Au cours des trois dernières saisons d’or, d’argent et d’argent, de nombreuses sociétés nationales et étrangères ont eu recours à toutes sortes de solutions pour faire de la promotion, tout en prenant la tête de la compétition et en investissant beaucoup de ressources humaines, matérielles et financières pour trouver des employés.Mais l’écart de la demande entre employeurs et candidats pèse souvent sur les ressources humaines des entreprises et de nombreux candidats.Aujourd'hui, nous allons donner quelques indices à partir du niveau de données, vous permettre de faire référence à et d'explorer, et utiliser l'analyse visuelle de JMP pour aider les fournisseurs et les demandeurs à prendre des décisions plus rapidement.
L'auteur de cet article est Xue Xue, chroniqueur spécial de JMP, Analyse de données Les amoureux.
Candidat contre employeur: comment se débarrasser de l'étincelle de "l'amour"?
Comment les candidats et les employeurs s’interpellent-ils souvent?Je crois que tout le monde a ses propres méthodes, la chasse à la tête?Introduction d'ami?Recrutement sur le campus?Groupe de boss?Vibrato? Quel que soit le type de recrutement, nous avons besoin d’une analyse macro pour évaluer les résultats et orienter les travaux futurs.Mais les rapports et les textes ennuyeux sont souvent faciles à perdre, en particulier pour certains non professionnels.De plus, la présentation d’informations fragmentées est également un obstacle majeur à la compréhension rapide de l’information: si vous pouvez trouver les bons outils et méthodes pour intégrer autant d’informations que possible, vous obtiendrez deux fois le résultat avec deux fois moins d'effort.
En tant que passionné d’analyse de données, nous n’hésitons pas à faire appel à JMP pour l’analyser ici pour voir s’il ya des découvertes inattendues.
Faire de la recherche - saisir des données
Nous avons sélectionné les données pertinentes d'un site Web de recrutement faisant autorité de mars à août pour les candidats ayant activement soumis un curriculum vitae pour un seul poste dans une entreprise donnée du Shaanxi.
Selon la province du compte, les en-têtes sont Date de soumission, Province (province comptable) et N (livraison).Nous allons ensuite utiliser un traitement de données simple pour cibler les données cibles valides que nous devons analyser.Ouvrez le menu JMP - Table et sélectionnez l'option Modèle de données manquant: 
Ensuite, sélectionnez la colonne province dans le tableau de données:
 Il est possible de localiser rapidement les lignes contenant des informations incomplètes dans la table de données (limitées aux informations d'entrée manquantes du fournisseur), puis de supprimer facilement les lignes manquantes de la table d'origine.  Ne sous-estimez pas cette petite étape: lorsque vous avez beaucoup de données manquantes, vous pouvez apprécier la puissance de cette fonctionnalité.Surtout lorsque nous traitons des données de censure dans les données de fiabilité.
Après les étapes simples ci-dessus, le nombre de livraisons valides est 173, comme indiqué dans le tableau suivant: 
Faire une analyse - basée sur la localisation géographique
Dans le logiciel JMP, ouvrez Graph - Graph Builder, faites glisser la colonne Province du tableau de données vers le panneau en fonction de la flèche bleue, puis faites attention au cercle situé à gauche. Utilisez l'option Afficher les éléments manquants pour présenter le contour de la carte dans la Chine continentale dans son ensemble.  Ensuite, faites glisser la colonne N (livraison) du tableau de données vers la colonne de couleur droite en suivant la flèche rouge.À ce stade, JMP aidera à colorer la province et générera automatiquement une légende (la légende) à droite du graphique.Bien sûr, la province doit avoir une valeur numérique, sinon elle affichera toujours un blanc vide.
Il est très pratique d’utiliser le générateur graphique JMP pour mapper automatiquement les zones géographiques par nom de province.La situation géographique montre clairement que les candidats se trouvent principalement dans les provinces environnantes, mais les provinces de couleur pourpre ne sont pas très performantes, mais c’est précisément l’occasion pour les petits partenaires des autres provinces de réfléchir à la "stratégie de l’océan bleu".Nous avons remarqué que certaines informations contenues dans le travail sont difficiles à observer à l'aide d'histogrammes traditionnels et que, dans de nombreux cas, il est inévitable que certaines personnes ignorent certaines informations essentielles.Cette fonctionnalité de JMP compense simplement cela. 
En outre, le générateur graphique JMP peut également prendre en charge la création de cartes. Les amis intéressés peuvent se décomposer davantage en fonction du nom de la ville ou du lieu ou afficher les articles que nous avons publiés dans le passé:  minutes d'analyse de données amusante> série de vidéos (10): créez facilement une carte administrative JMP Pour référence.Vous pouvez également utiliser cette fonction pour planifier vos propres voyages et synthétiser des cartes personnalisées en fonction de vos loisirs. Par exemple, lors des vacances à venir du Festival du bateau-dragon, vous pouvez vous promener et partir ....
Faites une analyse - basée sur la localisation géographique + la timeline dynamique
En plus de la simple visualisation ci-dessus, nous pouvons continuer à explorer et à découvrir davantage.
Ouvrez la flèche rouge située à gauche du générateur Graphique et sélectionnez Filtre de données local: 
À ce stade, l'option Filtre de données local apparaît à gauche, sélectionnez "Date d'envoi", puis cliquez sur Ajouter: 
JMP se scinde automatiquement en mois par mois ou cliquez sur la petite flèche rouge en haut à gauche du filtre de données local: 
À ce stade, choisissez Animation, JMP parcourt automatiquement chaque mois (ce qui est très utile pour les utilisateurs qui ne sont pas familiarisés avec les instructions de boucle). 
L'utilisation du filtre local dynamique de JMP va révéler la loi du temps selon les mois: on constate que le nombre de personnes ayant accouché dans les collèges en juin et juillet est le plus élevé, tandis que les livraisons relatives les autres mois sont relativement faibles.
Les filtres de données de JMP permettent de présenter rapidement et efficacement des données à un attribut spécifique.Ce point apparemment simple est précisément le graphique traditionnel.En outre, la commutation entre différentes valeurs d'attribut peut également être affichée de manière dynamique, éliminant ainsi le temps nécessaire à la programmation (sauf pour les professionnels).
Xiaobian a toujours pensé que des outils puissants et faciles à utiliser inspireraient la créativité des analystes de données, qui ne souhaitaient pas passer trop de temps à mettre en œuvre l'une de leurs propres idées.C'est comme quand les musiciens sont inspirés, mais il n'y a pas de bon papier et stylo à enregistrer pour lui.
Le diagramme de génération dynamique est le suivant: 
Faire une analyse - géolocalisation + timeline dynamique + plus d'informations auxiliaires
En outre, nous pouvons également utiliser le graphique à bulles dynamique fourni par JMP pour créer les effets suivants, avec la période d'emploi ou de stage de chaque poste comme axe horizontal, chaque province comme axe vertical, bleu et rouge pour hommes et femmes, puis pour le mois. En tant que nœud temporel, la taille de la bulle représente le nombre de diffuseurs.
Organisez la table de données comme suit (en raison de la longueur de la relation, seule une partie de la table est interceptée pour afficher la partie d'en-tête):  Sélectionnez ensuite le graphique à bulles situé sous le graphique et placez les cinq colonnes différentes dans l’axe Y, l’axe X, l’ID, la timeline et la couleur.  La carte à bulles générée peut également être enregistrée au format HTML interactif afin de pouvoir être visualisée sans installation JMP. 
Dans le graphique à bulles, vous pouvez facilement trouver:
1
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Avec l’arrivée de la période de remise des diplômes, le nombre d’étudiants ayant accouché a sensiblement augmenté et le nombre d’expatriés expérimentés est pratiquement le même à l’heure actuelle, ce qui permet aux livreurs expérimentés d’acquérir des performances optimales.
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En outre, dans les villes côtières, les livraisons sont moins nombreuses. Dans le contexte de la politique individuelle, les villes intérieures se développent très rapidement et les candidats courageux peuvent souhaiter se concentrer sur certaines villes intérieures présentant un potentiel de développement.
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Ending Eggs - On peut également en trouver la couleur. Les candidats des différents pays sont principalement des hommes ayant une expérience professionnelle. Il se peut que les amis masculins soient plus disposés à essayer différents endroits pour développer leur carrière en vue de leur développement professionnel et de leur qualité de vie.
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Résumé
Grâce à l'analyse de couche ci-dessus, nous pouvons facilement trouver que pour le demandeur:
Conformément aux principes de la stratégie "Océan bleu", il convient d'accorder toute l'attention voulue au développement de certaines villes intérieures, afin d'éviter le dilemme de milliers de chevaux franchissant le pont en bois unique.
Pour les candidats expérimentés, vous pouvez éviter la saison de remise des diplômes selon le cas, afin d'avoir plus de chances de participer à l'entretien.
Pour les employeurs:
Une approche plus diversifiée peut être adoptée pour cibler la fourniture de saisons sans études supérieures.
Bien sûr, vous pouvez également augmenter le PIB de la province et d’autres informations dans l’analyse en fonction de la situation géographique afin d’améliorer le volume de livraison des autres provinces.
Bien entendu, les suggestions ci-dessus ne reposent que sur les indices fournis par le niveau de données étudié dans cet article, à titre de référence uniquement entre le côté offre et le côté demande, afin de pouvoir être appliqués et recrutés plus spécifiquement, par exemple, pour se préparer activement au prochain «Golden September et Silver 10».
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