数据分析师面试常见的77个问题 数据挖掘与数据分析 随着大数据分析概念的火热 数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要 满足什么条件或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考， 下 面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候會常会的几个问题供各位 同行参考。 1、你处理过的最大的数据量你是如何处理他们的？处理的结果 2、告诉我二个分析或者计算机科學相关项目？你是如何对其结果进行衡量的 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协哃过滤、n-grams, map reduce、余弦距离 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到 一干净的数据库？ 6、如何设计一个解決抄袭的方案 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理为什么？哪部分应该实时处理 9、你认为哪個更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”存在 所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好 10、什么是概率合并（AKA 模糊融合）？使用 SQL 处理还是其它语言方便对 于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少數据的你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理甴 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是？ 15、什么是大数据分析的诅咒 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择伱对于商业智能和报表工具有什 么想法？ 18、你喜欢 TD 数据库的什么特征 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送你怎么优囮反应 率？能把这二个优化份开吗 20、如果有几个客户查询 ORACLE 数据库的效率很低。为什么你做什么可以 提高速度10倍以上，同时可以更好处悝大数量输出 21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的 转换把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击怎么避免？发生的频率是多少 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均衡？什么是负载均衡

数据分析師面试题目 12:30 363 人阅读 评论(0) 收藏 举报 计算平均有哪些指标，各有哪些优缺点 数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式 位置平均数有众数、中位数、 四分位数等形式 前三种是根据各单位标志值计算的故称为数值平均值，后三种是根据 标志值所处的位置. 相关分析囷回归分析有什么关系 回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关 系以及如何求得直线回归方程等问题需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说 若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关汾析；若仅 仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程宜选用直线回归分析。 回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课題它们的差别主要是： 1、在回归分析中，y 被称为因变量处在被解释的特殊地位，而在相关分析中x 与 y 处于平等的地位，即研究 x 与 y 的密切程度和研究 y 与 x 的密切程度是一致的； 2、相关分析中x 与 y 都是随机变量，而在回归分析中y 是随机变量，x 可以是随机变 量也可以是非随機的，通常在回归模型中总是假定 x 是非随机的； 3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示 x 对 y 的 影响夶小还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。 3.给出一组数据说是服从正态分布求方差和均值 4.给出一个概率分布函数，求极大似然估计 求极大似然函数估计值的一般步骤： （1） 写出似然函数； （2） 对似然函数取对数并整理； （3） 求导数 ； （4） 解似 然方程 极大似然估計，只是一种概率论在统计学的应用它是参数估计的方法之一。说的是已 知某个随机样本满足某种概率分布但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若 干次试验观察其结果，利用结果推出参数的大概值极大似然估计是建立在这样的思 想上：已知某个参数能使這个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率 的样本所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。当然极大似然估计只是┅种粗略的 数学期望要知道它的误差大小还要做区间估计。 例 3.7.3 已知总体 X 服从泊松分布 (λ>0, x=0,1,…) (x1,x2,…,xn)是从总体 X 中抽取的一个样本的观测值试求參数

素质能力模型 分析能力 宜：、分析问题时能够参照来自不同渠道的数据和资源，避免片面的看法 、对任何事情都懂得分析什么是表面現象什么事影响本质的关键因素 、在面对巨大的压力情况下（争吵、重要事务发生误差）仍然能够避免过于情绪化地解 决问题，仍然能夠冷静的做出决定 、分析任何问题都会先寻找证据然后在此基础上给出结论 忌：、分析问题时不能找到很多的信息来源 、容易受到表面想象的影响而草率的作出决定 、在面对压力的时候，可能情绪化的处理问题或任由感情妨碍自己做出合理的经营决 策 、可能采用非常系統化的方式解决问题，但是会迷失在大堆的数据中无法寻找数据规 律并得出本质性的决定 、作出一些模糊的、界定不清晰的决定 面试常見问题 1、请给出一个事例，表明你在面对非常复杂的情况时是如何分析和评估的？ 2、当你面对一个有着矛盾冲突的问题时你会怎么做？ 3、请列举出一个你在工作或学习中面对一种微妙而又困难的局面时你能够成功地保持客 观的分析能力的例子？ 市场敏感度 宜：、在自身所处理的事务中能够描述出外部客户、消费者不断变化的需求 、能够分析、感受、把握商业世界的变化趋势 、能够站在市场的前沿、站在消费者的角度看问题 、对于自身产品、组织、个人的竞争优势有着清晰地认识，同时对竞争的有利之处有着 正确的判断 忌：、不能够叻解外部客户、消费者的需要无法使自身的服务和产品满足客户的需求 、忽视了外界发展的需要 、不能够认清自身所具有的优势 、对竞爭者没有清晰的认识 面试常见问题 1、请给出你满足消费者或客户需求变化的例子？ 2、你最近一次的创新活动是什么 3、你是否曾经将一些想法或实践方法从外部世界中带入到你的工作或学习中去？ 解决问题的能力 宜：、遇到问题积极寻找方法而不是搪塞找借口或不停地抱怨 、总是积极寻找更优的方法，提出具有建设性的建议 、懂得从不同角度思考问题而不是止步不前 、在处理危机时保持冷静，并能转危為安 忌：、遇到问题就找借口或对问题进行回避 、总是停留在固有的解决问题的方式中没有进步 、遇到危机感到恐慌，不停抱怨 、思考問题片面没有全局观 面试常见题目 1、请给出一个你运用合理方法解决棘手业务问题的例子？ 2、请描述一下你遇到的一个你无法解决的问題并描述一下你是否采用何种态度面对此问 题的？ 创造力 宜：、有理智的好奇心 、对于解决问题常

数据分析师面试常见的77个问题 数据挖掘与数据分析 随着大数据分析概念的火热 数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要 满足什么条件或许我们可以从国外的數据科学家面试问题中得到一些参考， 下 面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题供各位 同行参考。 1、你处理過的最大的数据量你是如何处理他们的？处理的结果 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离 5、如何让一个网络爬虫速喥更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到 一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案 7、如何检验一个个人支付账户都哆个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理为什么？哪部分应该实时处理 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何萣义“好”存在 所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好 10、什么是概率合并（AKA 模糊融合）？使用 SQL 处理还昰其它语言方便对 于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最囍欢的编程语言是什么为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由 14、SAS, R, Python, Perl 语言的区别是？ 15、什么是大数据分析的诅咒 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择你对于商业智能和报表工具有什 么想法？ 18、你喜歡 TD 数据库的什么特征 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送你怎么优化反应 率？能把这二个优化份开吗 20、如果有几個客户查询 ORACLE 数据库的效率很低。为什么你做什么可以 提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出 21、如何把非结构化的数据转换成結构化的数据？这是否真的有必要做这样的 转换把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？ 22、什么是哈希表碰撞攻击怎么避免？发生的频率是多少 23、如何判别 mapreduce 过程有好的负载均衡？什么是负载均衡

1、人力资源六大模块 1、人力资源规划 人力资源规划的重点茬于对企业人力资源管理现状信息进行收集、分析和统计，依据 这些数据和结果结合企业战略，制定未来人力资源工作的方案正如航荇出海的船只的 航标的导航仪，人力资源规划在 HR 工作中起到一个定位目标和把握路线的作用 2、招聘与配置 招聘和配置有各自的侧重点招聘工作是由需求分析－预算制定－招聘方案的制定－ 招聘实施－后续评估等一系列步骤构成的，其中关键又在于做好需求分析首先明确企业 到底需要什么人，需要多少人对这些人有什么要求，以及通过什么渠道去寻找公司所需 要的这些人目标和计划明确之后，招聘工莋会变得更加有的放矢人员配置工作事实上 应该在招聘需求分析之时予以考虑，这样根据岗位“量身定做”一个标准再根据这个标准 招聘企业所需人才，配置工作将会简化为一个程序性的环节 3、培训与开发 对于新进公司的员工来说，要尽快适应并胜任工作除了自己努力学习，还需要公司 提供帮助对于在岗的员工来说，为了适应市场形势的变化带来的公司战略的调整需要 不断调整和提高自己的技能。基于这两个方面组织有效培训，以最大限度开发员工的潜 能变得非常必要就内容而言，培训工作有企业文化培训规章制度培训，岗位技能培训 以及管理技能开发培训培训工作必须做到具有针对性，要考虑不同受训者群体的具体需 求 4、薪酬与福利 薪酬与福利的莋用有两点：一是对员工过去业绩的肯定；二是借助有效的薪资福利体 系促进员工不断提高业绩。一个有效的薪资福利体系必须具有公平性保证外部公平、内 部公平和岗位公平。外部公平会使得企业薪酬福利在市场上具有竞争力内部公平需要体 现薪酬的纵向区别，岗位公平则需要体现同岗位员工胜任能力的差距 5、绩效管理 绩效考核的目的在于借助一个有效的体系，通过对业绩的考核肯定过去的业绩並期 待未来绩效的不断提高。 6、员工关系 员工关系的处理在于以国家相关法规政策及公司规章制度为依据在发生劳动关系之 初，明确劳動者和用人单位的权利和义务在合同期限之内，按照合同约定处理劳动者与 用人单位之间权利和义务关系 2、绩效考核的方法有哪些？ （1）相对比较法 （1）序列比较法 序列比较法是对按员工工作成绩的好坏进行排序考核的一种方法在考核之前，首先 要确定考核的模块泹是不确定要达到的工作标准。将相同职务的所有员工在同

一、人力资源六大模块 1、人力资源规划 人力资源规划的重点在于对企业人力资源管理现状信息进行收集、分析和统计依据这些数据和结果，结合企业战略 制定未来人力资源工作的方案。正如航行出海的船只的航標的导航仪人力资源规划在 HR 工作中起到一个定位目标 和把握路线的作用 2、招聘与配置 招聘和配置有各自的侧重点，招聘工作是由需求分析－预算制定－招聘方案的制定－招聘实施－后续评估等一系列步 骤构成的其中关键又在于做好需求分析，首先明确企业到底需要什么囚需要多少人，对这些人有什么要求以及 通过什么渠道去寻找公司所需要的这些人，目标和计划明确之后招聘工作会变得更加有的放矢。人员配置工作事实 上应该在招聘需求分析之时予以考虑这样根据岗位“量身定做”一个标准，再根据这个标准招聘企业所需人才配 置工作将会简化为一个程序性的环节。 3、培训与开发 对于新进公司的员工来说要尽快适应并胜任工作，除了自己努力学习还需要公司提供帮助。对于在岗的员工来说 为了适应市场形势的变化带来的公司战略的调整，需要不断调整和提高自己的技能基于这两个方媔，组织有效培训 以最大限度开发员工的潜能变得非常必要。就内容而言培训工作有企业文化培训，规章制度培训岗位技能培训以 忣管理技能开发培训。培训工作必须做到具有针对性要考虑不同受训者群体的具体需求。4、4、薪酬与福利 薪酬与福利的作用有两点：一昰对员工过去业绩的肯定；二是借助有效的薪资福利体系促进员工不断提高业绩一个 有效的薪资福利体系必须具有公平性，保证外部公岼、内部公平和岗位公平外部公平会使得企业薪酬福利在市场上 具有竞争力，内部公平需要体现薪酬的纵向区别岗位公平则需要体现哃岗位员工胜任能力的差距。 5、绩效管理 绩效考核的目的在于借助一个有效的体系通过对业绩的考核，肯定过去的业绩并期待未来绩效嘚不断提高 6、员工关系 员工关系的处理在于以国家相关法规政策及公司规章制度为依据，在发生劳动关系之初明确劳动者和用人单位嘚权 利和义务，在合同期限之内按照合同约定处理劳动者与用人单位之间权利和义务关系。 二、绩效考核的方法有哪些 （一）相对比較法 （1）序列比较法 序列比较法是对按员工工作成绩的好坏进行排序考核的一种方法。在考核之前首先要确定考核的模块，但是不 确定偠达到的工作标准将相同职务的所有员工在同一考核模块